Innoscience, NVIDIA MGX ekosisteminde tüm GaN tabanlı güç dönüşüm zincirini ilerleterek bir sonraki nesil yüksek yoğunluklu AI sistemlerini destekliyor. 12 kW’lık 800V’dan 48V’a tasarım, yaklaşık %99峰值 verimlilik ve %98,2 tam yük verimliliği sağlıyor. 150V GaN cihazları, senkron tamponlama cihazlarını %50 azaltıyor. Çözüm, 800V’dan 48V’a, 12V’a ve 6V’a kadar tüm ara bar voltaj aralığını kapsıyor. 15V GaN HEMT, manyetik bileşenler ve kapasitörlerin boyutlarını küçültmek için 3 ila 5 MHz aralığında yüksek frekanslı çalışma sağlıyor. AI iş yüklerinin raf ve tam veri merkezi düzeyine genişlemesi bağlamında, güç yarı iletken teknolojisinin verimlilik iyileştirmeleri, raf güç yoğunluğu sınırını aşarak yüksek hesaplama kapasiteli tesislerin işletme maliyetlerinde önemli bir düşüşe yol açıyor.
Makale yazarı、Kaynak: Wall Street Journal
Yapay zeka iş yükleri raf seviyesi sistemlere ve tam veri merkezi ölçeğine doğru genişledikçe, güç sağlama kapasitesi, veri merkezi sistemlerinin performansını, yoğunluğunu ve toplam sahiplik maliyetini sınırlayan temel bir darboğaz haline gelmiştir. NVIDIA MGX'in açık modüler referans mimarisi ekosisteminde, tam galyum nitrit (All-GaN) teknolojisiyle desteklenen bir verimlilik devrimi, yüksek gerilim dağıtımından GPU çekirdeklerine kadar olan güç yollarını yavaşça yeniden şekillendiriyor.
Bu teknolojik ilerlemenin en son gelişmesi, NVIDIA MGX ekosistemi üyesi Innoscience'den geliyor. Şirket, sonraki nesil yüksek yoğunluklu AI sistemlerini desteklemek için tüm zinciri kapsayan Tüm-GaN güç dönüşüm teknolojisini geliştiriyor. Yatırımcılar ve veri merkezi operatörleri için, bu temel güç yarı iletken teknolojisinin yükseltmesi, raf güç yoğunluğu sınırının aşılmasını ve yüksek hesaplama kapasiteli tesislerin işletme maliyetlerinde önemli bir düşüşü ilgilendiriyor.
GaN teknolojisi, düşük iletken direnç, düşük gate yükü ve ters geri dönüşsüz gibi özellikler sayesinde, bu zorluğun çözümü için kritik bir destek teknolojisi haline gelmektedir ve bu da daha küçük manyetik bileşenler, daha iyi termal performans ve daha düşük toplam sahiplik maliyeti (TCO) sağlamaktadır.
AI sistemleri daha yüksek yoğunluklu güç arşitektürlerine doğru ilerlerken, fiziksel alan ve termodinamik sınırları aşan bu güç çözümüne piyasa büyük ilgi gösteriyor. Bu, hızlandırılmış hesaplama sistemlerinin mühendislik ve araştırma döngülerini kısaltacak ve aynı zamanda bir sonraki nesil AI fabrikalarının büyük ölçekli ticarileşmesini büyük ölçüde hızlandıracaktır.
Ön uç dönüşümünde sıçrama: 12 kW çözümü峰值 verimliliği %99'a yaklaşıyor
AI raf güç tüketiminin sürekli artmasıyla birlikte, ön dönüşüm aşaması, güç mimarisinin en zorlu bileşenlerinden biri haline gelmektedir.
NVIDIA'nın 800 VDC güç mimarisinde, DC gücünü raf closerına doğrudan ileterek dönüşüm aşaması azaltılır, ancak bu, ön uçta yüksek giriş gerilimi, yüksek dönüşüm oranı ve sınırlı soğutma bütçesi ile ana kart alanı aynı anda yönetilmesini gerektirir.
