Verbesserung der Energieumwandlungseffizienz zur Erfüllung der Anforderungen von AI-Anwendungen

Herausforderungen bei der Energieversorgung von AI-Rechenzentren

Strom steht im Zentrum der modernen Gesellschaft und wirtschaftlicher Abläufe, und mit dem zunehmenden Bedarf an Elektrofahrzeugen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz wird seine Bedeutung weiter wachsen. Stromerzeugung ist derzeit die größte Quelle für Kohlendioxidemissionen (CO2) weltweit, kann jedoch auch den Übergang zu Netto-Null-Emissionen durch den raschen Ausbau erneuerbarer Energiequellen wie Sonnen- und Windkraft anführen. Die Gewährleistung, dass Verbraucher sicher und erschwinglich Zugang zu Strom haben, während die globalen Kohlendioxidemissionen reduziert werden, ist eine der Kernherausforderungen der Energiewende.

Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) verbrauchten Rechenzentren im Jahr 2022 etwa 2 % des gesamten Stroms, was ungefähr 460 Terawattstunden (TWh) entspricht. Mit dem Aufstieg von energieintensiven Anwendungen wie Kryptowährungen und künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen (AI/ML) wird erwartet, dass diese Zahl schnell ansteigt. Dieser Anstieg des Energieverbrauchs basiert auf dem Einsatz von Hochleistungs-Grafikprozessoren (GPUs) in diesen Technologien. Die IEA prognostiziert, dass Rechenzentren bis 2026 mindestens 650 TWh verbrauchen werden, aber ein Verbrauch von über 1.000 TWh ist nicht ausgeschlossen.

Die Wachstumsrate im Bereich der künstlichen Intelligenz ist ziemlich erstaunlich. ChatGPT erreichte innerhalb der ersten fünf Tage 1 Million Nutzer und innerhalb der ersten zwei Monate 100 Millionen Nutzer, und übertraf damit die Wachstumsraten von TikTok und Instagram erheblich. Das Training von GPT-4, mit seinen 1,7 Billionen Parametern und der Nutzung von 13 Billionen Tokens, erfordert 25.000 NVIDIA A100 GPUs, wobei jeder Server etwa 6,5 kW verbraucht. Laut OpenAI dauerte dieses Training 100 Tage, verbrauchte 50 GWh Energie und kostete 100 Millionen Dollar.

Frühe Rechenzentren wandelten die Netzspannung zentral in 12V um und leiteten diese zu den Servern, wo logische Pegelumwandlungen (3,3/5V) durchgeführt wurden. Mit zunehmendem Leistungsbedarf führte diese Methode zu erheblichem Verlust. Die Busspannung wurde auf 48V erhöht, wodurch der Strom um das 4-fache und die Verluste um das 16-fache reduziert wurden.

Als sich die Prozessorspannungen auf unter 3,3 V bis hin zu Unter-Volt-Niveaus senkten, wurden mehrere Spannungsversorgungen bei relativ hoher Leistung benötigt. Dies führte zu einem zweistufigen Umwandlungsprozess, bei dem ein DC-DC-Wandler (bekannt als Intermediate Bus Converter (IBC)) 48 V in einen 12 V lokalen Bus umwandelt, bevor niedrigere Spannungsumwandlungen durchgeführt werden.

Effiziente Leistungsumwandlung für AI-Datenzentren erforderlich

Die Anforderungen an die Leistungsumwandlung in AI-Rechenzentren sind besonders wichtig aufgrund ihrer Hochleistungsrechner und umfangreichen Datenverarbeitungsanforderungen. AI-Rechenzentren müssen große Datenmengen und komplexe Rechenaufgaben bewältigen, was bedeutet, dass sie hocheffiziente und hochdichte Leistungsumwandlungssysteme benötigen. Effiziente Leistungsumwandler können Energieverluste reduzieren und dadurch die Gesamtleistung und Effizienz des Systems verbessern.

Der Betrieb von Rechenzentren erfordert hochstabile und zuverlässige Stromversorgungen. Stromwandler müssen unter verschiedenen Lastbedingungen eine stabile Spannung und einen stabilen Strom liefern, um den normalen Betrieb von Servern und anderen Geräten sicherzustellen. Darüber hinaus können effiziente Stromversorgungssysteme die Wärmeerzeugung reduzieren, obwohl ein effektives Thermomanagement weiterhin erforderlich ist. Optimierte thermische Designs helfen, die Systemtemperatur in einem sicheren Bereich zu halten, wodurch die Lebensdauer der Geräte verlängert und die Leistung verbessert wird.

