AI 서버에서 다층 세라믹 커패시터와 폴리머 탄탈 커패시터의 응용

인공지능(AI) 서버의 급속한 발전 물결 속에서 프로세서와 가속기의 컴퓨팅 성능은 계속 증가하고 있으며, 이는 급격히 증가하는 전력 소비와 심각한 순간적인 전력 부하 변화와 같은 도전 과제들을 수반하고 있습니다. 고밀도 컴퓨팅과 고속 데이터 전송에서 시스템의 안정성과 효율성을 보장하기 위해 전력 무결성(PI) 및 신호 무결성(SI) 설계가 필수적이 되었습니다. 다층 세라믹 커패시터(MLCC)와 고분자 탄탈 커패시터는 높은 주파수 응답 특성, 대용량 에너지 저장 능력 및 우수한 신뢰성을 갖추어 AI 서버 전력 설계에서 없어서는 안 될 핵심 부품이 되었습니다. 이 기사에서는 AI 서버에서 MLCC와 고분자 탄탈 커패시터의 응용 및 YAGEO에서 출시한 관련 솔루션의 제품 특징을 소개합니다.

수십 년 동안 전통적인 서버는 데이터 센터의 중추적인 역할을 해왔습니다. 이러한 서버는 웹사이트 호스팅, 데이터베이스 관리, 기업 애플리케이션 실행 등 다양한 워크로드를 처리하도록 설계되었습니다. 전통적인 서버의 아키텍처는 일반적으로 CPU(중앙 처리 장치), RAM(랜덤 액세스 메모리), 스토리지, 네트워킹의 조합을 포함합니다.

전통적인 서버는 다재다능하며 동시에 여러 작업을 처리할 수 있는 CPU에 크게 의존합니다. RAM은 빠른 데이터 접근과 원활한 애플리케이션 성능을 위해 필수적이며, 스토리지는 데이터 저장을 위해 HDD(하드 디스크 드라이브)와 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)의 조합으로 구성됩니다. 네트워킹은 서버 내부 및 외부에서 데이터 전송을 위한 고속 인터페이스를 제공합니다. 전통적인 서버는 다양한 분야에서 데이터 저장 및 처리에 중요한 역할을 합니다.

오늘날 AI 서버는 뜨거운 개발 트렌드로 자리 잡았습니다. AI 서버는 인공지능 및 머신러닝 작업 부하에 최적화되어 있습니다. 이러한 서버는 딥러닝 모델 훈련 및 복잡한 데이터 분석 수행과 같은 AI 작업을 가속화하기 위해 특수 하드웨어 및 소프트웨어를 갖추고 있습니다. AI 서버의 주요 구성 요소에는 GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치), NVMe(비휘발성 메모리 익스프레스) 스토리지, 고대역 메모리(HBM)가 포함됩니다.

전통적인 서버와 달리, AI 서버는 GPU에 크게 의존합니다. GPU는 여러 병렬 작업을 동시에 처리할 수 있어 AI 및 기계 학습 작업에 이상적입니다. Google에서 개발한 TPU는 기계 학습 작업을 가속화하기 위해 맞춤 설계되었습니다. GPU와 비교하여 특정 AI 작업 부하에서 와트당 더 높은 성능을 제공합니다. NVMe 드라이브는 읽기 및 쓰기 속도가 상당히 빠르며, 이는 AI 애플리케이션에서 흔히 다루는 대규모 데이터셋을 처리하는 데 중요합니다. HBM은 bottleneck을 줄이면서 AI 처리에서 더 빠른 데이터 액세스 속도를 제공하는 향상된 메모리 아키텍처입니다.

AI 서버에서 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)는 AI 및 전원 손실 보호를 위한 데이터 저장에 사용됩니다. 폴리머 탄탈륨 커패시터는 엔터프라이즈 SSD에서 홀드업 용도로 사용할 수 있습니다. 전원 장애가 발생하면 폴리머 탄탈륨 커패시터는 에너지를 방출하여 DRAM이 데이터를 NAND 플래시 메모리에 다시 쓸 수 있도록 하여 엔터프라이즈 SSD와 결합된 중요한 구성 요소가 됩니다.

다층 세라믹 커패시터(MLCC)는 전자 제품에서 널리 사용되지만, AI 서버에서의 역할은 전통적인 서버나 일반 전자 기기에서의 역할과 크게 다릅니다. 이러한 차이는 주로 전력 소비 특성, 프로세서 아키텍처, 그리고 전원 공급 안정성에 대한 크게 증가한 수요에서 비롯됩니다.

