Innoscienceは、NVIDIA MGXエコシステムでAll-GaNフルチェーン電力変換技術を推進し、次世代高密度AIシステムを支援します。12kWの800Vから48V変換設計は、約99％のピーク効率と98.2％のフルロード効率を実現し、150V GaNデバイスにより同期整流デバイスを50％削減します。このソリューションは、800Vから48V、12V、6Vまでの全範囲の中間バス電圧をカバーし、15V GaN HEMTは3〜5MHzの高周波動作を可能にし、磁気素子とコンデンサのサイズを縮小します。AIワークロードがラックレベルからデータセンター全体へ拡大する中で、電力半導体技術の効率向上は、ラックの電力密度上限を突破し、高計算能力施設の運用コストを実質的に削減しています。

文章作者、来源：华尔街见闻

人工知能のワークロードがラックレベルのシステムからデータセンター全体規模へと拡大する中で、電力供給能力は、データセンター・システムのパフォーマンス、密度、および総所有コストを制約する核心的なボトルネックとなっています。NVIDIA MGXというオープンなモジュール式参考アーキテクチャのエコシステムにおいて、全窒化ガリウム（All-GaN）技術を支えとする効率革命が、高圧配電からGPUコアに至るまでの電力供給パスを静かに再構築しています。

この技術進化の最新動向は、NVIDIA MGXエコシステムのメンバーであるInnoscienceからもたらされました。同社は、次世代高密度AIシステムを支援するために、全工程をカバーするAll-GaN電力変換技術を推進しています。投資家およびデータセンター運用者にとって、この基盤となるパワー半導体技術のアップグレードは、ラックの電力密度上限の突破と、高計算能力施設の運用コストの実質的な低下に直結します。

従来の電力供給モデルは、増加し続けるラック電力に対応するのに限界を迎えています。課題はもはや単に電力をラックに導入することではなく、高電圧をGPUに必要な動作電圧に効率的かつコンパクトに変換することです。GaN技術は、低オン抵抗、低ゲート電荷、逆回復なしなどの特性により、この課題を解決するための鍵となる技術となっており、より小型の磁気素子、優れた熱性能、および低い総所有コスト（TCO）を直接実現しています。

AIシステムがより高密度の電力供給アーキテクチャへ進化する中、物理的空間と熱力学的制約を超えるこの電力供給ソリューションが市場の注目を集めています。これは、加速計算システムのエンジニアリング開発サイクルを短縮するだけでなく、次世代AIファクトリーの大規模な商業化を大幅に加速します。

AIラックの電力消費が継続的に増加する中、フロントエンド変換段階は電源アーキテクチャで最も厳しい部分の一つとなっています。

NVIDIAの800 VDC電源アーキテクチャでは、直流電力をラックに近い場所に直接供給することで変換段数を削減しますが、これには高入力電圧、高変換比、制限された放熱予算およびマザーボードのスペースを同時に処理する必要があります。

Innoscienceの最新データは、GaNがこの段階で直接もたらす利点を示しています。同社の12 kW、800 Vから48 Vのステージ設計では、一次側に650 V GaN両面冷却（DSC）デバイスを、二次側に100 V GaNデバイスを採用し、1 MHzの動作周波数で約99%のピーク効率と98.2%のフルロード効率を実現しました。さらに、新しく発表された150 V GaNデバイスは、二次側設計を簡素化し、必要な同期整流デバイスの数を50%削減しました。この高周波動作による占有面積の削減は、より高いラック密度を追求するAIシステムにとって直接的な商業的価値を有します。

48 Vフロントエンド変換に加え、基板のスペース要件や熱設計予算の異なる要件に対応するため、電源アーキテクチャの選択には高い柔軟性が求められます。Innoscienceは、All-GaNソリューションを800 V～48 V、12 V、6 Vの全範囲の中間バス電圧オプションに拡張しました。

800 Vから12 Vへの変換には、40 V GaNデバイスを用いた高効率な同期整流と熱性能の改善が可能であり、800 Vから6 Vへの変換には15 V GaNデバイスが同期整流ソリューションとして、より低いインターカレントバスアーキテクチャを実現し、最終的なGPUコア電圧への変換を簡素化します。重要な48 Vから12 Vのインターカレントバス段階では、Innoscienceの100 V GaNソリューションがマルチフェーズ降圧変換を最適化します。AI工場のスケール効果により、わずかな効率向上でも冷却要件と運用コストの大幅な削減を意味します。

垂直供電がコアレスポンスを再構築

計算コアに最も近い最終変換段階では、電流需要が非常に高く、トランジェント応答が極めて重要であるため、従来の横方向電力供給は配電損失とマザーボード配線の複雑さにより大きな課題に直面している。垂直電力供給（VPD）は、より短い電流経路、低い寄生損失、および高い電流密度を実現するための実用的なアーキテクチャとして注目されている。

GPUの高速動的遷移に対応するため、Innoscienceは15 V GaN HEMTが3 MHzから5 MHzの周波数で動作可能であることを検証し、必要な磁気素子およびコンデンサのサイズを大幅に縮小できます。現在、同社はDrGaNソリューションを開発中であり、高スイッチング周波数をサポートすることで帯域幅を大幅に拡大し、従来の大容量出力コンデンサへの依存を削減します。今後のMGX AIシステムがアクセラレータの電流密度を継続的に向上させるにつれ、VPD対応のパワーステージは、GPUのコア近傍電源の重要な基盤モジュールとなります。

顧客の採用プロセスを加速するため、Innoscienceは、GaNがAI電源ツリー全体における性能を検証できるよう、複数の評価ボードとリファレンスデザインを提供しています。これらのプラットフォームには、12 kWの800 Vから48 Vへのデモボード、48 Vから12 Vへの4相GaN評価ボード、および将来の垂直電源アーキテクチャ向けの6 V DrGaN評価ボードが含まれます。

NVIDIA MGXエコシステムは、モジュラーで拡張可能なAIインフラの導入を推進しています。AIインフラの電力制約がますます深刻化する中、パワーセミコンダクタの進化は、計算密度の向上と並走しなければなりません。800 VDCからGPUコア電圧に至るまでの包括的なカバーにより、より高効率で高密度なAI電源インフラが、概念から現実へと加速しています。