Innoscience розробляє повноцінну технологію перетворення живлення на основі всіх GaN у екосистемі NVIDIA MGX для підтримки наступного покоління високогустинних AI-систем. Її дизайн 12 кВт з перетворенням 800 В у 48 В досягає пікової ефективності близько 99% та ефективності при повній навантаженні 98,2%, а використання GaN-пристроїв на 150 В дозволяє зменшити кількість синхронних випрямлячів на 50%. Рішення охоплює весь діапазон проміжних шинних напруг — від 800 В до 48 В, 12 В та 6 В, а GaN HEMT на 15 В підтримує роботу на частотах 3–5 МГц, що дозволяє зменшити розміри магнітних компонентів і конденсаторів. На тлі розширення AI-навантажень до рівня стелажів і повних центрів обробки даних, підвищення ефективності технологій потужнісних напівпровідників здатне подолати межі потужнісної густини стелажів і суттєво знизити експлуатаційні витрати високопродуктивних обчислювальних об’єктів.
Автор статті、Джерело: Wall Street Journal
Зі зростанням навантажень штучного інтелекту до рівня стелажних систем і цілих центрів обробки даних, забезпечення електроживлення стало ключовим обмеженням для продуктивності, щільності та загальних витрат на власність систем центрів обробки даних. У екосистемі відкритої модульної референсної архітектури NVIDIA MGX відбувається тиха революція ефективності, що ґрунтується на технології повного нітриду галію (All-GaN), яка перетворює шляхи живлення від високовольтного розподілу електроенергії до ядер GPU.
Останні новини цієї технологічної еволюції походять від члена екосистеми NVIDIA MGX — Innoscience. Компанія розробляє повноцінну технологію перетворення живлення на основі All-GaN для підтримки наступного покоління високощільних AI-систем. Для інвесторів та операторів центрів обробки даних оновлення цієї базової напівпровідникової технології живлення має ключове значення для подолання межі потужності на стелаж та суттєвого зниження витрат на експлуатацію потужних обчислювальних об’єктів.
Традиційні моделі живлення вже не впоруються зі зростаючою потужністю стелажів; проблема більше не в тому, щоб просто подати електроенергію до стелажів, а в тому, як ефективно та компактно перетворити високу напругу на робочу напругу, необхідну GPU. Технологія GaN, завдяки своїм характеристикам — низькому опору відкритого стану, низькому заряду затвора та відсутності зворотного відновлення — стає ключовою технологією для вирішення цієї проблеми, що безпосередньо призводить до менших магнітних компонентів, кращої теплової продуктивності та нижчих загальних витрат на обслуговування (TCO).
Зі зростанням щільності енергопостачання в AI-системах, ринок уважно стежить за цим рішенням, яке подолує фізичні та термодинамічні обмеження. Це не лише скоротить цикл інженерно-дослідних робіт у прискорених обчислювальних системах, а й значно прискорить масове комерційне впровадження наступного покоління AI-фабрик.
Прорив у передній панелі: піковий ККД схеми 12 кВт наближається до 99%
Зі зростанням потужності AI-стелажів, перший перетворювальний рівень стає одним із найбільш вимогливих елементів схеми живлення.
У системі живлення NVIDIA 800 VDC передача постійного струму безпосередньо до розташування стелажів зменшує кількість етапів перетворення, але вимагає, щоб передній етап одночасно обробляв високе вхідне напругу, високий коефіцієнт перетворення та обмежений бюджет тепловідведення та простір на материнській платі.
Останні дані Innoscience демонструють прямі переваги GaN у цьому етапі. У їхньому дизайні 12 кВт 800 В до 48 В, на первинній стороні використовуються 650 В GaN-пристрої з двостороннім охолодженням (DSC), а на вторинній — 100 В GaN-пристрої, що забезпечують пікову ефективність близько 99% і ефективність при повній навантаженні 98,2% при робочій частоті 1 МГц. Крім того, новоопубліковані 150 В GaN-пристрої спрощують дизайн вторинної сторони, зменшуючи кількість необхідних синхронних випрямлячів на 50%. Таке зменшення зайнятого простору завдяки високочастотній роботі має пряму комерційну цінність для систем ШІ, що прагнуть до більшої щільності стелажів.
Крім перетворення 48 В на передньому етапі, для задоволення різних вимог системного дизайну щодо простору на материнській платі та теплового бюджету, вибір архітектури живлення потребує високої гнучкості. Innoscience розширює своє рішення All-GaN, щоб охопити повний діапазон варіантів напруги проміжної шини: від 800 В до 48 В, 12 В та 6 В.
Для перетворення з 800 В на 12 В ринок тепер може використовувати GaN-прилади на 40 В для ефективної синхронної випрямлення та покращення теплових характеристик; а для перетворення з 800 В на 6 В GaN-прилади на 15 В як рішення для синхронної випрямлення дозволяють підтримувати архітектуру з нижчою проміжною шиною, що спрощує остаточне перетворення до напруги ядра GPU. У ключовому проміжному етапі 48 В на 12 В рішення Innoscience на 100 В оптимізують багатофазне знижувальне перетворення. За рахунок ефекту масштабу AI-фабрик навіть мінімальні підвищення ефективності призводять до значного зниження вимог до охолодження та оперативних витрат.
Вертикальне живлення перетворює основну відповідь
На останньому етапі перетворення, найближчому до обчислювального ядра, традиційне поперечне живлення стикається з серйозними викликами через втрати при розподілі електроживлення та складність трасування на материнській платі через високі вимоги до струму та критичну важливість відгуку на перехідні процеси. Вертикальне живлення (VPD) стає придатною архітектурою для забезпечення коротших шляхів струму, менших паразитних втрат і вищої густини струму.
Щоб відповідати вимогам швидких динамічних перехідних процесів GPU, Innoscience підтвердила можливість роботи GaN HEMT на 15 В у діапазоні частот 3–5 МГц, що значно зменшує розміри необхідних магнітних компонентів і конденсаторів. Зараз компанія розробляє рішення DrGaN, яке за допомогою підтримки високої частоти перемикання значно збільшує смугу пропускання, зменшуючи залежність від традиційних великих вихідних конденсаторів. Зі зростанням щільності струму акселераторів у майбутніх системах MGX AI, етапи живлення з підтримкою VPD стануть ключовим базовим модулем для живлення близько ядра GPU.
Щоб прискорити цикл прийняття клієнтами, Innoscience пропонує серію оціночних плат та еталонних проектів, щоб допомогти системним інженерам перевірити продуктивність GaN у всій ланцюжці живлення штучного інтелекту. Ці платформи включають демонстраційну плату 12 кВт 800 В до 48 В, 4-фазну оціночну плату GaN 48 В до 12 В та оціночну плату 6 В DrGaN для майбутніх вертикальних архітектур живлення.
Екосистема NVIDIA MGX сприяє впровадженню модульних та масштабованих інфраструктур штучного інтелекту. На тлі зростаючих обмежень з електропостачанням для інфраструктури ШІ, еволюція потужнісних напівпровідників повинна йти в ногу зі збільшенням щільності обчислень. Шляхом повного охоплення від 800 В постійного струму до напруги ядра GPU, більш ефективна та щільна інфраструктура живлення для ШІ швидко переходить від концепції до реальності.