以往手機(jī)廠商在推出新機(jī)型時，其宣傳的賣點(diǎn)常常集中在攝像頭、顯示屏、待機(jī)時長這些參數(shù)上。在人間處處皆AI（人工智能）的背景下，他們的宣傳重點(diǎn)也要轉(zhuǎn)向了。比如不久前新面世的驍龍8至尊版移動平臺，其主要“賣點(diǎn)”就是可以實(shí)現(xiàn)在終端側(cè)多模態(tài)生成式AI應(yīng)用。

而當(dāng)我們從終端再看向“云端”，數(shù)據(jù)中心作為人類數(shù)字生活背后看不見的引擎，管理著從視頻流到云計算的巨大信息流，在AI應(yīng)用大爆發(fā)的背景下，隨著對數(shù)據(jù)存儲和處理需求的增長，數(shù)據(jù)中心更智能、更高效和可持續(xù)發(fā)展的壓力也在增加。

根據(jù)Flexential 2024年人工智能基礎(chǔ)設(shè)施狀況報告，59%擁有人工智能路線圖的組織正在加大基礎(chǔ)設(shè)施投資，以滿足日益增長的人工智能工作負(fù)載需求，為更強(qiáng)大、更可持續(xù)、更具成本效益的新一代數(shù)據(jù)中心奠定基礎(chǔ)。

新一代數(shù)據(jù)中心的能耗挑戰(zhàn)

新一代數(shù)據(jù)中心的構(gòu)建中，有諸多挑戰(zhàn)。其中，能耗可以說是尤為關(guān)鍵的一環(huán)。

眾所周知，數(shù)據(jù)中心是巨大的能源消耗者。以谷歌搜索為例，一個查詢約需0.3W時，而在市場上日漸火爆的ChatGPT則需要2.9W時的電力，平均而言，處理一個ChatGPT查詢所需的電量幾乎是谷歌搜索的10倍。

根據(jù)國際能源署的統(tǒng)計，數(shù)據(jù)中心約占全球電力需求的1-2%，十年后，這一比例可能會上升到3-4%。國際能源署（IEA）近期發(fā)布的《2024年電力報告》顯示，到2026年，全球數(shù)據(jù)中心的電力需求將從2022年的不足50太瓦（TW）快速攀升至90TW。另一項(xiàng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，從2021年到2024年底，僅Nvidia一家公司就出貨500萬臺H100及以上版本的加速器（大部分是H100的出貨量），為此，Semianalysis預(yù)計，到2025年初，人工智能數(shù)據(jù)中心的電力需求將超過10吉瓦（GW）。

從電網(wǎng)到處理器

提升電源轉(zhuǎn)化效率

隨著越來越多的處理器被安裝到服務(wù)器機(jī)架中，為滿足數(shù)據(jù)中心不斷增加的需求，所提供電力的功率密度要比以往更高。在此過程中，為了處理一個AI支持的請求，能量從電網(wǎng)到處理器須經(jīng)四次轉(zhuǎn)換，這期間可能會導(dǎo)致大約12%的能量損失。

為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，眾多技術(shù)廠商正在為不斷推出優(yōu)化的解決方案。

1onsemi高能效數(shù)據(jù)中心電源解決方案

onsemi的T10 PowerTrench系列和Elite SiC 650V MOSFET組合專為數(shù)據(jù)中心應(yīng)用提供了一種高效的電源解決方案，數(shù)據(jù)中心因此能將功耗降低約1%。如果在全球數(shù)據(jù)中心實(shí)施，該解決方案每年可以減少10TW的能耗，相當(dāng)于每年為近100萬戶家庭提供全部電力所需的能源。

其中，Elite SiC 650V MOSFET具有卓越的開關(guān)性能和較低的器件電容，可在數(shù)據(jù)中心和儲能系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)更高的效率。與上一代產(chǎn)品相比，這款新一代碳化硅（SiC）MOSFET將柵極電荷減半，并將存儲在輸出電容（Eoss）和輸出電荷（Qoss）中的能量減少了44%。與超級結(jié)（SJ）MOSFET相比，它們在關(guān)斷過程中沒有尾電流，在高溫下具有優(yōu)異的性能，顯著降低了開關(guān)損耗。

T10 PowerTrench MOSFET系列是專為處理高電流而設(shè)計的產(chǎn)品，這一點(diǎn)對DC-DC功率轉(zhuǎn)換級至關(guān)重要，并在緊湊的占地面積內(nèi)提供更高的功率密度和卓越的熱性能。通過屏蔽柵極溝槽設(shè)計，T10 PowerTrench MOSFET實(shí)現(xiàn)了具有超低柵極電荷和小于1mΩ的導(dǎo)通電阻RDS(on)。此外，軟恢復(fù)體二極管和較低的Qrr有效減少了振鈴、過沖和電氣噪聲，從而確保了在壓力下的極佳性能、可靠性和穩(wěn)健性。

T10 PowerTrench系列和Elite SiC 650V MOSFET組合方案還符合超大規(guī)模運(yùn)營商支持的下一代高功率處理器所需的嚴(yán)格的開放式機(jī)架V3（ORV3）基本規(guī)范。

2Molex先進(jìn)連接器提升配電功率密度

除了必要的電子元器件，數(shù)據(jù)中心配電架的連接器的設(shè)計也必須能夠提供高效率。連接電阻損失的電能不僅增加了運(yùn)營成本，還會導(dǎo)致設(shè)備的熱負(fù)荷增加。

