Innoscience đang thúc đẩy công nghệ chuyển đổi nguồn toàn diện All-GaN trong hệ sinh thái NVIDIA MGX, hỗ trợ các hệ thống AI mật độ cao thế hệ tiếp theo. Thiết kế chuyển đổi 800V sang 48V với công suất 12kW đạt hiệu suất đỉnh khoảng 99% và hiệu suất ở tải đầy 98,2%, với thiết bị GaN 150V giúp giảm 50% số lượng thiết bị chỉnh lưu đồng bộ. Giải pháp bao phủ toàn bộ dải điện áp trung gian từ 800V đến 48V, 12V và 6V, với GaN HEMT 15V hỗ trợ hoạt động tần số cao từ 3 đến 5MHz nhằm thu nhỏ kích thước linh kiện từ tính và tụ điện. Trong bối cảnh tải AI đang mở rộng từ cấp khung đến toàn bộ trung tâm dữ liệu, sự nâng cấp hiệu suất của công nghệ bán dẫn công suất đang phá vỡ giới hạn mật độ công suất khung, thúc đẩy giảm chi phí vận hành đáng kể cho các cơ sở tính toán cao.

文章作者、来源：华尔街见闻

Khi các tải công việc trí tuệ nhân tạo mở rộng quy mô từ hệ thống cấp kệ đến toàn bộ trung tâm dữ liệu, khả năng cung cấp điện đã trở thành điểm nghẽn cốt lõi ảnh hưởng đến hiệu suất, mật độ và tổng chi phí sở hữu của hệ thống trung tâm dữ liệu. Trong hệ sinh thái của kiến trúc tham chiếu mô-đun mở NVIDIA MGX, một cuộc cách mạng về hiệu suất được hỗ trợ bởi công nghệ toàn bộ gali nitrua (All-GaN) đang âm thầm tái định hình con đường cung cấp điện, từ phân phối điện áp cao cho đến lõi GPU.

Động thái mới nhất trong sự phát triển công nghệ này đến từ thành viên trong hệ sinh thái NVIDIA MGX, Innoscience. Công ty đang thúc đẩy công nghệ chuyển đổi nguồn điện All-GaN toàn chuỗi nhằm hỗ trợ các hệ thống AI mật độ cao thế hệ tiếp theo. Đối với các nhà đầu tư và chủ vận hành trung tâm dữ liệu, sự nâng cấp công nghệ bán dẫn công suất nền tảng này liên quan đến việc phá vỡ giới hạn mật độ công suất rack và giảm đáng kể chi phí vận hành các cơ sở tính toán cao.

Các mô hình cung cấp điện truyền thống đang bộc lộ sự bất lực khi đối mặt với công suất khung ngày càng tăng, thách thức không còn chỉ là đưa điện vào khung, mà là làm thế nào để chuyển đổi điện áp cao thành điện áp hoạt động cần thiết cho GPU một cách hiệu quả và gọn nhẹ. Công nghệ GaN, với các đặc tính như điện trở dẫn thấp, điện tích cửa thấp và không có phục hồi ngược, đang trở thành công nghệ then chốt giúp giải quyết thách thức này, mang lại các linh kiện từ tính nhỏ hơn, hiệu suất nhiệt tốt hơn và chi phí sở hữu tổng thể (TCO) thấp hơn.

Khi các hệ thống AI tiến tới các kiến trúc cung cấp điện mật độ cao hơn, thị trường đang theo dõi sát sao các giải pháp cung cấp điện đột phá vượt qua các giới hạn về không gian vật lý và nhiệt động lực học. Điều này không chỉ rút ngắn chu kỳ phát triển kỹ thuật của các hệ thống tính toán tăng tốc, mà còn đẩy nhanh đáng kể việc thương mại hóa quy mô lớn của các nhà máy AI thế hệ tiếp theo.

Do công suất của các kệ AI liên tục tăng cao, cấp chuyển đổi đầu vào trở thành một trong những khâu khắc nghiệt nhất trong kiến trúc nguồn điện.

Trong kiến trúc nguồn 800 VDC của NVIDIA, việc truyền điện một chiều trực tiếp đến gần hơn vị trí kệ giúp giảm số cấp chuyển đổi, nhưng điều này yêu cầu đầu vào phải đồng thời xử lý điện áp đầu vào cao, tỷ lệ chuyển đổi cao cùng ngân sách tản nhiệt và không gian bo mạch chủ bị hạn chế.