AI 서버는 많은 수의 GPU와 AI 가속 카드(예: NVIDIA H100, AMD MI300 등)를 활용하며, 개별 카드의 소비 전력은 수백 와트에 달하거나 심지어 1kW를 초과할 수 있습니다. 전력 부하가 급격히 변화하며 신호 무결성(SI)과 전력 무결성(PI)에 대한 요구사항이 매우 높습니다. AI 서버에서 MLCC(다층 세라믹 커패시터)의 핵심 기능은 프로세서/GPU의 전원 공급 전압을 안정화하고 순간적인 부하 변동으로 인한 전압 강하를 억제하기 위한 전원 디커플링(power decoupling)을 포함합니다. 이들의 고주파 응답은 더 빠른 속도를 요구하며, 칩 패키징 근처에 저ESL(등가 직렬 인덕턴스) MLCC 배열이 배치되어야 합니다.

필터링 기능 측면에서, AI 가속기와 고속 인터페이스(PCIe Gen5, CXL, HBM)의 신호 안정성을 보장하기 위해 전원 공급 장치 및 신호 경로에서 고주파 노이즈를 필터링하는 것이 필요합니다. 주파수 범위가 수백 kHz부터 GHz 수준까지 넓기 때문에 다양한 패키징 및 유전체 유형의 조합이 필요합니다. 대용량 커패시턴스와 관련하여, 갑작스러운 부하 변화 동안 전류를 제공하여 VRM 응답 지연이 전압에 미치는 영향을 줄여야 합니다. 이는 커패시턴스 요구를 증가시키며, 낮은 ESR과 큰 용량의 균형을 맞추기 위해 탄탈륨 및 폴리머 유형 커패시터를 함께 사용해야 합니다. 또한, 이러한 커패시터는 AI 계산과 고속 통신으로 인해 발생하는 전자기 간섭을 억제하기 위해 EMI/EMC를 감소시키는 데 사용될 수 있습니다. 이는 고속 전송 라인에 적합하도록 고-Q, 저손실 유전체 및 레이아웃 최적화가 필요합니다.

PC 서버, 통신 장비 또는 산업용 제어 시스템과 비교했을 때, AI 서버는 전력 소비 변화 속도 등에서 다른 MLCC 요구 사항이 있습니다. 전통적인 서버는 마이크로초에서 밀리초 수준의 CPU/GPU 전력 스위칭 변화를 경험하는 반면, AI 서버의 GPU/TPU 순간 부하 변화는 나노초에서 마이크로초 수준으로 발생하여 초고속 디커플링을 필요로 합니다. 용량 구성 측면에서 전통적인 서버는 마더보드와 VRM 주변에 분산되어 있는 마이크로파라드에서 수백 마이크로파라드 범위의 용량 값을 주로 사용하는 반면, AI 서버는 더 큰 용량 값을 필요로 하며 패키지 근처에 저 ESL MLCC를 조밀하게 (심지어 0201/01005 크기에서도) 배치해야 합니다.

주파수 응답 측면에서 전통적인 서버는 주로 MHz 수준에서 작동하지만, AI 서버는 수백 kHz에서 수 GHz에 이르는 광대역 소음 억제를 다뤄야 합니다. 온도 및 수명 요구 사항과 관련하여 전통적인 서버는 일반적으로 0~85°C 또는 105°C의 상업적 온도 범위 내에서 작동하는 반면, AI 서버는 85~125°C의 환경에서 지속적으로 작동하며 DC 바이어스 효과에 대한 내성이 요구되는 높은 신뢰성이 필요합니다.

또한, 패키징 및 레이아웃 측면에서, 전통적인 서버는 표준 크기(0402~1210)를 사용하는 반면, AI 서버는 더 작은 패키지(01005/0201)와 고용량 멀티레이어 구조가 주로 사용되며, 임베디드 PCB MLCC 기술과 결합됩니다. 신뢰성 기준으로는 전통적인 서버에는 일반적인 IEC/JEDEC 등급이 적합하지만, AI 서버는 AEC-Q200 또는 데이터 센터 수준의 내구성 및 진동 저항 사양을 충족해야 합니다.

AI와 빅데이터 애플리케이션의 높은 에너지 요구로 인해 더 나은 전자기 간섭(EMI) 및 노이즈 저항이 필요합니다. 따라서 MLCC는 더 많은 전극층, 더 얇은 유전체, 더 큰 유효면적, 그리고 더 높은 신뢰성을 필요로 하며, 이를 통해 단위 부피당 높은 커패시턴스와 더 높은 유효 커패시턴스를 달성할 수 있습니다. 사용되는 재료 역시 X5R에서 X6S로 변화하고 있습니다. 고용량 밀도의 MLCC는 AI 서버 애플리케이션에서 중요한 구성 요소가 되었습니다.