Molex的PowerPlane 母排電源連接器可助力數(shù)據(jù)中心快速完成電源部署，且不需要額外的電纜和組件安裝。該連接器的對準(zhǔn)精度高達(dá)+/- 1.00毫米，既能確保準(zhǔn)確的插配，還支持更高的能源效率。多個獨(dú)立的接觸點(diǎn)提高了設(shè)計的靈活性，浮動式安裝設(shè)計非常適合那些難以觸及區(qū)域的盲插。

此外，兩側(cè)的可選感應(yīng)觸點(diǎn)還能實(shí)現(xiàn)控制器的熱插拔，而有了可選的集成式機(jī)箱接地觸點(diǎn)，就不必單獨(dú)進(jìn)行二次接地連接。另外，PowerPlane電纜組件還符合OCP ORV3標(biāo)準(zhǔn)，滿足數(shù)據(jù)中心配電架構(gòu)的需求。

利用AI優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能源效率

值得一提的是，一方面數(shù)據(jù)中心正在通過技術(shù)升級為更大規(guī)模的AI應(yīng)用賦能，與此同時，其自身也在利用AI所驅(qū)動的自動化、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，并從中獲益。簡言之，數(shù)據(jù)中心既是AI應(yīng)用的驅(qū)動者，也AI技術(shù)的收益者。

具體到數(shù)據(jù)中心的能耗管理，眾所周知，在數(shù)據(jù)中心中冷卻系統(tǒng)是能源消耗大戶，然而傳統(tǒng)的冷卻方法對于高性能計算（HPC）的需求效率低下，導(dǎo)致能耗過高和運(yùn)營成本的增加。在不影響性能的情況下，人工智能可以根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整冷卻系統(tǒng)，優(yōu)化能源使用。

例如，谷歌的DeepMind JEST人工智能工具已經(jīng)能夠降低其數(shù)據(jù)中心的能耗，展示了人工智能使設(shè)施更節(jié)能的巨大潛力。

目前，人工智能正在成為提升數(shù)據(jù)中心能源效率的強(qiáng)大工具，主要體現(xiàn)在三個方面：

一是數(shù)據(jù)中心可以使用人工智能來預(yù)測冷卻系統(tǒng)問題，并允許系統(tǒng)提前進(jìn)行調(diào)整以防止停機(jī)并保持極佳效率。這種主動的預(yù)測性維護(hù)方法將意外故障減少了70%，維護(hù)成本降低了約25%。

二是利用人工智能可實(shí)現(xiàn)動態(tài)冷卻管理。數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)對于保持極佳工作溫度、防止過熱以及確保服務(wù)器和其他設(shè)備的可靠性至關(guān)重要。然而，冷卻系統(tǒng)屬于能源密集型，它們通常消耗設(shè)施總用電量的40%左右。由人工智能驅(qū)動的動態(tài)冷卻提供了一種持續(xù)分析溫度數(shù)據(jù)并實(shí)時調(diào)整冷卻水平的解決方案。這種智能方法優(yōu)化了冷卻效率，并在任何時候均可提供所需的精確量，且不依賴于靜態(tài)設(shè)置。

三是利用人工智能可實(shí)現(xiàn)智能儲能管理。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)通過分析消耗模式和預(yù)測峰值使用時間來優(yōu)化能源的使用和存儲，減少了高需求時期對電網(wǎng)的依賴。使用人工智能管理能源存儲的數(shù)據(jù)中心可以在需要時無縫過渡到備用電源，從而極大限度地減少停機(jī)時間并降低運(yùn)營成本。

小結(jié)

人工智能是一項(xiàng)基石技術(shù)，它的爆炸式增長是數(shù)據(jù)中心需求激增的關(guān)鍵。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心主要關(guān)注存儲和處理需求，而人工智能數(shù)據(jù)中心則需要更先進(jìn)的基礎(chǔ)設(shè)施、更高的計算能力和能效升級的支撐。隨著各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的勢頭日益增強(qiáng)以及電力密集型人工智能應(yīng)用的增加，全球?qū)?shù)據(jù)服務(wù)的需求呈指數(shù)級增長。

在快速增長過程中，數(shù)據(jù)中心建設(shè)面臨著諸多挑戰(zhàn)，目前非常緊迫的一點(diǎn)就是能源效率問題。麥肯錫的數(shù)據(jù)顯示，2022年數(shù)據(jù)中心的年功耗為17吉瓦（GW），到2030年，預(yù)計將達(dá)到35 GW。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，具有更高源效的電子元器件對新一代數(shù)據(jù)中心的健康發(fā)展顯得尤為重要。

與此同時，將人工智能集成到數(shù)據(jù)中心可以改變這些基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)作和發(fā)展方式，例如，數(shù)據(jù)中心可以使用人工智能工具來管理其處理的設(shè)施和工作負(fù)載，此外，人工智能還可以幫助數(shù)據(jù)中心管理員完成各種任務(wù)，包括電源控制、能耗監(jiān)控、維護(hù)更新和網(wǎng)絡(luò)安全等。尤其是針對數(shù)據(jù)中心不斷增長的功率密度需求，人工智能通過分析使用模式和實(shí)時調(diào)整冷卻系統(tǒng)或優(yōu)化服務(wù)器工作負(fù)載來優(yōu)化能耗，從而極大限度地減少能源浪費(fèi)。這些調(diào)整不僅降低了運(yùn)營成本，而且通過減少對環(huán)境的影響，幫助數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。