Dữ liệu mới nhất từ Innoscience cho thấy lợi ích trực tiếp của GaN trong giai đoạn này. Trong thiết kế cấp 800 V chuyển sang 48 V công suất 12 kW, các thiết bị GaN 650 V với làm mát hai mặt (DSC) được sử dụng ở phía sơ cấp, trong khi các thiết bị GaN 100 V được sử dụng ở phía thứ cấp, đạt hiệu suất đỉnh khoảng 99% và hiệu suất toàn tải 98,2% ở tần số hoạt động 1 MHz. Ngoài ra, các thiết bị GaN 150 V mới được phát hành đã đơn giản hóa thiết kế phía thứ cấp, giảm 50% số lượng thiết bị chỉnh lưu đồng bộ cần thiết. Việc giảm diện tích do hoạt động tần số cao mang lại giá trị thương mại trực tiếp cho các hệ thống AI hướng tới mật độ kệ cao hơn.

Ngoài chuyển đổi đầu vào 48 V, để đáp ứng các yêu cầu khác nhau về không gian trên bo mạch chủ và ngân sách nhiệt, việc lựa chọn kiến trúc cấp điện cần độ linh hoạt cực cao. Innoscience đã mở rộng giải pháp All-GaN của mình để bao phủ toàn bộ dải điện áp bus trung gian từ 800 V đến 48 V, 12 V và 6 V.

Đối với việc chuyển đổi từ 800 V sang 12 V, thị trường hiện có thể sử dụng các thiết bị GaN 40 V để thực hiện chỉnh lưu đồng bộ hiệu quả và cải thiện hiệu suất nhiệt; còn đối với việc chuyển đổi từ 800 V sang 6 V, các thiết bị GaN 15 V như một giải pháp chỉnh lưu đồng bộ có thể hỗ trợ kiến trúc bus trung gian thấp hơn, từ đó đơn giản hóa quá trình chuyển đổi cuối cùng sang điện áp lõi GPU. Trong giai đoạn bus trung gian quan trọng từ 48 V sang 12 V, giải pháp GaN 100 V của Innoscience tối ưu hóa chuyển đổi buck đa pha. Dưới tác động quy mô của các nhà máy AI, ngay cả những cải thiện hiệu suất nhỏ nhất cũng mang lại sự giảm đáng kể nhu cầu làm mát và chi phí vận hành.

Vertical power supply reshapes core response

Ở giai đoạn chuyển đổi cuối cùng, gần với lõi tính toán nhất, do nhu cầu dòng điện cực cao và phản ứng quá độ cực kỳ quan trọng, cấp điện ngang truyền thống đang gặp thách thức nghiêm trọng do tổn thất phân phối điện và độ phức tạp trong bố trí đường dẫn trên bo mạch chủ. Cấp điện dọc (VPD) đang trở thành kiến trúc khả thi để cung cấp đường dẫn dòng điện ngắn hơn, tổn thất ký sinh thấp hơn và mật độ dòng điện cao hơn.

Để đáp ứng yêu cầu về biến đổi động nhanh của GPU, Innoscience đã xác minh tính khả thi của việc vận hành GaN HEMT 15 V ở tần số từ 3 MHz đến 5 MHz, giúp thu nhỏ đáng kể kích thước của các linh kiện từ tính và tụ điện. Hiện tại, công ty đang phát triển giải pháp DrGaN, hỗ trợ tần số chuyển mạch cao để tăng đáng kể băng thông, từ đó giảm sự phụ thuộc vào tụ điện đầu ra dung lượng lớn truyền thống. Khi các hệ thống MGX AI trong tương lai tiếp tục tăng mật độ dòng điện của bộ tăng tốc, các cấp công suất hỗ trợ VPD sẽ trở thành các mô-đun nền tảng quan trọng để cấp nguồn gần lõi GPU.

Để tăng tốc chu kỳ tiếp nhận của khách hàng, Innoscience cung cấp một loạt bảng đánh giá và thiết kế tham chiếu nhằm giúp các kỹ sư hệ thống xác minh hiệu suất của GaN trong toàn bộ hệ thống cấp điện AI. Các nền tảng này bao gồm bảng trình diễn 800 V đến 48 V công suất 12 kW, bảng đánh giá GaN 4 pha 48 V đến 12 V, và bảng đánh giá 6 V DrGaN hướng đến kiến trúc cấp điện theo chiều dọc trong tương lai.

Hệ sinh thái NVIDIA MGX đang thúc đẩy việc triển khai cơ sở hạ tầng AI mô-đun và có thể mở rộng. Trong bối cảnh cơ sở hạ tầng AI ngày càng bị giới hạn về điện năng, sự phát triển của bán dẫn công suất phải đi đôi với sự gia tăng mật độ tính toán. Bằng cách bao phủ toàn diện từ 800 VDC xuống đến điện áp lõi GPU, cơ sở hạ tầng cung cấp điện cho AI hiệu quả và mật độ cao hơn đang nhanh chóng chuyển từ khái niệm thành hiện thực.