Mejorando la eficiencia de conversión de energía para satisfacer las necesidades de aplicaciones de IA

Desafíos de energía enfrentados por los centros de datos de IA

La electricidad está en el núcleo de la sociedad moderna y las operaciones económicas, y con la creciente demanda de vehículos eléctricos y aplicaciones de inteligencia artificial, su importancia solo seguirá aumentando. La generación de energía es actualmente la mayor fuente de emisiones de dióxido de carbono (CO2) a nivel mundial, pero también puede liderar la transición hacia emisiones netas cero mediante la rápida expansión de fuentes de energía renovable como la solar y eólica. Asegurar que los consumidores puedan acceder a la electricidad de manera segura y asequible al mismo tiempo que se reducen las emisiones globales de dióxido de carbono es uno de los desafíos centrales de la transición energética.

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), los centros de datos consumieron aproximadamente el 2% de toda la electricidad en 2022, lo que equivale a aproximadamente 460 teravatios-hora (TWh). Con el aumento de aplicaciones de alto consumo energético, como las criptomonedas y la inteligencia artificial/aprendizaje automático (AI/ML), se espera que este número aumente rápidamente. Este aumento en el consumo de energía se basa en el despliegue de unidades de procesamiento gráfico de alto rendimiento (GPUs) en estas tecnologías. La IEA predice que los centros de datos consumirán al menos 650 TWh para 2026, pero un consumo que supere los 1,000 TWh no está descartado.

La tasa de crecimiento en el campo de la inteligencia artificial es bastante asombrosa. ChatGPT alcanzó 1 millón de usuarios en los primeros cinco días y 100 millones de usuarios en los primeros dos meses, superando significativamente las tasas de crecimiento de TikTok e Instagram. Entrenar GPT-4, con 1.7 billones de parámetros y utilizando 13 billones de tokens, requiere 25,000 NVIDIA A100 GPUs, con cada servidor consumiendo aproximadamente 6.5 kW. Según OpenAI, este entrenamiento tomó 100 días, consumió 50 GWh de energía y costó $100 millones.

Los primeros centros de datos convertían la tensión de la red a 12V de manera centralizada y la distribuían a los servidores, donde se realizaban las conversiones de nivel lógico (3.3/5V). A medida que aumentaron los requisitos de energía, este método resultó en demasiada pérdida. La tensión del bus se aumentó a 48V, reduciendo la corriente en 4 veces y las pérdidas en 16 veces.

A medida que los voltajes de los procesadores bajaron por debajo de 3.3V a niveles sub-voltio, se necesitaron múltiples rieles de voltaje a una potencia relativamente alta. Esto llevó a un proceso de conversión de dos etapas donde un convertidor DC-DC (conocido como convertidor de bus intermedio (IBC)) convierte 48V a un bus local de 12V antes de realizar conversiones a voltajes más bajos.

Conversión de energía eficiente necesaria para los centros de datos de IA

Los requisitos de conversión de energía de los centros de datos de AI son particularmente importantes debido a sus demandas de computación de alto rendimiento y procesamiento de datos extensivo. Los centros de datos de AI necesitan manejar grandes cantidades de datos y tareas computacionales complejas, lo que significa que requieren sistemas de conversión de energía de alta eficiencia y alta densidad. Los convertidores de energía eficientes pueden reducir las pérdidas de energía, mejorando así el rendimiento y la eficiencia general del sistema.

El funcionamiento de los centros de datos requiere fuentes de poder altamente estables y fiables. Los convertidores de energía deben proporcionar un voltaje y corriente estables bajo diversas condiciones de carga para asegurar el funcionamiento normal de los servidores y otros equipos. Además, los sistemas de conversión de energía eficientes pueden reducir la generación de calor, aunque aún es necesaria una gestión térmica efectiva. Los diseños térmicos optimizados ayudan a mantener la temperatura del sistema dentro de un rango seguro, prolongando así la vida útil del equipo y mejorando el rendimiento.