일반적인 AI 서버 MLCC 구성은 대부분 저 ESL 배열을 사용하며, GPU/TPU 패키지 근처에 배치된 다수의 0201/01005 MLCC를 병렬로 연결하여 1 나노초 수준의 응답 능력을 제공합니다. 또한, 넓은 대역폭 필터링 및 에너지 저장 구조를 형성하기 위해 MLCC, 폴리머 커패시터, 탄탈 커패시터를 결합한 혼합 커패시터 네트워크를 사용합니다. 고온 및 고신뢰성 사양도 필요하며, 성능 안정성을 보장하기 위해 고온 및 장기 작동 시 로 X7R, X8R 또는 C0G/NPO 재료를 사용하는 것이 요구됩니다. 내장 커패시터를 사용하는 또 다른 전략으로는 일부 고급 AI 마더보드가 PCB 층에 MLCC를 직접 통합하여 부가적 유도 인덕턴스 경로를 단축하는 방법이 있습니다. 향후 AI 서버는 이전보다 더 많은 MLCC를 필요로 하겠지만, 비용 고려를 위해 엑셀러레이터에서는 MLCC가 탄탈 커패시터를 대체하게 될 것입니다.

재료 기술 관점에서 AI 서버에 사용되는 MLCC는 더 나은 내부 전극 연속성, 균일한 BT 입자, 균질한 입자 구조가 필요합니다. BT 코어는 커버리지 레이어를 제공할 수 있으며, 쉘은 높은 정전 용량 제품을 달성하기 위해 절연 저항(IR)을 제공합니다. 더 작고 균일한 BT 입자와 균질한 코어-쉘 구조는 더 발전된 설계 수준을 나타냅니다.

폴리머 탄탈 콘덴서는 주로 AI 서버에서 대용량, 낮은 ESR의 중고주파수 에너지 저장 및 디커플링 부품으로 사용되며, MLCC와 함께 광대역 전원 안정성 네트워크를 형성합니다. 전통적인 탄탈 또는 알루미늄 전해 콘덴서와 비교할 때, AI 서버의 고전력, 고과도 환경에서 상당한 이점을 제공합니다.

폴리머 탄탈륨 커패시터는 매우 낮은 ESR(등가 직렬 저항)을 특징으로 하며, 폴리머 전해질 ESR이 5~20 mΩ까지 낮아 전통적인 탄탈륨 커패시터보다 한 차원 낮습니다. 이는 GPU/TPU 부하가 갑자기 변할 때 전력을 빠르게 공급하여 전압 강하를 줄이는 데 도움을 줍니다. 또한 높은 리플 전류 허용치를 가지며, 액체 전해 커패시터보다 더 높은 리플 전류를 처리할 수 있어 AI 서버의 고주파 전력 스위칭 및 급속 펄스 부하에 적합합니다.

추가적으로, 폴리머 탄탈륨 커패시터는 -55°C에서 +125°C에 걸쳐 전기적 성능 변화가 거의 없는 우수한 온도 안정성을 제공하여, 장시간 풀 로드 운영 중인 데이터 센터에서 안정성을 보장합니다. 건조 문제를 제거하는 솔리드 폴리머를 통해 긴 수명과 높은 신뢰성을 자랑하며, 24/7 고부하 AI 데이터 센터 요구사항에 이상적입니다.

폴리머 탄탈 커패시터는 또한 낮은 노이즈를 특징으로 하며 액체 전해질 커패시터에 비해 우수한 고주파 성능을 제공하여 고속 인터페이스(PCIe Gen5, CXL, HBM)의 신호 무결성을 보장합니다. 이 커패시터는 "단락 고장 폭발"의 위험을 제거하며, 폴리머 도전층이 스트레스 하에서 일반적으로 개방상태로 고장 나기 때문에 시스템 안전성을 향상시키고 화재 위험을 줄여줍니다.

폴리머 탄탈륨 커패시터는 일반적으로 AI 서버의 메인보드 VRM 출력, GPU/TPU 전원 공급 모듈, HBM 메모리 전원 공급 영역에서 사용됩니다. 폴리머 탄탈륨 커패시터를 구성하면 MLCC의 부족한 용량을 보완하여 큰 전류 에너지 저장 능력을 제공합니다. 대용량 중주파수 필터링 애플리케이션에서 MLCC는 높은 용량과 우수한 고주파 응답을 보유하지만 저주파 에너지 저장이 부족합니다. 폴리머 탄탈륨 커패시터는 μF에서 mF 범위의 용량을 보완하지만, 높은 정격 전압(즉, VRM 출력 전압 마진에 맞는)을 선택해야 합니다.

또한, 폴리머 탄탈륨 커패시터는 전력 공급의 과도 응답을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. AI 가속 카드가 유휴 상태에서 풀 로드로 전환될 때 즉각적인 전류가 급격히 상승합니다 (높은 di/dt). 이때, 저 ESR 폴리머 탄탈륨 커패시터를 병렬로 배치하면 과도 전압 강하를 줄이는 데 도움이 됩니다. 안정적인 전력 레일 응용 분야에서는 데이터 센터 등급 AI 칩이 전력 공급 전압 변동에 대해 매우 낮은 허용 범위를 가지므로 (±2% 또는 그 이하), MLCC 배열을 폴리머 탄탈륨 커패시터와 결합하여 광범위한 주파수 디커플링을 실현해야 합니다.

