AI供電芯片需求暴漲
隨著AI技術的廣泛應用，從智能手機到自動駕駛汽車，從智能家居到工業自動化，AI供電芯片的需求量正呈爆炸式增長。它不僅為AI系統提供穩定的電力供應，確保系統的正常運行，而且還肩負著節能減排、降低能耗的重任。
然而隨著算力需求的提升，AI設備的能耗、散熱等問題凸顯，這無疑給AI供電芯片帶來了新的挑戰，如何實現高效率、低功耗、持續穩定的供電成為了業界關注的焦點。
能耗“突飛猛進”：算力比拼加速，能耗日益攀升
算力核心設備由傳統的CPU向GPU的轉移，不僅提升了計算效率，更使得復雜的數據處理和深度學習模型得以實現。然而，高性能往往伴隨著高能耗。在追求更快計算速度的同時，GPU的能耗也在不斷上升，給數據中心和服務器帶來了巨大的能源壓力。荷蘭數據科學家Alex de Vries在專注能源研究的學術期刊《Joule》上發表的一項研究顯示，按照當前趨勢，到2027年，整個人工智能行業每年將消耗85至134太瓦時的電力（1太瓦時=10億千瓦時）。
散熱“力不從心”：高性能AI芯片的燙手難題
高性能的AI芯片在運行過程中會產生大量熱量，如果不能及時有效地散熱，不僅會影響設備的穩定運行，還可能縮短其使用壽命，制約AI算力的進一步增長。未來，單顆高性能AI芯片的熱設計功耗將突破1000W，達到了傳統風冷散熱的極限。因此，各大公司紛紛投入研發，探索更有效的散熱解決方案，例如行業巨頭們正在推進的液冷技術等。
可靠性“搖擺不定”：大模型訓練，AI芯片一損俱損
AI應用對芯片的性能與可靠性要求非常高。為了完成一個大模型的訓練任務，通常需要幾千張甚至幾萬張計算卡進行級聯，提供充足的算力。如果有一張卡出了問題，那么整個大模型的訓練都會受到影響。如何定位到失效的板卡也是非常費時費力的工作，嚴重影響訓練的效率。
MPS AI電源解決方案的四大突破，助力化解上述難題
MPS深耕計算領域多年，從筆記本、臺式機到自動計算平臺，再到數據中心服務器，與各大平臺都有緊密的合作。隨著傳統數據中心通過集成AI技術來實現智能化升級，MPS也在快速迭代電源方案，為行業和客戶提供高品質、可靠的AI電源解決方案，適用于AI 推理卡、訓練卡、邊緣計算設備、超算服務器等各類應用場景。
△圖1：MPS AI硬件電源解決方案
△圖2：MPS典型AI電源應用
突破一：體量更緊湊、功率密度更高、配電損耗更低
MPS的AI電源方案采用創新設計，體量更緊湊，配電損耗更低，使數據中心在給定機柜范圍內的計算能力得以提升。
相比競爭對手的方案，MPS的功率轉換技術在主板上占用的空間更小，這樣所有處理器能更緊密地結合為一體，在更小的空間內實現更強的計算能力。下圖是MPS新型開放式框架電源模塊Intelli-Module?的3D概念圖，展現了高度集成的數字多相電源模塊。
△圖3：高度集成的Intelli-Module?
MPS 專注改善數據中心的功率密度，因為數據中心面臨著人工智能等新計算應用的更大功率需求。以創新手段提升功率密度意味著減小配電損耗，從而降低數據中心的總運營成本、單次計算輸出的總成本以及碳排放。而機柜數量減少后，數據中心的物理占用空間也能最大限度地縮減。
130A、兩相、非隔離式降壓電源模塊MPC22167-130是MPS Intelli-Module?系列的最新產品，它將 DrMOS、電感和其他無源元件集成到單個封裝中，不僅占位面積小，功率密度還提高了2.5 倍。而且，它允許將多相穩壓器（VR）放置在更靠近處理器的位置，從而減少了配電網絡 (PDN) 的損耗（見圖4）。
△圖4： Intelli-Module? 與 DrMOS 的占板面積比較
多個 MPC22167-130 器件可與第一級電源模塊配合使用，以支持端到端的電源解決方案，同時能夠滿足AI 處理器的高功率要求。下圖展示了采用 MPC22167-130 實現的參考設計示例。
△圖5：具有 48V 輸入和 0.8V 輸出的 2000A OAM 外形規格參考設計
該參考設計可應用于OAM 形態的 AI 處理器，它采用 MPC22167-130 支持 2000A 的最大輸出電流 (IOUT)，其中第二級方案的設計采用了MPC22167-130 與 數字16 相控制器MP2891的組合方案。
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突破二：電源轉換效率更高、頂部散熱設計兼容液冷
為了解決高功率密度電源模塊中的散熱問題，MPS多管齊下：一方面優化內部結構和器件設計，提升電源轉換效率，降低功耗，同時減少熱量產生，確保設備穩定運行；另一方面，將模塊做成頂部散熱，方便散熱器的設計；不僅如此，器件還能兼容液冷的應用，借助液冷增強服務器散熱效果，從而進一步發揮電源的極致性能，使單機柜功率大幅提升。
△圖6：MPS磁芯設計對電源模塊效率的影響
突破三：嚴密的仿真計算、嚴格的出廠測試
AI芯片批量的一致性和可靠性是非常重要的，沒有多年的經驗積累和嚴格的市場檢驗，是磨礪不出好的AI電源的。MPS在設計階段，會通過仿真和理論計算，確定所有器件的工作條件，從而選取合適的電子器件。采用高電流等級、高耐壓的電子器件，內部電感為MPS專利設計，飽和電流高。而在研發階段，MPS則采用不同批次的模塊產品進行可靠性實驗，出廠前會逐項測試模塊電氣性能及參數，最后還會進行老化測試及前后參數對比分析。
△圖7： MP2891 和MPC22167-130 的 SIMPLIS 模型
△圖8：SIMPLIS 仿真與實驗室測量的比較，誤差僅為 5mV
突破四：實用的仿真工具、專業的技術支持、靈活的供應鏈管理
MPS能夠提供很多好用的前期評估工具，如PDN仿真工具、仿真模型、靈活的GUI等，在前期和后期都能協助客戶更方便地進行方案測試，確保精準落地。
△圖9：由 MPS 支持的用戶測試可視化界面（GUI）
同時，MPS的工程師也將全程提供專業的技術支持，幫助客戶及時解決實際應用中遇到的難題。另外，MPS采用供應鏈multi-source管理，提高供應鏈的靈活性和自主性，優化生產工藝，以保證充足的產能，支撐AI對芯片大規模用量的需求。
MPS 電源方案，助力每一個人工智能（AI）硬件系統！
MPS 的AI電源解決方案提高了數據中心的計算能力，創新型電源架構方法增大了每個機柜的功率密度，減小了服務器的配電損耗，在提升AI算力的同時有效降低能耗，從而助力節省能源和降低運行成本。另外，兼容液冷應用的設計、芯片的一致性與可靠性保障、便捷好用的仿真工具、專業及時的技術支持、靈活自主的供應鏈等眾多優勢，也能夠讓客戶在設計方案時更省時、更安心！
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