A medida que las aplicaciones de IA se desarrollan rápidamente, las demandas sobre los centros de datos continúan creciendo. Los sistemas de conversión de energía deben tener buena escalabilidad para adaptarse de manera flexible a las futuras necesidades de expansión. Especialmente dado el consumo energético sustancial de los centros de datos de IA, la gestión de la eficiencia energética es clave para reducir los costos operativos y el impacto ambiental. Los convertidores de energía eficientes pueden reducir significativamente el consumo de energía y mejorar la eficiencia en la utilización de energía.

Para garantizar la alta disponibilidad de los centros de datos, los sistemas de conversión de energía normalmente deben diseñarse con redundancia para manejar posibles fallos de energía. Los diseños redundantes pueden proporcionar energía de respaldo, cambiando rápidamente cuando falla la fuente de energía principal, asegurando la operación continua del sistema. Además, con la creciente conciencia ambiental, más centros de datos están comenzando a incorporar fuentes de energía verde, como la solar y la eólica. Los sistemas de conversión de energía eficientes pueden integrar mejor estas energías renovables, mejorando la eficiencia energética general y reduciendo la huella de carbono.

Durante el proceso de conversión de energía, las pérdidas de energía son un fenómeno inevitable. Estas pérdidas constituyen energía desperdiciada, incurren en costos y generan calor que requiere espacio y más gastos para gestionarse. Al operar centros de datos de IA a hiperescala, que pueden requerir 120 kW de potencia por rack, la eficiencia de convertir la energía de la red a voltaje de GPU es de aproximadamente 88%, resultando en 15 kW de calor residual que debe ser gestionado mediante refrigeración líquida.

La eficiencia y la densidad de potencia (que van de la mano) son los términos clave en el diseño de energía para servidores. La energía de la red principal debe convertirse en potencia útil con pérdidas mínimas. Para lograr esto, las topologías están evolucionando continuamente, con tecnologías como la rectificación sincrónica en desarrollo, y los MOSFET reemplazan a los diodos con pérdidas en los rectificadores.

Mejorar la topología es solo la mitad de la batalla para el éxito; para optimizar la eficiencia, todos los componentes deben ser lo más eficientes posible, especialmente los MOSFET que son críticos para el proceso de conversión. Los MOSFET no son dispositivos sin pérdidas; incurren en pérdidas durante la conducción y el conmutación. A medida que las fuentes de alimentación de servidores cambian a operaciones de mayor frecuencia para reducir el tamaño, las pérdidas por conmutación se convierten en un foco clave para la mejora.

MOSFETs PowerTrench® de onsemi eficientes

Los MOSFETs de silicio controlan la corriente entre las terminales de fuente y drenaje a través de la tensión de puerta. Debido a su eficiencia, velocidad y capacidades de manejo de potencia, se utilizan ampliamente en amplificadores de potencia, reguladores de voltaje y circuitos de conmutación. Los MOSFETs T10 PowerTrench® de voltaje bajo a medio de onsemi reducen las pérdidas de conmutación y conducción a través de la última tecnología de trinchera con puerta blindada, resultando en un Qg significativamente menor y R_DS(ON) por debajo de 1mΩ. El diodo de cuerpo de recuperación suave líder en la industria reduce el repique, la sobretensión, el ruido y las pérdidas de Qrr, equilibrando el rendimiento y la recuperación en aplicaciones de conmutación rápida. En comparación con dispositivos anteriores, estos nuevos MOSFETs pueden reducir las pérdidas de conmutación hasta en un 50% y las pérdidas de conducción en más del 30%.

Los nuevos dispositivos T10 PowerTrench de 40V y 80V de onsemi ofrecen mejor en su clase R_DS(ON). El NTMFWS1D5N08X (80V, 1.43mΩ, paquete SO8-FL de 5mm x 6mm) y el NTTFSSCH1D3N04XL (40V, 1.3mΩ, paquete de refrigeración dual de 3.3mm x 3.3mm con conexión descendente) presentan una figura de mérito (FOM) líder en su clase, lo que los hace adecuados para unidades de suministro de energía (PSU) y convertidores de bus intermedios (IBC) en aplicaciones de centros de datos de IA. Los MOSFETs T10 PowerTrench cumplen con la estricta especificación de eficiencia Open Rack V3, que requiere eficiencias de 97.5% o superiores.