Innoscience'in en son verileri, GaN'nin bu aşamadaki doğrudan faydalarını göstermektedir. 12 kW'lık 800 V'dan 48 V'a dönüşüm tasarımı içinde, ilk aşamada 650 V GaN çift taraflı soğutmalı (DSC) cihazlar, ikinci aşamada 100 V GaN cihazları kullanılarak, 1 MHz çalışma frekansında yaklaşık %99峰值 verim ve %98,2 tam yük verimi elde edilmiştir. Ayrıca, yeni duyurulan 150 V GaN cihazları, ikinci aşama tasarımını basitleştirerek gerekli senkron tamamlayıcı cihaz sayısını %50 azaltmıştır. Yüksek frekanslı çalışma nedeniyle sağlanan alan tasarrufu, daha yüksek raf yoğunluğu hedefleyen AI sistemleri için doğrudan ticari bir değer taşımaktadır.
48 V öncü dönüşümün dışında, sistem tasarımı için ana kart alanına ve ısı bütçesine farklı ihtiyaçları karşılamak amacıyla güç sağlama mimarisi seçimi yüksek esnekliğe sahip olmalıdır. Innoscience, All-GaN çözümlerini 800 V ile 48 V, 12 V ve 6 V arasında tam aralıkta ara bar voltajı seçeneklerini kapsayacak şekilde genişletmiştir.
800 V'den 12 V'ye dönüşüm için, piyasa şimdi verimli senkron tam dolgulama ve ısı performansını iyileştirmek için 40 V GaN cihazlarından yararlanabiliyor; 800 V'den 6 V'ye dönüşüm için ise 15 V GaN cihazları, senkron tam dolgulama çözümü olarak daha düşük ara bara mimarilerini destekleyerek GPU çekirdek voltajına son dönüşümü basitleştiriyor. Kritik 48 V'den 12 V'ye ara bara aşamasında, Innoscience'in 100 V GaN çözümü çok fazlı buck dönüşümünü optimize ediyor. AI fabrikalarının ölçek etkisi altında, en küçük verim artışı bile soğutma gereksinimlerini ve işletme maliyetlerini önemli ölçüde azaltıyor.
Dikey güç sağlama temel yanıtı yeniden şekillendiriyor
Hesaplama çekirdeğine en yakın son dönüşüm aşamasında, yüksek akım talebi ve geçici yanıt kritik olduğundan, geleneksel yatay güç sağlama, dağıtım kayıpları ve ana kart yerleşimi karmaşıklığı nedeniyle ciddi zorluklarla karşılaşıyor. Dikey güç sağlama (VPD), daha kısa akım yolları, daha düşük parazitik kayıplar ve daha yüksek akım yoğunluğu sunmak için uygun bir mimari haline geliyor.
GPU'nun hızlı dinamik geçişlerine cevap vermek için Innoscience, 15 V GaN HEMT'in 3 MHz ile 5 MHz frekans aralığında çalıştırılabilirliğini doğruladı; bu, gerekli manyetik bileşenlerin ve kapasitörlerin boyutlarını önemli ölçüde küçültecektir. Şirket şu anda, yüksek anahtarlama frekansını destekleyerek bant genişliğini önemli ölçüde artırarak geleneksel büyük kapasitörlerine olan bağımlılığı azaltan DrGaN çözümlerini geliştiriyor. Gelecekte MGX AI sistemleri, akseleratörlerin akım yoğunluğunu artırmaya devam ettikçe, VPD'yi destekleyen güç seviyeleri, GPU'nun çekirdeğine yakın güç sağlama için önemli bir temel modül haline gelecektir.
Müşteri benimseme döngüsünü hızlandırmak için Innoscience, sistem tasarımcılarının GaN'in tüm AI güç ağaçlarında performansını doğrulamalarına yardımcı olmak üzere bir dizi değerlendirme kartı ve referans tasarımı sunar. Bu platformlar, 12 kW'lık 800 V'dan 48 V'a gösterim kartını, 48 V'dan 12 V'a dört fazlı GaN değerlendirme kartını ve geleceğin dikey güç dağıtım mimarisi için 6 V DrGaN değerlendirme kartını içerir.
NVIDIA MGX ekosistemi, modüler ve ölçeklenebilir AI altyapısının kurulumunu hızlandırmaktadır. AI altyapısının giderek artan elektrik kısıtlamaları背景下, güç yarı iletkenlerinin gelişimi, hesaplama yoğunluğundaki artışla eş zamanlı olmalıdır. 800 VDC'den GPU çekirdek voltajına kadar kapsamlı bir kapsamla, daha yüksek verimlilikte ve daha yüksek yoğunlukta AI güç altyapısı kavramdan gerçekliğe doğru hızla ilerlemektedir.