雖然人工智能有望帶來人類生產力的飛躍，但其運行時能耗巨大，導致溫室氣體的排放也顯著增加。如今，Vicor 電源模塊與垂直供電架構相結合，為 GenAI 提供了高效的供電方法，實現行業領先的電流密度。

訓練生成式人工智能（GenAI）神經網絡模型通常需要花費數月的時間，數千個基于 GPU 并包含數十億個晶體管的處理器、高帶寬 SDRAM 和每秒數太比特的光網絡交換機要同時連續運行。雖然人工智能有望帶來人類生產力的飛躍，但其運行時能耗巨大，所以導致溫室氣體的排放也顯著增加。

據《紐約時報》報道，到 2027 年，人工智能服務器每年的用電量將達到 85 至 134 太瓦時，大致相當于阿根廷一年的用電量。

為了應對日益加劇的能耗挑戰，AI 處理器的供電網絡經歷了多代的發展。這種全面的演進發展涉及電路架構、電源轉換拓撲、材料科學、封裝和機械/熱工程方面的創新。

生成式人工智能訓練處理器的供電方案

負載點模式和分比式模式的演變

從 2020 年到2022 年，熱設計功率（TDP）幾乎翻了一番，從 400W 增加到了 700W。TDP 指標是指生成式人工智能訓練應用中 GPU 引擎的連續功耗。自 2022 年起，半導體行業的 TDP 水平不斷攀升，到了 2024 年 3 月，市場上甚至出現了一款 TDP 高達 1000W 的 GPU。

用于生成式人工智能訓練的處理器復合體集成了一個 GPU 或ASIC 芯片，以及六到八個高帶寬存儲器（HBM）芯片。采用 4 納米 CMOS 工藝的 GPU 通常以 0.65V 的內核 VDD 運行，可能包含 1000 億或更多的晶體管。HBM 提供 144GB 的存儲容量，其工作電壓一般為 1.1V 或 1.2V。該處理器的一個關鍵供電特性與人工神經網絡算法負載有關。對比處于空閑狀態的 GPU 和算法滿載狀態的 GPU，瞬態電流消耗（dI/dt）差別可能非常大，可能達到每微秒 2000 安培或更多。此外，該處理器不能容忍較大的電源電壓下沖或過沖幅值；這些負載階躍瞬變必須限制在標稱 VDD 的 10% 以內。設計用于生成式人工智能訓練處理器的供電解決方案時，由于這些動態操作條件的原因，峰值電流輸送能力通常設計為連續電流輸送能力的兩倍，峰值事件通常持續數十毫秒（圖 1）。

圖 1：基于 GPU 的生成式人工智能訓練處理器芯片復合體，加速器模塊（AM）上安裝有高帶寬存儲器（HBM）。

對于 CPU、FPGA、網絡交換機處理器以及現在的 AI 訓練和推理芯片發展最重要的供電架構是負載點（PoL）方法。相較于傳統的多相并聯電源架構，分比式 PoL 電源架構實現了更高的功率和電流密度。這種電源架構借鑒了理想變壓器的“匝數比”概念，通過分壓實現電流倍增。電流倍增的可擴展性使我們能夠根據不同的輸出電壓和電流需求，開發一系列全面的 PoL 轉換器。這對客戶來說至關重要，因為高級 AI 訓練處理器的需求正快速變化。

分比式電源架構（FPA）

分解為穩壓和變壓兩部分功能

生成式人工智能電源系統設計面臨的主要挑戰包括：

很高的電流輸送能力，范圍從 500 安培到 2000 安培

負載需要出色的動態性能

PDN 的損耗和阻抗較大

48V 母線基礎架構的標準化使用，需要從 48V 轉換到 1V 以下的能力

要解決這種大電流和高密度負載點（PoL）問題，需要采用不同的方法。先進的分比式電源架構將穩壓和變壓/電流倍增功能進行了分解，可將這些供電級放置在最佳位置，從而達到最高的效率和功率/電流密度。

當輸入電壓（VIN）等于輸出電壓（VOUT）時，穩壓器的效率最高，隨著輸入輸出比的增加，效率逐漸降低。在 36 至 60V 的典型輸入電壓范圍內，最佳輸出母線電壓將是 48V，而不是中間母線架構（IBA）中常見的傳統 12V 母線電壓。48V 輸出母線所需的電流是 12V 線的四分之一（P=VI），而 PDN 的損耗是電流的平方（P=I2R），這意味著損耗降低至原來的 1/16。因此，先安裝穩壓器并將其調節至 48V 輸出，可以實現最高的效率。穩壓器還必須接受有時低于 48V 的輸入電壓，這就需要一個降壓-升壓的功能來滿足這一設計需求。一旦輸入電壓得到了穩壓，下一步便是將 48V 轉換為 1V。

