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为什么人工智能推动数据中心转向800伏电源架构?

人工智能数据中心的瓶颈正从单纯的加速器能力转向完整的能源转换链路,即从中压交流电网一直延伸到芯片内部低于1伏的供电线路。800VDC架构,以及固态变压器、SiC和GaN材料与PMIC电路,正成为减少转换级数、降低热损耗和铜材消耗的路径,但也带来了新的安全、设计和运行要求。

2026-08-17
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certi.news Editorial Team
为什么人工智能推动数据中心转向800伏电源架构?

人工智能数据中心的电力挑战已不再局限于GPU的功耗或加速器的效率,而是扩展到将电力从电网输送至芯片内部晶体管的完整路径。随着服务器机柜功率从目前约125千瓦升至500千瓦,继而达到1兆瓦,基础设施设计人员正转向800VDC架构,以减少电力转换级数,降低损耗和热量,并节省数据中心内部的铜材与空间。

Infineon Technologies绿色工业电源部门负责人Peter Wawer表示,服务器机柜目前的功率约为125千瓦,之后将升至500千瓦,并在达到兆瓦级时采用800伏DC-DC转换架构。这一链路通常始于最高35千伏的中压电网,需要先将高压交流电转换为合适的电压等级,再转换为直流电,最终达到GPU及其他加速器所需的低于1伏的电压。

从48伏到800VDC

传统数据中心通常采用48伏或12伏架构。电力会经过多个阶段,包括不间断电源UPS、电源调节与配电单元PDU,然后转换为48伏,最后在图形处理器内部降至1.2伏或0.7伏等电压。Keysight Technologies功率电子设计软件产品经理Steven Lee表示,当数据中心需求远低于人工智能负载所带来的水平时,这种方式是合适的。

在拟议的800VDC架构中,可以将部分交流转换级整合到一个采用碳化硅的AC-DC接口中。与在多个阶段之间依次转换不同,该路径更短,从而减少每个阶段相关的开关损耗和热量。Synopsys应用工程总监Pavani Gottipati认为,元件供应商和数据中心运营商从传统的415VAC架构转向800VDC,需要重新思考元件设计,其中包括引入固态变压器。

提高电压本身不会增加所需功率,但会降低传输相同功率所需的电流。因此,Texas Instruments计算电源技术专家Pradeep Shenoy认为,即使采用液冷配电母线,在新的功率水平下维持约50伏也不再实际。他还指出,如果机柜功率继续快速上升,经过400伏等中间电压等级可能并不具有吸引力,因为设施可能不得不再次重新设计,最终达到800伏。

更高效率、更少空间和铜材

800VDC架构能够提供更高的功率密度、更轻的变压器,以及更小的配电组件空间。在功率相同的情况下,更高电压会带来更低电流,因此可以使用更细的电线,而不是48伏系统所需的粗大导体。这一点对人工智能数据中心尤其重要,因为以高电流传输功率可能消耗大量铜材,并对机柜施加热学和机械方面的限制。

此外,每个转换级效率的有限提升会在整个转换链路中累积。Shenoy表示,在某个功率转换阶段,将输入从12伏转换为6伏,可能带来约2%的效率提升,并使相同空间内的功率增加约30%。他补充说,整体效率提高一个百分点,可能会对云服务提供商和数据中心运营商产生重要的运营和财务影响。

这些好处并不局限于数据中心。Siemens EDA电池技术高级总监兼全球负责人Puneet Sinha指出,一些企业正转向800伏电池架构,这可能带来充电方面的好处,但也会相应对逆变器及与系统相关的电子设备提出新的要求。

SiC、GaN和固态变压器的作用

在部分800VDC设计中,固态变压器正逐步取代传统铁芯变压器。固态变压器可以直接连接至高压交流电网,然后根据所选架构输出低压交流电,或直接转换为800VDC。

碳化硅SiC和氮化镓GaN等宽禁带材料能够提供更高的开关速度和更低的热损耗,同时允许采用更小、更轻的磁性元件。与传统绕线变压器相比,平面变压器有助于降低高度,并在机柜内部实现更高密度的空间利用。

但从硅转向SiC或GaN并不是直接替换。更高的开关速度会增加电磁干扰和噪声方面的挑战,并需要稳定的控制环路、不同的栅极驱动信号,以及适当的磁性元件设计。材料选择仍与电压等级和应用相关;对于一些开关速度较慢的变压器,IGBT可能仍然适用,而Wawer认为,高压、高速开关的固态变压器尤其适合采用SiC。GaN也因其效率、功率密度以及在宽电压范围内工作的能力而得到应用。

架构和运行实际上会发生哪些变化?