폴리머 탄탈륨 커패시터는 고온, 고부하 환경에서도 잘 적응합니다. 서버 랙 내부의 주변 온도가 85°C를 초과할 수 있으므로 105°C에서 125°C로 등급이 매겨진 폴리머 탄탈륨 커패시터를 선택해야 합니다. 신뢰성 측면에서는 AI 서버의 다운타임 비용이 높기 때문에 군용 등급 또는 자동차 등급(AEC-Q200 이상)의 폴리머 탄탈륨 커패시터를 사용하는 것이 좋습니다.

AI 서버 전원 공급 설계에서 폴리머 탄탈륨 커패시터와 MLCC는 상호 보완적인 관계를 가집니다. MLCC는 고주파 디커플링(MHz에서 GHz)을 처리하며 빠른 응답을 제공하지만 용량이 제한적입니다. 반면에 폴리머 탄탈륨 커패시터는 중저주파 에너지 저장 및 디커플링(kHz에서 MHz)을 관리하며, 큰 용량과 낮은 ESR을 제공합니다. 일반적인 접근법은 여러 개의 낮은 ESL MLCC와 몇 개의 높은 용량을 가진 폴리머 탄탈륨 커패시터를 병렬로 결합하여 kHz에서 GHz까지의 전체 주파수 범위를 포괄하는 안정적인 전원 네트워크를 만드는 것입니다.

AI 서버 애플리케이션을 위해 YAGEO는 고용량 MLCC 시리즈인 HC 시리즈를 출시했습니다. 이 시리즈는 X5R, X6S, X7R 고용량 MLCC를 제공하며, 용량 범위는 1 µF에서 100 µF, 케이스 크기는 0201부터 1210까지이고 전압 지원은 최대 4 V~50 V입니다. 고급 X7R MLCC는 0402~2220 패키지로 제공되며 4 V~100 V 전압 및 1 µF~47 µF 용량 범위를 지원합니다. 이러한 고용량 MLCC는 전자 산업의 소형화, 더 높은 전압, 더 높은 주파수 요구를 충족하도록 설계되었으며, 높은 안정성과 낮은 ESR 및 향상된 신뢰성을 통해 빅데이터 처리 요구를 지원하는 고신뢰성 MLCC를 제공합니다.

고용량 HC 시리즈 X5R 및 X6S MLCC는 높은 용량, 작고 얇은 프로파일, 가혹한 환경에서도 지속적인 작동, 낮은 ESR, 에너지 효율성, 우수한 VCC(정전 용량의 전압 계수), 높은 신뢰성 허용 오차, 견고한 단자 금속을 특징으로 하여 AI 서버 요구 사항에 이상적입니다.

폴리머 탄탈륨 커패시터 제품군에서 YAGEO는 AI 서버용으로 A700/A720/A798 알루미늄 폴리머 시리즈를 제공합니다. 이 커패시터는 표면 실장 기술을 사용하며, -55°C에서 +105°C/125°C의 온도에서 동작하고, 2 V에서 35 V의 전압을 지원하며, 6.8 µF에서 680 µF의 용량 범위를 초저 ESR(3 mΩ에서 70 mΩ)로 제공합니다. 이 제품은 비점화 실패 모드, 고체 카운터 전극(건조 없음), 고주파에서 낮은 용량 손실, 전압 저하 없음, 125°C 내열성, 낮은 DC 누설, 폴리머 음극 기술, 100% 가속 고정 상태 에이징, 100% 서지 전류 테스트, 자기 복구 메커니즘 및 EIA 표준 케이스 크기를 특징으로 합니다.

요약하자면, MLCC와 폴리머 태날럼 커패시터는 각각 AI 서버 전력 설계에서 대체할 수 없는 역할을 합니다. 전자는 초저 ESL과 우수한 고주파 디커플링 성능을 통해 순간적인 부하 조건에서도 고속 컴퓨팅 코어에 안정적인 전력 공급을 보장하며, 후자는 큰 용량, 낮은 ESR, 탁월한 중저주파 필터링 성능으로 강력한 에너지 버퍼링과 장기적인 신뢰성을 제공합니다. 주파수 대역과 부하 특성에 걸친 보완적인 협력을 통해 AI 서버는 고성능 컴퓨팅, 엄격한 전력 무결성, 그리고 장기적인 안정적인 작동 요구를 동시에 충족할 수 있습니다. YAGEO의 새로운 MLCC와 폴리머 태날럼 커패시터는 향후 AI 인프라 개발에서 더욱 중요한 역할을 할 것이 분명합니다.