随着AI技能的广泛运用，从智好手机到自动驾驶汽车，从智能家居到工业自动化，AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。
它不仅为AI系统供应稳定的电力供应，确保系统的正常运行，而且还肩负着节能减排、降落能耗的重任。

然而随着算力需求的提升，AI设备的能耗、散热等问题凸显，这无疑给AI供电芯片带来了新的寻衅，如何实现高效率、低功耗、持续稳定的供电成为了业界关注的焦点。

能耗“突飞年夜进”：算力比拼加速，能耗日益攀升

算力核心设备由传统的CPU向GPU的转移，不仅提升了打算效率，更使得繁芜的数据处理和深度学习模型得以实现。
然而，高性能每每伴随着高能耗。
在追求更快打算速率的同时，GPU的能耗也在不断上升，给数据中央和做事器带来了巨大的能源压力。
荷兰数据科学家Alex de Vries在专注能源研究的学术期刊《Joule》上揭橥的一项研究显示，按照当前趋势，到2027年，全体人工智能行业每年将花费85至134太瓦时的电力（1太瓦时=10亿千瓦时）。

散热“力不从心”：高性能AI芯片的烫手难题

高性能的AI芯片在运行过程中会产生大量热量，如果不能及时有效地散热，不仅会影响设备的稳定运行，还可能缩短其利用寿命，制约AI算力的进一步增长。
未来，单颗高性能AI芯片的热设计功耗将打破1000W，达到了传统风冷散热的极限。
因此，各大公司纷纭投入研发，探索更有效的散热办理方案，例如行业巨子们正在推进的液冷技能等。

可靠性“摇摆不定”：大模型演习，AI芯片一损俱损

AI运用对芯片的性能与可靠性哀求非常高。
为了完成一个大模型的演习任务，常日须要几千张乃至几万张打算卡进行级联，供应充足的算力。
如果有一张卡出了问题，那么全体大模型的演习都会受到影响。
如何定位到失落效的板卡也是非常费时费力的事情，严重影响演习的效率。

MPS AI电源办理方案的四大打破，助力化解上述难题

MPS深耕打算领域多年，从条记本、台式机到自动打算平台，再到数据中央做事器，与各大平台都有紧密的互助。
随着传统数据中央通过集成AI技能来实现智能化升级，MPS也在快速迭代电源方案，为行业和客户供应高品质、可靠的AI电源办理方案，适用于AI 推理卡、演习卡、边缘打算设备、超算做事器等各种运用处景。

△图1：MPS AI硬件电源办理方案

△图2：MPS范例AI电源运用

打破一：体量更紧凑、功率密度更高、配电损耗更低

MPS的AI电源方案采取创新设计，体量更紧凑，配电损耗更低，使数据中央在给定机柜范围内的打算能力得以提升。

比较竞争对手的方案，MPS的功率转换技能在主板上占用的空间更小，这样所有处理器能更紧密地结合为一体，在更小的空间内实现更强的打算能力。
下图是MPS新型开放式框架电源模块Intelli-Module™的3D观点图，展现了高度集成的数字多相电源模块。

△图3：高度集成的Intelli-Module™

MPS 专注改进数据中央的功率密度，由于数据中央面临着人工智能等新打算运用的更大功率需求。
以创新手段提升功率密度意味着减小配电损耗，从而降落数据中央的总运营本钱、单次打算输出的总本钱以及碳排放。
而机柜数量减少后，数据中央的物理占用空间也能最大限度地缩减。

130A、两相、非隔离式降压电源模块MPC22167-130是MPS Intelli-Module™系列的最新产品，它将 DrMOS、电感和其他无源元件集成到单个封装中，不仅占位面积小，功率密度还提高了2.5 倍。
而且，它许可将多相稳压器（VR）放置在更靠近处理器的位置，从而减少了配电网络 (PDN) 的损耗（见图4）。

△图4： Intelli-Module™ 与 DrMOS 的占板面积比较

多个 MPC22167-130 器件可与第一级电源模块合营利用，以支持端到真个电源办理方案，同时能够知足AI 处理器的高功率哀求。
下图展示了采取 MPC22167-130 实现的参考设计示例。

△图5：具有 48V 输入和 0.8V 输出的 2000A OAM 形状规格参考设计

该参考设计可运用于OAM 形态的 AI 处理器，它采取 MPC22167-130 支持 2000A 的最大输出电流 (IOUT)，个中第二级方案的设计采取了MPC22167-130 与 数字16 相掌握器MP2891的组合方案。

想要获取更多方案信息与技能资源，可扫码免费***MPS AI电源资料包~

打破二：电源转换效率更高、顶部散热设计兼容液冷

为理解决高功率密度电源模块中的散热问题，MPS多管齐下：一方面优化内部构造和器件设计，提升电源转换效率，降落功耗，同时减少热量产生，确保设备稳定运行；另一方面，将模块做成顶部散热，方便散热器的设计；不仅如此，器件还能兼容液冷的运用，借助液冷增强做事器散热效果，从而进一步发挥电源的极致性能，使单机柜功率大幅提升。

△图6：MPS磁芯设计对电源模块效率的影响

打破三：严密的仿真打算、严格的出厂测试

AI芯片批量的同等性和可靠性是非常主要的，没有多年的履历积累和严格的市场考验，是磨砺不出好的AI电源的。
MPS在设计阶段，会通过仿真和理论打算，确定所有器件的事情条件，从而选取得当的电子器件。
采取高电流等级、高耐压的电子器件，内部电感为MPS专利设计，饱和电流高。
而在研发阶段，MPS则采取不同批次的模块产品进行可靠性实验，出厂前会逐项测试模块电气性能及参数，末了还会进行老化测试及前后参数比拟剖析。

△图7： MP2891 和MPC22167-130 的 SIMPLIS 模型

△图8：SIMPLIS 仿真与实验室丈量的比较，偏差仅为 5mV

打破四：实用的仿真工具、专业的技能支持、灵巧的供应链管理

MPS能够供应很多好用的前期评估工具，如PDN仿真工具、仿真模型、灵巧的GUI等，在前期和后期都能帮忙客户更方便地进行方案测试，确保精准落地。

△图9：由 MPS 支持的用户测试可视化界面（GUI）

同时，MPS的工程师也将全程供应专业的技能支持，帮助客户及时办理实际运用中碰着的难题。
其余，MPS采取供应链multi-source管理，提高供应链的灵巧性和自主性，优化生产工艺，以担保充足的产能，支撑AI对芯片大规模用量的需求。

MPS 电源方案，助力每一个人工智能（AI）硬件系统！

MPS 的AI电源办理方案提高了数据中央的打算能力，创新型电源架构方法增大了每个机柜的功率密度，减小了做事器的配电损耗，在提升AI算力的同时有效降落能耗，从而助力节省能源和降落运行本钱。
其余，兼容液冷运用的设计、芯片的同等性与可靠性保障、便捷好用的仿真工具、专业及时的技能支持、灵巧自主的供应链等浩瀚上风，也能够让客户在设计方案时更省时、更安心！

想要获取更多方案信息与技能资源，可扫码免费***MPS AI电源资料包~

— 完 —

量子位 QbitAI · 号签约

关注我们，第一韶光获知前沿科