MVR1600-4601 利用SiC和GaN电源满足人工智能需求

　　人工智能的兴起使得数据中心处理能力的强劲增长成为必要。如图1所示，英飞凌预测单个GPU的功耗将呈指数级增长，到2030年将达到约2000 W人工智能服务器机架的峰值达到惊人的300千瓦以上。这要求数据中心机架的交流和DC配电系统进行新的架构变革，重点是降低从电网到核心的转换和配电损耗。

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　　图2(右)显示了开放计算项目(OCP)机架供电架构的示例图。每个电源架由三相输入供电，并容纳多个PSUs每个PSU由单相输入供电。机架向母线输出DC电压(例如50 V ),母线也连接到机架和电池架。

　　如图2(左)所示，人工智能的趋势要求PSU进行动力进化。让我们通过一个实施拓扑和设备技术建议的示例来了解每一代PSU。

　　AI服务器机架PSU的趋势和功耗演变

　　第一代人工智能电源:在相同架构下功率更高，约5.5–8千瓦，50伏在外，277伏交流电，单相

　　用于人工智能服务器的这一代PSU大多遵循ORv3-HPR标准。在本标准中，包括输入和输出电压及效率在内的大多数规格与之前的ORv3 3 kW规格相比没有变化。然而，它已经更新了与AI服务器要求相关的规范，例如更高的功率和峰值功率要求(稍后描述)以及由于修改了与BBU货架的通信而导致的更窄的输出电压调节。

　　尽管每个电源架由三相输入(400–480V)供电交流电如图2所示，每个PSU的输入都是单相的(230–277V交流电).图3显示了符合ORv3-HPR规范的第一代PSU的实施示例:PFC级可以是两个交错的图腾柱，快速引脚使用650V cool sic MOSFET，慢速引脚使用600V cool mos SJ MOSFET。DC-DC级可以是一个使用650V CoolGaN晶体管的全桥LLC，而次级全桥整流器和or则使用80V OptiMOS功率MOSFETs。本例中还显示了中间级，称为“保持时间延长”或“小型升压”，其功能是减小大容量电容的尺寸。它由一个升压转换器组成，该转换器对储能电容进行放电，以在线路周期压降事件期间调节LLC输入电压。正常工作期间，该升压转换器空闲，由一个低电阻600 V CoolMOS SJ MOSFET旁路。

　　图一。与GPU和TPU相比，x86和基于Arm的服务器CPU的电力需求。图片由提供博多的动力系统[PDF]

　　(一)

　　(二)

　　图二。人工智能服务器电源单元的电源演变(上)。服务器机架架构示例(b)。图片由提供博多的动力系统[PDF]

　　图3。第一代人工智能PSU拓扑和设备技术的一个例子。图片由提供博多的动力系统[PDF]

　　图4。第二代人工智能PSU拓扑和设备技术的一个例子。图片由提供博多的动力系统[PDF]

　　第二代人工智能电源

　　提高了线路电压，功率更高，约为8-12千瓦，50伏在外，277–347伏交流电，单相

　　随着上述机架功率增加到300 kW以上，电源架的密度变得至关重要。因此，在单相架构中，下一代PSU将向8 kW发展，最高可达12 kW。由于每个机架的功率较高，在某些情况下，数据中心中的机架数量可能会受到额定配电电流和损耗的限制。因此，为了减少交流配电电流和损耗，一些数据中心可能会将机架的交流配电电压从400/480 V提高到600 V交流电L–L(三相)，其中PSU输入电压从230/277 V增加交流电至347伏交流电(单相)。

　　虽然这种变化有利于数据中心的运行和利用，但它会影响PSU电压额定值和设计。在347伏时交流电输入，PFC输出必须设置为~575 V哥伦比亚特区，暗示650 V设备额定电压不足。图4显示了一个实施示例:第一代PSU中讨论的两级图腾柱PFC可以用使用CoolSiC MOSFETs 400的三级浮动电容图腾柱PFC (3-L FCTP PFC)级代替，多级功率转换的概念允许更高的输入电压，同时使用较低额定电压的开关。由于多电平拓扑的倍频效应，3-L FCTP PFC可提供更高的效率和功率密度。最重要的是，与CoolSiC 650 V和750 V基准电压器件相比，针对400 V较低击穿电压优化CoolSiC技术可获得出色的FoM，如图5(左图)所示。此外，图5(右)显示了整个温度范围内的导通电阻曲线，显示RDS(开)CoolSiC MOSFET 400 V的100°C仅比R高11%DS(开)这种平坦的RDS(开)与Tj相比，它的特点是使CoolSiC MOSFETs具有更高的电阻DS(开)typ，从而获得更好的成本和开关性能。

　　(一)

　　(二)

　　图5。改进的开关FoMs和稳定RDS(开)CoolSiC 400 V与650 V和750 V结温的关系:品质因数(a)，RDS(开)vs. Tj(二)。图片由提供博多的动力系统[PDF]