Da sich AI-Anwendungen rasant entwickeln, wachsen die Anforderungen an Rechenzentren kontinuierlich. Stromversorgungssysteme müssen eine gute Skalierbarkeit aufweisen, um flexibel auf zukünftige Erweiterungsbedarfe reagieren zu können. Insbesondere angesichts des erheblichen Energieverbrauchs von AI-Rechenzentren ist das Energiemanagement entscheidend, um Betriebskosten und Umweltauswirkungen zu reduzieren. Effiziente Leistungswandler können den Energieverbrauch erheblich senken und die Energieausnutzungseffizienz verbessern.

Um die hohe Verfügbarkeit von Rechenzentren sicherzustellen, müssen Stromversorgungssysteme typischerweise mit Redundanz entwickelt werden, um potenzielle Stromausfälle zu bewältigen. Redundante Designs können eine Notstromversorgung bereitstellen und schnell umschalten, wenn die primäre Stromquelle ausfällt, um einen kontinuierlichen Systembetrieb zu gewährleisten. Zudem beginnen mit dem zunehmenden Umweltbewusstsein immer mehr Rechenzentren, grüne Energiequellen wie Sonnen- und Windenergie zu integrieren. Effiziente Stromversorgungssysteme können diese erneuerbaren Energien besser integrieren, die Gesamtenergieeffizienz verbessern und den CO2-Fußabdruck reduzieren.

Während des Stromumwandlungsprozesses sind Leistungsverluste ein unvermeidliches Phänomen. Diese Verluste stellen verschwendete Energie dar, verursachen Kosten und erzeugen Wärme, die Platz erfordert und zusätzliche Ausgaben zur Verwaltung mit sich bringt. Beim Betrieb von hyperskaligen AI-Datenzentren, die möglicherweise 120 kW Rack-Leistung erfordern, beträgt die Effizienz der Umwandlung von Netzstrom in GPU-Spannung etwa 88 %, was zu 15 kW Abwärme führt, die durch Flüssigkeitskühlung verwaltet werden muss.

Effizienz und Leistungsdichte (die Hand in Hand gehen) sind die Schlüsselbegriffe im Bereich der Serverleistungsdesigns. Die Energie aus dem Hauptnetz muss mit minimalen Verlusten in nutzbaren Strom umgewandelt werden. Um dies zu erreichen, entwickeln sich die Topologien kontinuierlich weiter, wobei Technologien wie die synchrone Gleichrichtung entwickelt werden und MOSFETs verlustbehaftete Dioden in Gleichrichtern ersetzen.

Die Verbesserung der Topologie ist nur die halbe Miete für den Erfolg; um Effizienz zu optimieren, müssen alle Komponenten so effizient wie möglich sein, insbesondere die MOSFETs, die für den Umwandlungsprozess entscheidend sind. MOSFETs sind keine verlustfreien Geräte; sie verursachen Verluste während der Leitung und des Schaltens. Da sich Serverstromversorgungen auf Hochfrequenzbetrieb umstellen, um die Größe zu reduzieren, werden Schaltverluste zu einem wichtigen Schwerpunkt für Verbesserungen.

Effiziente onsemi PowerTrench® MOSFETs

Silizium-MOSFETs steuern den Strom zwischen den Source- und Drain-Anschlüssen durch Gate-Spannung. Aufgrund ihrer Effizienz, Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit werden sie häufig in Leistungsverstärkern, Spannungsreglern und Schaltkreisen eingesetzt. onsemi’s T10 PowerTrench® MOSFETs mit niedriger bis mittlerer Spannung reduzieren Schalt- und Leitungsverluste durch die neueste abgeschirmte Gate-Trench-Technologie, was zu deutlich niedrigeren Qg und einem unter 1mΩ R_DS(ON) führt. Die branchenführende Soft-Recovery-Body-Diode reduziert das Klingeln, Überschwingen und Rauschen sowie Qrr-Verluste und balanciert Leistung und Wiederherstellung in schnellen Schaltanwendungen aus. Im Vergleich zu früheren Geräten können diese neuen MOSFETs die Schaltverluste um bis zu 50 % und die Leitungsverluste um über 30 % reduzieren.

Die neuen 40V- und 80V-T10 PowerTrench-Bauelemente von onsemi bieten eine branchenführende R_DS(ON). Der NTMFWS1D5N08X (80V, 1,43mΩ, 5mm x 6mm SO8-FL-Gehäuse) und der NTTFSSCH1D3N04XL (40V, 1,3mΩ, 3,3mm x 3,3mm Source-Down Dual-Cool-Gehäuse) zeichnen sich durch eine branchenführende Figure of Merit (FOM) aus und eignen sich daher für Stromversorgungen (PSU) und Intermediate Bus Converter (IBC) in Anwendungen für KI-Rechenzentren. T10 PowerTrench MOSFETs erfüllen die strengen Open Rack V3 Effizienzanforderungen, die Effizienzen von 97,5% oder höher erfordern.

