クラウドコンピューティングとデータセンター

なぜAIがデータセンターを800ボルト電源アーキテクチャへ向かわせるのか?

AIデータセンターにおけるボトルネックは、アクセラレーターの処理能力だけでなく、中電圧交流電力網からチップ内部の1ボルト未満の電源ラインに至る、電力変換チェーン全体へと移行している。ソリッドステート変圧器、SiCおよびGaN材料、PMIC回路とともに、800VDCアーキテクチャは、変換段数、熱損失、銅の消費量を削減する道筋として注目されている。一方で、安全性、設計、運用に関する新たな要件も課せられる。

2026-08-17
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فريق تحرير certi.news
なぜAIがデータセンターを800ボルト電源アーキテクチャへ向かわせるのか?

AIデータセンターにおける電力の課題は、もはやGPUやアクセラレーターの消費電力、あるいはその効率だけに限られず、電力網からチップ内部のゲートまで電気を運ぶ全経路に及んでいる。サーバーラックの電力が現在の約125キロワットから500キロワット、さらに1メガワットへと増加するなか、インフラ設計者は、電力変換段数を減らし、損失と熱を低減し、データセンター内の銅とスペースを節約するため、800VDCアーキテクチャへと向かっている。

Infineon Technologiesのグリーン産業用電力部門責任者であるPeter Wawerは、サーバーラックの電力は現在約125キロワットであり、その後500キロワットへ、さらにメガワット級に達すると800ボルトのDC-DC変換アーキテクチャへと移行すると述べている。このチェーンは通常、最大35キロボルトに達する中電圧網から始まる。そこでは高電圧交流を適切なレベルへ変換し、さらに直流へ変換して、GPUやその他のアクセラレーターが必要とする1ボルト未満の電圧に到達させなければならない。

48ボルトから800VDCへ

従来のデータセンターでは、48ボルトまたは12ボルトのアーキテクチャが一般的に採用されてきた。電力は、無停電電源装置(UPS)、電力調整・配電装置(PDU)、その後の48ボルトへの変換など、複数の段階を経て、最終的にグラフィックスプロセッサー内部の1.2ボルトや0.7ボルトといった電圧に到達していた。Keysight Technologiesでパワーエレクトロニクス設計ソフトウェアの製品責任者を務めるSteven Leeは、AI負荷によって求められる水準をはるかに下回るデータセンターの需要であれば、この方式は適していたと述べている。

提案されている800VDCアーキテクチャでは、交流段階の一部を、シリコンカーバイドを使用する単一のAC-DCインターフェースに統合できる。多数の段階を順番に通過する代わりに経路が短くなるため、各段階に伴うスイッチング損失と熱を低減できる。SynopsysのアプリケーションエンジニアリングディレクターであるPavani Gottipatiは、部品サプライヤーとデータセンター運営者が従来の415VACアーキテクチャから800VDCへ移行するには、ソリッドステート変圧器の導入を含め、部品設計を再考する必要があると考えている。

電圧を高めても、それ自体が必要な電力を増やすわけではないが、同じ電力を伝送するために必要な電流は低下する。そのため、Texas Instrumentsのコンピューティング電力技術スペシャリストであるPradeep Shenoyは、配電バスバーを液冷したとしても、新たな電力水準では約50ボルトにとどまることは現実的ではないと考えている。また、ラックの電力が急速に増加し続ける場合、400ボルトなどの中間電圧を経由することも魅力的ではない可能性がある。施設は、800ボルトに到達するために再び再設計を迫られる可能性があるためだ。

効率向上、スペースと銅の削減

800VDCアーキテクチャは、より高い電力密度、より軽量な変圧器、電力配電部品に必要なスペースの縮小を可能にする。同じ電力であれば、高い電圧によって電流が低下するため、48ボルトで必要となる太い導体の代わりに、より細い配線を使用できる。AIデータセンターでは、高電流で電力を伝送すると大量の銅を消費し、ラックに熱的・機械的な制約を課す可能性があるため、これは特に重要である。

また、各段階の効率がわずかに改善するだけでも、変換チェーン全体では効果が積み重なる。Shenoyは、ある電力変換段階で入力を12ボルトから6ボルトへ移行すると、効率が約2%向上し、同じスペース内で約30%多くの電力を供給できる可能性があると述べた。さらに、全体効率が1パーセントポイント向上するだけでも、クラウドサービスプロバイダーやデータセンター運営者にとって、運用面・財務面で重要な影響をもたらし得ると付け加えた。

