訓練生成式人工智慧（GenAI）神經網路模型通常需要花費數月的時間，數千個基於GPU並包含數十億個電晶體的處理器、高寬頻SDRAM和每秒數太比特的光網路交換機要同時連續(xù)運行。雖然人工智慧（AI）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。

根據《紐約時報》報導，到2027年，人工智慧伺服器每年的用電量將達到85至134 兆瓦時（terawatt），大致相當於阿根廷一年的用電量。

為了應對日益加劇的能耗挑戰(zhàn)，AI處理器的供電網路經歷了多代的進化。這種全面的演進發(fā)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(chuàng)新。

生成式AI訓練處理器的供電方案負載點和分比式模式的進化

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AI訓練應用中GPU引擎的連續(xù)功耗。自2022年起，半導體行業(yè)的TDP水準不斷攀升，到了2024年3月，市場上甚至出現(xiàn)了一款TDP高達1000W的GPU。

圖一 : 基於GPU的生成式AI訓練處理器晶片複合體，加速器模組（AM）上安裝有高寬頻記憶體（HBM）

用於生成式AI訓練的小晶片（chiplet）處理器複合體整合了一個GPU或ASIC晶片，以及六到八個高寬頻記憶體（HBM）晶片。採用4奈米CMOS 製程的GPU通常以0.65V的內核V_DD運行，可能包含1000億或更多的電晶體。HBM提供144GB的儲存容量，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路演算法負載有關。對比處於空閒狀態(tài)的GPU和演算法滿載狀態(tài)的GPU，瞬態(tài)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。設計用於生成式AI訓練處理器的供電解決方案時，由於這些動態(tài)操作條件的原因，峰值電流輸送能力通常設計為連續(xù)電流輸送能力的兩倍，峰值事件通常持續(xù)數十毫秒（圖一）。

對於CPU、FPGA、網路交換機處理器以及現(xiàn)在的AI訓練和推理晶片發(fā)展最重要的供電架構是負載點（PoL）方法。相較於傳統(tǒng)的多相並聯(lián)電源架構，分比式PoL電源架構實現(xiàn)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(xiàn)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(fā)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。

圖二 : 分比式電源架構可以提供超過1000安培的大電流，並使供電網路的阻抗降低20倍

分比式電源架構（FPA）—分解為穩(wěn)壓和變壓功能

生成式AI電源系統(tǒng)設計面臨的主要挑戰(zhàn)，包括：

? 很高的電流輸送能力，範圍從500安培到2000安培

? 負載需要出色的動態(tài)響應

? 巨大的PDN損耗和阻抗

? 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，需要採用不同的方法。先進的分比式電源架構將穩(wěn)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（V_IN）等於輸出電壓（V_OUT）時，穩(wěn)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的典型輸入電壓範圍內，最佳輸出母線電壓將是48V，而不是中繼母線架構（IBA）中常見的傳統(tǒng)12V母線電壓。48V輸出母線所需的電流是12V母線的四分之一（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(wěn)壓器並將其調節(jié)至48V輸出，可以實現(xiàn)最高的效率。穩(wěn)壓器還必須接受有時低於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(wěn)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(wěn)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，因此變壓器元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。PRM穩(wěn)壓器和VTM/MCM模組化電流倍增器結合，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(xiàn)完整的DC-DC轉換功能。

PRM通過調製未穩(wěn)壓的輸入電源提供穩(wěn)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，F(xiàn)PA不通過串聯(lián)電感器從中繼母線電壓降壓至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(wěn)壓和電流倍增器模組，以提供更高的效率、更小的尺寸、更快的回應和1000安培及以上的可擴展性（圖二）。

垂直放置PoL轉換器減少功耗耗散

在前幾代大電流生成式AI處理器電源架構中，PoL轉換器被放在處理器複合體的橫向（旁邊）位置。由於銅的電阻率和PCB上的走線長度，橫向放置的PoL供電網路（PDN）的集總阻抗相當高，可能達到200μΩ或更高。隨著生成式AI訓練處理器的連續(xù)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?？紤]到在AI超級電腦中用於大型語言模型訓練的加速器模組（AM）多達數千個，而且?guī)缀鯊牟粩嚯姡ǔ掷m(xù)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後，AI電腦設計師已經開始評估採用垂直供電（VPD）結構，將PoL轉換器直接放置在處理器複合體的下方。在垂直供電網路中，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(xù)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（W_PCB）（圖三）。

圖三 : 生成式AI加速模組從橫向（頂部）供電改為縱向（背部）供電，可將PDN損耗降低至1/20

PD的另一個優(yōu)點是降低了GPU晶片表面電壓梯度，這也有助於節(jié)省電力。如前所述，典型的4奈米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複合體的四邊，由於積體電路的配電阻抗較高（通常使用電阻率高於銅的鋁導體），可能需要0.70V的電壓，才能確保GPU晶片中心的電壓達到標稱值0.65V。而採用縱向供電時，可以確保整個晶片表面的電壓為0.65V。0.70–0.65=50 mV，這個差值乘以1000安培，可額外節(jié)省50瓦（W_VDD）的功率。在本例中，節(jié)省的總功率為190 W_PCB + 50 WV_DD = 240瓦（圖四）。

根據未來幾年公共領域對加速器模組（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(jié)省240W電力，到2026年將在全球範圍內實現(xiàn)太瓦時的電力節(jié)省，相當於每年節(jié)約數十億美元的電力營運成本，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。

圖四 : 使用VPD時，處理器晶片的表面電壓均勻，有助於最大限度地提高計算效能，同時最小化功率損耗。

遏制失控的生成式AI功耗

Vicor正引領生成式AI供電技術的創(chuàng)新浪潮，所提供的分比式負載點轉換器解決方案有助於提升生成式AI處理器的功效，使生成式AI的功耗與社會層面的環(huán)境保護和節(jié)能目標相一致。

Vicor持續(xù)推動電源架構的創(chuàng)新，並開發(fā)先進的新產品，致力於解決生成式AI模型訓練帶來的功耗增加問題。通過採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(fā)揮生成式AI優(yōu)勢，同時有效控制全球範圍內的能源消耗。

（本文作者翁鴻裕為Vicor 臺灣總經理）