Niederspannungs-/Mittelspannungs-MOSFETs mit besserer Leistung

Die von onsemi eingeführten Nieder-/Mittelspannungs-MOSFETs, insbesondere der NTMFWS1D5N08X, sind leistungsstarke, einzelne N-Kanal-MOSFETs mit einem STD-Gate, die das SO8FL-HEFET-Gehäuse verwenden. Sie unterstützen 80V, 1,43mΩ und 253A. Dieser T10 80V MOSFET gehört zu den besten Produkten im 80V-Markt und stellt eine optimale Lösung für Cloud-Power, 5G-Telekommunikation, andere PSU-Anwendungen, DC/DC und industrielle Anwendungen dar. Er bietet eine bessere Leistung und verbessert die Systemeffizienz und die Hochleistungsdichte, obwohl er geringere Leistungsmerkmale aufweist.

Der NTMFWS1D5N08X bietet Verbesserungen in FOM, Rsp und Leistungsdichte, was die Leistung verbessert und die Kosten senkt. Sein niedrigerer Rsp, niedriges Qg/Qgd und niedrigeres Qgd/Qgs können die Gesamteffizienz erhöhen, indem Treiberverluste minimiert werden. Der niedrige R_DS(ON) minimiert Leitungsverluste, während das niedrigere Qoss und Qrr die Schaltverluste verbessern. Eine weichere Erholungsdiode und ein niedrigeres Qrr reduzieren Klingeln, Überspannung und Rauschen und bieten Robustheit sowie eine ausgezeichnete Unclamped Inductive Switch (UIS), um die Avalanche-Robustheit in schnell schaltenden Anwendungen zu verbessern. Diese Geräte sind Pb-frei, halogen/BFR-frei und RoHS-konform.

Der NTMFWS1D5N08X ist geeignet für Gleichstrom-Gleichstrom- und Wechselstrom-Gleichstrom-Synchron-Gleichrichtung (SR) sowie Primärschalter in isolierten Gleichstrom-Gleichstrom-Wandlern und Motorantrieben. Häufige Endprodukte sind Telekommunikationsstromversorgung, Cloud-Stromversorgung, Server-Stromversorgung, Rechenzentren, Motorantriebe, Solarstrom und unterbrechungsfreie Stromversorgungen (USV).

Ein weiterer Nieder- bis Mittelspannungs-MOSFET von onsemi ist der NTTFS2D1N04HL, ein N-Kanal PowerTrench® MOSFET mit abgeschirmtem Gate, der 40V, 150A und 2,1mΩ unterstützt. Dieser N-Kanal Mittelspannungs-MOSFET wird unter Verwendung fortschrittlicher PowerTrench®-Technologie hergestellt, die mit abgeschirmter Gate-Technologie integriert ist. Dieser Prozess ist optimiert, um den Einschaltwiderstand zu minimieren und gleichzeitig eine hervorragende Schaltleistung zu gewährleisten.

Der NTTFS2D1N04HL verwendet die shielded gate MOSFET-Technologie und verfügt über einen maximalen R_DS(on) von 2,1mΩ bei VGS = 10V und ID = 23A sowie 3,3mΩ bei VGS = 4,5V und ID = 18A, was die Schaltgeräusche und EMI reduziert. Er bietet ein robustes Gehäusedesign, das MSL1 erfüllt, ist zu 100% UIL-getestet und RoHS-konform. Der NTTFS2D1N04HL ist vielseitig und eignet sich für viele verschiedene Anwendungen, wobei häufige Endprodukte DC-DC-Stromversorgungen und mittelspannige synchrone Abwärtswandler sind.

Fazit

In der heutigen, sich schnell entwickelnden Ära der künstlichen Intelligenz ist die Verbesserung der Energieumwandlungseffizienz entscheidend. Hochwirksame Energieumwandlungstechnologie kann nicht nur die Anforderungen von AI-Anwendungen an Hochleistungsrechner und umfangreiche Datenverarbeitung erfüllen, sondern auch den Energieverbrauch und die Betriebskosten erheblich senken und so nachhaltigeren und umweltfreundlicheren Zielen gerecht werden. Durch kontinuierliche Innovation und die Übernahme fortschrittlicher Energiemanagementlösungen können wir ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz erreichen und die nachhaltige Entwicklung und den maximalen Nutzen der AI-Technologie in verschiedenen Bereichen sicherstellen. Daher ist die Investition in die Verbesserung der Energieumwandlungseffizienz nicht nur ein technisches Fortschrittsbedürfnis, sondern auch ein wesentlicher Bestandteil zur Förderung der AI-Revolution.

Die PowerTrench® MOSFET-Produktserie von onsemi im Niederspannungs- bis Mittelspannungsbereich, die sich durch ihre hervorragende Leistung auszeichnet, kann in Rechenzentren für AI-Anwendungen eingesetzt werden und bietet eine herausragende Energieumwandlungseffizienz, was sie zu einer der idealen Wahlmöglichkeiten für entsprechende Anwendungen macht.