　　三相LLC拓扑是DC-DC级的良好选择，CoolSiC MOSFETs用于初级侧开关，OptiMOS 5功率MOSFET用于次级全桥整流器和or运算。由于第三个半桥开关支路，该解决方案可以提供更高的功率，提供输出电流纹波消除和三个开关半桥之间固有耦合的自动均流。

　　第三代人工智能电源

　　三相架构和400 V配电，最高功率约为22 kW 400 Vout 480–600 Vac三相

　　为了进一步提高机架功率，第三代AI PSUs将采用更具破坏性的机架架构，如下所示:

　　PSU输入从单相变为三相，以提高密度和成本

　　电源架PSU输出电压从50 V增加到400 V，以降低母线电流、损耗和成本

　　图6显示了采用推荐器件和技术实现三相输入和400 V输出PSU的示例。PFC级是Vienna转换器，是三相PFC应用的一种流行拓扑。其主要优势在于，由于总线电压分离，它允许使用650 V器件，使用两倍数量的背靠背cool sic MOSFET 650V和CoolSiC 1200 V二极管。由于PFC输出是一个分离电容，每个电容电压为430 V，并馈入一个全桥LLC转换器，原边和副边均为650V CoolGaN晶体管。两个LLC级在原边串联，在副边并联，向400 V母线供电。

　　图6。第三代人工智能PSU拓扑和设备技术的一个例子。图片由提供博多的动力系统[PDF]

　　或者，两个背靠背的cool sic MOSFET 650V可以由CoolGaN双向开关(BDS) 650 V代替，这是一种真正的常关型单芯片双向开关。这意味着对于相同的R，单个CoolGaN BDS可以代替四个分立的电源开关DS(开)由于其在R方面高效的管芯尺寸利用DS(开)/嗯2.

　　AI PSUs的WBG优势

　　宽带隙(WBG)半导体，如CoolGaN，成为AI PSUs的最佳选择，因为它们在更高的开关频率下提供最佳效率，支持更高的功率密度转换器，而不会影响转换效率。

　　除了AI PSU的标称功率显著上升之外，GPU还会消耗更高的峰值功率，并产生高负载瞬变，如图7所示。因此，DC-DC级输出必须足够动态，同时电压过冲和下冲必须保持在规定的限值内。可以通过提高开关频率来增加DC-DC级的输出动态，从而增加控制环路带宽。

　　图7。人工智能GPU所需的人工智能PSU峰值功率。图片由提供博多的动力系统[PDF]

　　在Si、SiC和GaN器件中，CoolGaN器件具有出色的FoM和最低的开关损耗，因此可以轻松满足更高开关频率的要求。特别是在软开关LLC转换器中，CoolGaN具有最低的输出电容电荷(Qoss)，这对于更容易达到ZVS(零电压开关)起着至关重要的作用。随后，这有助于更精确的空载时间设置，从而消除不必要的空载时间传导损耗。

　　3升飞行帽图腾柱PFC

　　与CoolSiC 650 V和750 V基准电压源器件相比，使用CoolSiC MOSFETs的三电平飞帽图腾柱PFC (3-L FCTP PFC)不仅允许更高的交流输入电压(如第2.2节所述)，而且由于其出色的品质因数(FoM)而提供了更高的密度和效率优势。优化电感设计(尺寸、材料和绕组)和R的选择DS(开)在开关损耗降低的3L拓扑中，有助于实现平坦的效率曲线，峰值效率> 99.3%，满载效率> 99.15%，如图8所示。

　　图8。效率比较:3升FCTP PFC与2升TP PFC。图片由提供博多的动力系统[PDF]

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　　部署新技术以满足数据中心人工智能应用需求的竞赛已经开始，导致机架和PSU电力需求激增。人工智能电源的电力需求正在从3-5.5千瓦增长到8-12千瓦单相和高达22千瓦三相。这种需求要求数据中心运营商优化数据中心空间和可用电力的效率和利用率。应对这些挑战带来了新的机架架构和交流DC分布配置，将基于CoolSiC和CoolGaN的设计置于PSU设计的前沿，以实现最佳效率和功率密度。

　　此外，新的WBG器件可以实现新拓扑的最佳性价比，正如在3电平飞帽图腾柱PFC中使用cool sic MOSFET 400V或在三相Vienna PFC中使用CoolGaN BDS 650 V所解释的那样

　　最后，英飞凌的所有功率器件技术(Si、SiC和GaN)和优化的栅极驱动器iC的广泛组合支持当今和下一代平台以及混合方法的趋势。它利用三种技术，允许PSU设计达到最佳灵活性，并在效率、功率密度和系统成本之间取得平衡。此外，英飞凌开创了先进技术，例如全球首款300 mm功率GaN技术，这将进一步帮助未来的设计。