即使在接近负载端的位置,电源要求也在发生变化。电源管理集成电路PMIC已成为系统性能的核心部件,而不再是后台元件,因为它们能够生成更靠近处理器和内存的供电线路,提供更精确的电压调节、实时测量和集成时序控制,同时减少转换损耗并支持负载的快速变化。

随着DRAM速度提高,内存系统承受着额外压力。任何电压下降都可能导致内存时序错误,进而造成数据损坏或服务器出现其他故障。因此,内存电源解决方案已转向集成在DDR5模块中的PMIC,同时仍面临负载电流、电压调节精度以及对突发变化的响应等挑战。

在芯片层面,仅重新设计电源网络还不够。Shenoy强调,提高处理器的计算效率仍然是一条关键路径;与此同时,Imagination Technologies等公司正面临将高效GPU技术从边缘和汽车应用扩展到面向数据中心的更大规模应用的需求。Synaptics的John Weil指出,人工智能模型的发展,包括视觉和语言模型,正在推动市场在短时间内需求更大计算能力。

另一方面,转向800VDC会带来巨大的安全挑战,尤其是在改造现有数据中心时。Cadence高级产品工程师Hoa Tram表示,用于切断交流电故障的隔离设备、断路器、保险丝和隔离开关,必须替换为额定适用于直流电的设备。此外,还必须集成新的测量和警报系统,并培训工作人员操作不同的设备。

设计方案的多样性增加了复杂性;一些设施可能采用800伏单极母线,而另一些则偏好±400伏双极结构,这会影响互操作性、保护系统,以及工作人员所需的培训和认证。与此同时,一些数据中心可能仍维持48伏架构,同时利用效率更高的转换器。例如,Binghamton University的工程师开发的一种实验室模型展示了一款单级负载点转换器,其效率提高了10%至12%,而且变化速率约为此前的两倍。

这些发展表明,800VDC并非单一组件,而是对从电网到芯片内供电端口的整个电力链路进行重新设计。这一愿景需要效率更高的转换器、材料、半导体和电源管理电路,同时还需要在保护、冷却和运行方面进行更新。然而,基础设施和电网建设速度缓慢,可能会限制应用速度,即使需求正从机柜级的数十或数百千瓦,增长到兆瓦级,继而达到数据中心级别的数十或数百兆瓦。

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Semiconductor Engineering
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certi.news Editorial Team

你需要知道的

人工智能数据中心不断上升的能耗,正推动设计人员研究 800VDC 配电架构,以降低电流、转换损耗、散热需求和铜材消耗。但其应用需要重新设计保护、绝缘、冷却和运行系统,采用速度仍取决于基础设施和电网。

  • 人工智能服务器机柜的功率可能从约 125 千瓦升至 500 千瓦,随后达到 1 兆瓦,从而加大对电力转换链的压力。
  • 800VDC 架构能够降低传输相同功率所需的电流,因而可能减少导体厚度、铜材消耗、占用空间和发热。
  • 固态变压器以及 SiC 和 GaN 材料有助于减少转换级数并提高开关效率,但也会增加电磁干扰和控制设计方面的挑战。
  • 电源管理集成电路(PMIC)在处理器和内存附近发挥核心作用,包括 DDR5 模块,以改善电压调节和对负载变化的响应。
  • 过渡到 800VDC 需要采用额定用于直流的断开设备、断路器、熔断器和隔离开关,并配备测量与报警系统以及对工作人员进行新的培训。
  • 部分数据中心可能选择保留 48 伏架构,同时使用效率更高的转换器,而不是完全转向 800VDC。

常见问题

为什么人工智能数据中心转向 800VDC?

因为更高的电压可以降低传输相同功率所需的电流,有助于减少转换损耗、发热、铜材消耗和占用空间。

将电压提高到 800 伏会增加所需功率吗?

不会。提高电压本身不会增加所需功率,但会降低传输相同功率所需的电流。

SiC 和 GaN 在这一架构中发挥什么作用?

碳化硅和氮化镓材料能够实现更高的开关速度、更低的热损耗和更小的磁性元件,但也会带来额外的电磁干扰和控制方面的挑战。

应用 800VDC 的主要障碍是什么?

障碍包括升级保护和绝缘设备、开发测量与报警系统、培训工作人员,以及应对互操作性、冷却和电力基础设施方面的复杂性。

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