Sürdürülebilir Veri Merkezlerine Güç Sağlama
Yapay zeka (AI) hızla genişliyor ve içerik üretiminden müşteri hizmetleri sağlayan çevrimiçi sohbet robotlarına kadar günlük hayatımızın pek çok alanına nüfuz ediyor. Bunun arkasında, çoğu güçlü bilgi işlem altyapısı gerektiren veri işlemede büyük bir büyüme var. Yapay zeka modelleri kullanıma hazır hale gelmeden önce, normalde gelişmiş veri merkezlerinde gerçekleştirilen eğitim ve çıkarım işlemlerine ihtiyaç duyuyor.
Modern bir veri merkezinin içinde genellikle binlerce yüksek performanslı sunucu bulunur. Bunların her biri hem işletim hem de soğutma için önemli miktarda enerji gerektirir. Yaygın hızlı büyümeyle birlikte, yapay zeka veri merkezi sektöründeki enerji tüketimi balon gibi artmakta, bu da sürdürülebilirlik ve bu teknolojik devrimin çevresel etkileri konusunda endişelere yol açmaktadır.
Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), veri merkezlerinin 2024 yılında toplam elektrik talebinin 1,5%'sini (yaklaşık 415 terawatt-saat (TWh)) oluşturduğunu tahmin etmektedir. Tüketimin 2030 yılına kadar iki kattan fazla artarak yaklaşık 945 TWh'ye ulaşması ve yaklaşık 3% paya yükselmesi bekleniyor. Veri merkezleri genellikle bir arada kümelendiğinden, elektrik şebekesi alanları üzerinde önemli bir baskı oluşabilir.
Geleceğin Mühendisliği: Veri Merkezi Güç Mimarisinin Yapay Zeka için Uyarlanması
Arama gibi tipik web kullanımıyla karşılaştırıldığında, yapay zeka için gereken enerji çok daha yüksektir, genellikle on kat daha fazladır. Bunun başlıca nedeni, her biri yüzlerce Watt tüketebilen güçlü grafik işlem birimleridir (GPU'lar). OpenAI'ye göre, eğitim modellerinin güç tüketimi özellikle yüksektir - örnek olarak GPT-4'ün eğitimi 3 ay boyunca 25.000 NVIDIA A100 GPU gerektirir, 50 gigawatt-saat (GWh) enerji tüketir ve $100 milyona mal olur.
Yavaşlamak bir yana, yapay zeka her altı ayda bir güç tüketimini ikiye katlıyor ve sektör küçük bir ulus kadar enerji tüketiyor. Bu ölçekte, kayıplar gerçek bir endişe kaynağıdır. Elektrik iletim ve dağıtım sırasında hareket ederken, kablolardaki direnç nedeniyle 6%'ye kadar enerji boşa harcanıyor. Şebekeden GPU'ya giden güç dört kereden fazla dönüştürülmekte ve bu da ortalama 12% enerji kaybına yol açmaktadır.
Binlerce sunucunun her biri 40 kilowatt (kW) tüketebilir, bu nedenle gücü raflara taşımak için ağır hizmet tipi bir veri yolu kullanılır. Standart 12 volt doğru akım (VDC) veri yolu 48 VDC akımları azaltmak için. Ancak yapay zeka için enerji talebini karşılamak üzere, daha yüksek bir +/-400 VDC otobüs mimarisi muhtemelen gerekli olacaktır.
Şekil 1: Veri merkezleri birden fazla güç dönüştürme aşaması gerektirir
Güç yarı iletkenleri, yapay zeka işlemcilerinin ve GPU'ların ihtiyaçlarını karşılamak üzere gücün verimli bir şekilde dönüştürülmesi için gereklidir. Silisyum karbür (SiC) ve galyum nitrür (GaN), son derece kompakt ve enerji tasarruflu güç dönüştürücüleri sağlayarak veri merkezlerinin toplam sahip olma maliyetini (TCO) önemli ölçüde artırdığı için silikonun yerini almaktadır.
