德州儀器全新欄目《創新芯科技》上線！首期內容，我們將聚焦 AI 數據中心日益增長的電力需求，關注我們，我們將為您帶來更多關于未來科技的深度洞察與精彩內容！

生成式 AI 的興起，正將數據中心的電力需求推向前所未有的高度。了解下一代 800VDC 電源架構如何助力直面這些挑戰。

生成人工智能 (AI) 的時代已然來臨，它正在改變我們處理數據和與數據交互的方式。但這場革命伴隨著巨大代價：電力需求呈指數級增長。

即便是向大語言模型提出一個簡單問題，其所需的電力也是傳統搜索引擎處理相同問題的 10 倍。隨著 AI 工作負載在成千上萬臺服務器上成倍增長，數據中心正面臨前所未有的功率密度挑戰。預計到 2028 年，數據中心將占美國總用電量的 6.7% 至 12%。

這帶來了根本性的挑戰和范式轉變：如何產生為數據中心供電所需的必要能源，以及如何高效地通過供電路徑輸送這些能源。

未來 AI 數據中心的電源管理需要一種全局性的方法，從電網端的發電，一直到圖形處理單元基礎邏輯門的級別。這種方法將實現處理器與電源系統間的無縫通信、整個電力鏈的智能負載平衡以及與可再生能源存儲系統的更緊密集成，幫助設計人員在減少數據中心碳足跡的同時，通過多層冗余提升可靠性。

01數據中心電源架構的演進

傳統的配電系統正在達到其物理和電氣極限。我們來了解一下數據中心電源基礎設施的變革之旅。

第 1 代：傳統交流配電（2015 年前）

在過去，計算機架將服務器層層堆疊，電源設備 (PSU) 位于機架底部。這些系統通常支持每個機架約 10kW 至 15kW 的功率級別。數據中心向每個服務器機架分配交流電，由 PSU 將其轉換為 12V 直流電，再分配至服務器主板。服務器中的負載點轉換器然后將電壓降至處理器柵極核心電壓。

第 2 代：中間直流配電（目前）

隨著計算需求的增長，數據中心已演進至可處理每個機架 30kW 至 130kW 的更高功率需求。第 2 代仍使用 240VAC 輸入，但轉換為 48V 而不是 12V。

一項重大創新是將不間斷電源功能移至服務器機架內的電池備份單元。這種架構使得更多電力能夠流經相同尺寸的導體，從而更大限度提升現有基礎設施的效率。

但隨著生成式 AI 的問世，以及為處理信息而增設更多服務器，服務器如今對電力的需求大幅增加。這些不斷增長的電力需求正在達到當前電源架構的極限。

第 3 代：高壓直流配電（2026-2027 年）

下一代 AI 優化型數據中心將采用 ±400V 或 800V 的高壓直流配電架構。

最近的一項創新是引入“側機架”，這是一種緊鄰服務器機架布置的專用電力機架。電池備份和電力轉換都在這些側機架中完成，從而為計算機架騰出寶貴空間用于實際計算。這種設計可大幅提高功率級別（每個機架可高達 600kW 至 1MW），同時有助于與可再生能源存儲系統更緊密集成。

第 4 代：電網集成直流架構（未來）

展望未來，業界正在設想將電源完全移出數據中心。通過在整個設施內分配直流總線電壓來處理電力。最終目標是在服務器大廳旁設置電力室，專門產生和分配高壓直流電。

如此徹底的重新設計很可能僅適用于新建數據中心，這代表了對計算設施與電力基礎設施及可再生能源的連接方式的根本性重新思考。

02800 VDC 架構是否是AI 計算的未來？

挑戰顯而易見：要為 1MW AI 計算機架供電，當今的 48V 配電系統需要 20,000A 以上的電流。在數據中心環境中，如果使用銅質總線輸送如此大電流，在尺寸和成本上根本不可行。

要實現 800VDC 系統所需的效率和功率密度，需要尖端技術，包括精密控制系統、氮化鎵半導體創新、空間優化以及整體電源管理方法。

03前瞻未來，無限可能：

可持續的 AI 計算未來

向更高電壓架構的轉型不僅代表著工程優化，更是 AI 實現可持續發展的必然演進步驟。

其優勢顯而易見：

?功率密度大幅提升，可在同等空間內支持更大算力。

?通過高級控制提高能效，降低運營成本和碳足跡。

?可擴展性增強，支持不斷擴展的 AI 工作負載。

?與可再生能源更緊密集成，推動實現可持續發展目標。

為 AI 數據中心設計下一代電源架構，讓算力和能源效率成為關鍵競爭優勢，正在迅速成為電源設計師面臨的最激動人心的挑戰之一。

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