MOSFETs de baja/mediana tensión con mejor rendimiento

Los MOSFET de baja/media tensión introducidos por onsemi, específicamente el NTMFWS1D5N08X, son MOSFET de potencia, simples, de canal N con una compuerta STD, utilizando el paquete SO8FL-HEFET. Soportan 80V, 1,43mΩ y 253A. Este MOSFET T10 de 80V está entre los productos de mejor clasificación en el mercado de 80V, lo que lo convierte en una solución óptima para aplicaciones de energía en la nube, telecomunicaciones 5G, otras aplicaciones de fuente de alimentación, DC/DC y aplicaciones industriales. Ofrece un mejor rendimiento y mejora la eficiencia del sistema y la densidad de alta potencia, aunque tiene características de rendimiento inferiores.

El NTMFWS1D5N08X presenta mejoras en FOM, Rsp y densidad de potencia, mejorando el rendimiento y reduciendo costos. Su menor Rsp, bajo Qg/Qgd y menor Qgd/Qgs pueden aumentar la eficiencia general al minimizar las pérdidas del controlador. El bajo R_DS(ON) minimiza las pérdidas de conducción, mientras que el menor Qoss y Qrr mejoran las pérdidas de conmutación. Un diodo de recuperación más suave y un menor Qrr reducen el zumbido, el pico y el ruido, proporcionando robustez y un excelente Unclamped Inductive Switch (UIS) para mejorar la resistencia al avalanche en aplicaciones de conmutación rápida. Estos dispositivos son libres de Pb, libres de halógenos/BFR y cumplen con RoHS.

El NTMFWS1D5N08X es adecuado para la rectificación sincrónica (SR) de CC-CC y CA-CC y los interruptores primarios en convertidores CC-CC aislados y controladores de motor. Los productos finales comunes incluyen alimentación de telecomunicaciones, energía en la nube, alimentación de servidores, centros de datos, controladores de motor, energía solar y fuentes de alimentación ininterrumpida (UPS).

Otro MOSFET de baja/mediana tensión de onsemi es el NTTFS2D1N04HL, un MOSFET PowerTrench® con compuerta protegida de canal N que soporta 40V, 150A y 2.1mΩ. Este MOSFET de mediana tensión de canal N se produce utilizando tecnología avanzada PowerTrench® que incorpora tecnología de compuerta protegida. Este proceso está optimizado para minimizar la resistencia en estado de encendido mientras mantiene un excelente rendimiento de conmutación.

El NTTFS2D1N04HL, que utiliza tecnología MOSFET con puerta blindada, tiene un R_DS(on) máximo de 2.1mΩ a VGS = 10V e ID = 23A, y 3.3mΩ a VGS = 4.5V e ID = 18A, reduce el ruido de conmutación y EMI. Presenta un diseño de paquete robusto que cumple con MSL1, es 100% probado con UIL y cumple con RoHS. El NTTFS2D1N04HL es versátil, adecuado para muchas aplicaciones diferentes, con productos finales comunes que incluyen fuentes de alimentación DC-DC y convertidores buck sincrónicos de mediana tensión.

Conclusión

En la era actual de rápida evolución de la inteligencia artificial, mejorar la eficiencia en la conversión de energía es crucial. La tecnología de conversión de energía de alta eficiencia no solo puede satisfacer las demandas de las aplicaciones de IA para el cálculo de alto rendimiento y el procesamiento extenso de datos, sino también reducir significativamente el consumo de energía y los costos operativos, logrando así objetivos más sostenibles y respetuosos con el medio ambiente. Al innovar continuamente y adoptar soluciones avanzadas de gestión energética, podemos encontrar un equilibrio entre el rendimiento y la eficiencia, garantizando el desarrollo sostenido y el máximo beneficio de la tecnología de IA en varios campos. Por lo tanto, invertir en la mejora de la eficiencia de conversión de energía no solo es un requisito de avance tecnológico, sino también una parte vital para impulsar la revolución de la IA.

La serie de productos PowerTrench® MOSFET de baja a media tensión lanzada por onsemi, con su excelente rendimiento, puede aplicarse en centros de datos para aplicaciones de IA, proporcionando una eficiencia de conversión de energía sobresaliente y convirtiéndola en una de las opciones ideales para aplicaciones relacionadas.