在需要為 1V 負載供電的情況下，最佳變壓比為 48:1。在這種情況下，穩壓器將輸入電壓降壓或升壓到 48V 輸出，再由變壓器將電壓從 48 降至 1V。降壓變壓器以相同的比率加大電流，因此變壓器組件也可以稱為電流倍增器。在這種情況下，1 安培的輸入電流將倍增至 48 安培的輸出電流。為了最大限度地減少大電流輸出的 PDN 損耗，電流倍增器必須小巧，以便盡可能靠近負載放置。

PRMTM 穩壓器和 VTMTM/MCMTM 模塊化電流倍增器結合在一起，構成 Vicor 分比式電源架構。這兩個器件相互合作，各司其職，實現完整的 DC-DC 轉換功能。

PRM 通過調制未穩壓的輸入電源提供穩壓輸出電壓，即“分比式母線電壓”。該母線供電給 VTM，由 VTM 將分比式母線電壓轉換為負載所需的電平。

與 IBA 不同，FPA 不通過串聯電感器從中間母線電壓降壓至 PoL。FPA 不通過降低中間母線電壓來平均電壓，而是使用電流增益為 1:48 或更高的高壓穩壓和電流倍增器模塊，以提供更高的效率、更小的尺寸、更快的響應和 1000 安培及以上的可擴展性（圖 2）。

圖 2：分比式電源架構可以提供超過 1000 安培的大電流，并使供電網絡的電阻降低到 1/20。

垂直放置 PoL 轉換器減少功耗耗散

在前幾代大電流生成式人工智能處理器電源架構中，PoL 轉換器被放在處理器復合體的橫向（旁邊）位置。由于銅的電阻率和 PCB 上的走線長度，橫向放置的 PoL 供電網絡（PDN）的集總阻抗相當高，可能達到 200μΩ 或更高。隨著生成式人工智能訓練處理器的連續電流需求增加到 1000 安培，這意味著 PCB 本身就會消耗掉 200 瓦的功率。考慮到在 AI 超級計算機中用于大型語言模型訓練的加速器模塊（AM）多達數千個，而且幾乎從不斷電，通常會持續運行 10 年或更長時間，這 200 瓦的功率損耗在整體上變得非常龐大。

認識到這種能源浪費后，AI 計算機設計師已經開始評估采用垂直供電（VPD）結構，將 PoL 轉換器直接放置在處理器復合體的下方。在垂直供電網絡中，集總阻抗可能降至 10μΩ 或更低，這意味著在內核電壓域 1000 安培的連續電流下，只會消耗 10 瓦的功率。也就是說，通過將 PoL 轉換器從橫向放置改為縱向放置，PCB 的功耗減少了 200–10=190 瓦（WPCB ）（圖 3）。

圖 3：生成式人工智能加速模塊從橫向（頂部）供電改為縱向（背部）供電，可將 PDN 損耗降低至 1/20。

VPD 的另一個優點是降低了 GPU 芯片表面電壓梯度，這也有助于節省電力。如前所述，典型的 4 納米 CMOS GPU 的標稱工作電壓為 0.65VDD。使用橫向供電時，將電源提供給處理器復合體的四邊，由于集成電路的配電阻抗較高（通常使用電阻率高于銅的鋁導體），可能需要 0.70V 的電壓，才能確保 GPU 芯片中心的電壓達到標稱值 0.65V。而采用縱向供電時，可以確保整個芯片表面的電壓為 0.65V。0.70–0.65=50mV，這個差值乘以 1000 安培，可額外節省 50 瓦（WVDD）的功率。在本例中，節省的總功率為 190WPCB + 50WVDD = 240 瓦（圖 4）。

圖 4：使用 VPD 時，處理器芯片的表面電壓均勻，有助于最大限度地提高計算性能，同時最小化功率損耗。

根據未來幾年公共領域對加速器模塊（AM）需求的預測（2024 年超過 250 萬件），以及對電力成本的合理估計（每兆瓦時 75 美元），每個 AM 節省 240W 電力，到 2026 年將在全球范圍內實現太瓦時的電力節省，相當于每年節約數十億美元的電力運營成本，而且根據可再生能源的使用比例，每年還能永久性地減少數百萬噸的二氧化碳排放。

遏制失控的生成式人工智能功耗

Vicor 正引領生成式人工智能供電技術的創新浪潮。他們提供的分比式負載點轉換器解決方案有助于提升生成式人工智能處理器的功效，使生成式人工智能的功耗與社會層面的環境保護和節能目標相一致。Vicor 持續推動電源架構的創新，并開發先進的新產品，致力于解決生成式人工智能模型訓練帶來的功耗增加問題。通過采用先進的分比式電流倍增器方法進行負載點 DC-DC 轉換，就可以充分發揮生成式人工智能優勢，同時有效控制全球范圍內的能源消耗。

審核編輯：彭菁