Verimlilik ve Sürdürülebilirlik için Yenilikçi Çözümler
Şebekeden GPU rafına kadar veri merkezi güç dağıtımı birçok güç dönüşümünden geçer. Akıllı SiC ve silikon (Si) güç çözümleri, güç ağacının her bir dalında etkili olmaktadır. Güç ilk olarak bir katı hal transformatöründen (SST) ve bir dizel jeneratör tarafından desteklenen otomatik transfer anahtarı (ATS) kontrolünden geçer. 20k VAC hattı üç fazlı 400 V'a dönüştürülürAC, ve daha sonra kesintisiz bir güç kaynağından (UPS) geçer. EliteSiC ayrık ve güç modülleri, veri merkezine bu giriş noktasında daha yüksek verimlilik ve güç yoğunluğu sağlamak için kullanılabilir. Güç dağıtım ünitesi daha sonra üç fazlı 400 VAC tek fazlı 230 V'aAC raf seviyesinde hat.
GPU sunucularının bulunduğu rafta, güç dönüşümünün geri kalanı gerçekleşir. Güç kaynağı ünitesi (PSU) ve batarya yedekleme ünitesinde, SiC cascode JFET'ler ve PowerTrench T10 Si MOSFET'lerin kombinasyonu, yüksek güçlü AC-DC çözümleri için idealdir. Yüksek akımlı SiC kaskod JFET'ler, yeni nesil hiper ölçekli mimaride gerekli olan 3 kW'tan 5 kW PSU'ya geçiş için gereklidir.
onsemi'nin EliteSiC 650 V MOSFET'leri ve T10 MOSFET'leri 230 V'un dönüştürülmesinde kullanılırAC hat gerilimi 48 V'aDC önce ve sonra 12 V'aDC güç akışı boyunca. Open Rack V3 (ORV3) spesifikasyonu olan 97,5% tepe verimliliğini korumak için dönüştürme verimliliği burada anahtardır. Bu yüksek verimlilik boşa harcanan enerjiyi azaltır ve işletme giderlerini ve soğutma taleplerini düşürmeye yardımcı olur. T10 Si MOSFET'ler ve güç yönetimi IC'leri, güç ağacının Vcore (CPU çekirdek voltajı) dalına güç sağlamak için 48 V'u 12 V'luk bir ara veri yolu dönüştürücü (IBC) voltajına dönüştürmek için de kullanılır. Ayrıca, 400/800 V veri yolu mimarileri için SiC JFET'ler ve SiC Combo JFET'ler, IBC aşamasından önce hot swap/e-Fuse için güvenilir aşırı akım koruması sunar.
Yapay Zeka Veri Merkezlerinde Güç Yönetiminin Geleceği
Verimlilik, yapay zeka veri merkezlerindeki en kritik güç parametresidir. Bu, kayıpların mümkün olan her yerde en aza indirilmesi gerektiği anlamına gelir, çünkü soğutma, veri merkezlerinde kullanılan gücün 50%'sine kadarını tüketebilirken, diğer yarısı sunucular, depolama sistemleri ve güç altyapısı gibi BT ekipmanı tarafından tüketilir.
onsemi, yapay zeka veri merkezi çözümlerinde liderdir ve şebekeden GPU'ya kadar tüm güç ağacının ihtiyaçlarını karşılayabilen birkaç tedarikçiden biridir. Gelecek, daha yüksek frekanslarda sağlam güç dönüşümü ve daha kompakt tasarımlara izin veren daha yüksek verimlilikleri için onsemi'nin EliteSiC ve dikey GaN gibi gelişmiş geniş bant aralığı teknolojilerini gerektirecektir. Bu cihazlar daha yüksek sıcaklıklarda güvenilir bir şekilde çalışabilir, daha az soğutma gerektirir ve işletme maliyetlerini düşürmenin yanı sıra daha kompakt çözümler sağlar.