メリットはデータセンターに限られない。Siemens EDAのバッテリー技術担当シニアディレクター兼グローバル責任者であるPuneet Sinhaは、複数の企業が800ボルトのバッテリーアーキテクチャへ向かっており、充電における潜在的な利点がある一方、インバーターやシステム関連のエレクトロニクスにも新たな要件を課すと指摘した。

SiC、GaN、ソリッドステート変圧器の役割

一部の800VDC設計では、ソリッドステート変圧器が従来の鉄心変圧器に徐々に取って代わっている。ソリッドステート変圧器は高電圧交流網に直接接続でき、その後、選択したアーキテクチャに応じて低電圧交流を出力するか、800VDCへ直接変換できる。

シリコンカーバイド(SiC)や窒化ガリウム(GaN)などのワイドバンドギャップ材料は、より高速なスイッチングと低い熱損失を実現し、より小型で軽量な磁気部品の使用を可能にする。従来の巻線変圧器と比べ、平面型変圧器は高さを抑え、ラック内部のスペースをより高密度に活用するのに役立つ。

しかし、シリコンからSiCやGaNへの移行は、単純な置き換えではない。高速なスイッチングによって電磁干渉とノイズの課題が増し、安定した制御ループ、異なるゲート駆動信号、さらに適切な磁気設計が必要となる。材料の選択は依然として電圧クラスと用途に関連している。低速スイッチングの一部の変圧器ではIGBTが引き続き適している可能性がある一方、Wawerは、高電圧で高速スイッチングを行うソリッドステート変圧器には特にSiCが適していると考えている。GaNも、その効率、電力密度、広い電圧範囲で動作できる能力を理由に使用されている。

アーキテクチャと運用で実際に何が変わるのか?

電力要件は、負荷そのものに近い部分でも変化している。電源管理IC(PMIC)は、もはや背景的な要素ではなく、システム性能の中心的な部品となっている。プロセッサーやメモリーに近い電源レールを生成し、より精密な電圧調整、リアルタイム測定、統合されたシーケンス制御を提供するとともに、変換損失を低減し、負荷の急速な変化に対応するためである。

DRAMの速度向上に伴い、メモリーシステムにもさらなる負荷がかかっている。電圧が少し低下するだけでもメモリーのタイミングエラーが発生し、その結果、データ破損やサーバーのその他の障害につながる可能性がある。このため、メモリー電源ソリューションはDDR5モジュールに組み込まれたPMICへと移行しているが、負荷電流、電圧調整の精度、急激な変化への応答に関する課題は残っている。

チップレベルでは、電源ネットワークの再設計だけでは十分ではない。Shenoyは、プロセッサーの計算効率を高めることが依然として主要な道筋だと強調している。一方、Imagination Technologiesなどの企業では、エッジや自動車向けアプリケーションで培った高効率GPU技術を、データセンターを対象とするより大規模な規模へ拡張する需要が高まっている。SynapticsのJohn Weilは、ビジョンモデルや言語モデルなど、AIモデルの進化が、短期間でより大きな処理能力への需要を高めていると指摘している。

一方、800VDCへの移行は、特に既存データセンターの更新時に、安全性に関する大きな課題となる。CadenceのシニアプロダクトエンジニアであるHoa Tramは、交流電流の故障を遮断するために設計された分離装置、遮断器、ヒューズ、絶縁スイッチを、直流向けに定格された機器へ置き換える必要があると述べている。また、新たな計測・警報システムを統合し、作業員に異なる設備の取り扱いを訓練する必要もある。

設計の多様化は複雑さを増している。ある施設では800ボルトの単極バスを使用する一方、別の施設では±400ボルトの双極構成を採用する場合があり、これは相互運用性、保護システム、作業員に必要な訓練および認証に影響を及ぼす。同時に、一部のデータセンターでは、より高効率な変換器を活用しながら、48ボルト構成を維持する可能性もある。例えば、Binghamton Universityの技術者が開発した実験モデルでは、負荷点用の単相変換器が、効率で10%から12%高く、スルーレートも従来のおよそ2倍という結果を示した。

これらの進展は、800VDCが単一のコンポーネントではなく、電力網からチップ内部のゲートまでの電力チェーンを再設計するものであることを示している。この構想には、より高効率な変換器、材料、半導体、電力管理回路に加え、保護、冷却、運用における更新が必要となる。しかし、インフラと電力網の構築が遅いことは、適用の速度を制限する可能性がある。ラックレベルで数十または数百キロワットから、メガワット、さらにデータセンターレベルで数十または数百メガワットへと需要が高まっている場合でも同様である。

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Semiconductor Engineering
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