人工智能（AI）正在迅猛發(fā)展，而且已經(jīng)在多個示例中超越了人類的決策能力。它已經(jīng)在當今的商業(yè)領域中產(chǎn)生了一些最有效和最具影響力的成果。

許多基于AI的新產(chǎn)品和服務嚴重依賴于云。AI可能會極其地計算密集化，這時本地或邊緣設備難以獨立管理所有方面。因此，功率輸送和功率效率已成為大規(guī)模計算系統(tǒng)的關鍵問題。由于處理器內(nèi)含處理復雜AI功能的ASIC和GPU，該行業(yè)正在經(jīng)歷急劇的功耗增長。

機架功率也正隨著機器學習和AI應用的部署而不斷增加。在大多數(shù)情況下，隨著新的CPU正在消耗越來越多的電流，功率輸送現(xiàn)在已經(jīng)成為計算性能的一個限制因素。功率輸送不僅影響功率分配，還影響效率、尺寸、成本和熱性能等。

我們的創(chuàng)新建立在經(jīng)驗、好奇心和挑戰(zhàn)現(xiàn)有標準的動力之上。我們開發(fā)DC/DC平臺的歷史已足有半個世紀，并繼續(xù)在該領域引領新的AI時代的到來。

對功率密度的需求日益增加——以前機架功率水平只需不到10kW，而現(xiàn)在需要超過30kW才能為電力密集型AI 應用供電。為了改善直流配電，首選機架電壓也從12V增加到48V。

此外，一種新興趨勢是通過消除電路板級隔離來減少電源系統(tǒng)損耗，這為非隔離式拓撲打開了市場。

我們的創(chuàng)新產(chǎn)品旨在滿足以上這些標準。