Đẩy mạnh các trung tâm dữ liệu bền vững
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng và thâm nhập vào nhiều khía cạnh của cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ việc tạo nội dung đến các chatbot trực tuyến cung cấp dịch vụ khách hàng. Đằng sau sự phát triển này là sự gia tăng mạnh mẽ trong xử lý dữ liệu, phần lớn trong số đó đòi hỏi cơ sở hạ tầng tính toán mạnh mẽ. Trước khi có thể sử dụng, các mô hình AI cần được đào tạo và suy luận, thường được thực hiện trong các trung tâm dữ liệu tiên tiến.
Trong một trung tâm dữ liệu hiện đại, người ta thường thấy hàng nghìn máy chủ hiệu suất cao. Mỗi máy chủ này đều tiêu tốn lượng năng lượng đáng kể, cả cho hoạt động và làm mát. Với sự phát triển nhanh chóng và rộng rãi, tiêu thụ năng lượng trong ngành trung tâm dữ liệu AI đang tăng vọt, dẫn đến lo ngại về tính bền vững và tác động môi trường của cuộc cách mạng công nghệ này.
Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) ước tính rằng các trung tâm dữ liệu chiếm 1,51 TP3T trong tổng nhu cầu điện năng – tương đương khoảng 415 terawatt-giờ (TWh) vào năm 2024. Mức tiêu thụ dự kiến sẽ tăng gấp đôi lên khoảng 945 TWh, chiếm khoảng 31% tổng nhu cầu điện vào năm 2030. Do các trung tâm dữ liệu thường được tập trung thành cụm, điều này có thể gây áp lực lớn lên các khu vực của lưới điện.
Kỹ thuật tương lai: Tối ưu hóa kiến trúc nguồn điện trung tâm dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo (AI)
So với việc sử dụng web thông thường như tìm kiếm, lượng năng lượng cần thiết cho trí tuệ nhân tạo (AI) cao hơn nhiều, thường gấp mười lần. Nguyên nhân chính là do cần sử dụng các bộ xử lý đồ họa (GPU) mạnh mẽ, mỗi GPU có thể tiêu thụ hàng trăm watt. Quá trình đào tạo mô hình đặc biệt tiêu tốn nhiều năng lượng – ví dụ, việc đào tạo GPT-4 yêu cầu 25.000 GPU NVIDIA A100 trong 3 tháng, tiêu thụ 50 gigawatt-giờ (GWh) năng lượng và tốn kém $100 triệu USD, theo OpenAI.
Thay vì chậm lại, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tăng gấp đôi lượng tiêu thụ điện năng mỗi sáu tháng, với ngành công nghiệp này tiêu thụ lượng năng lượng tương đương với một quốc gia nhỏ. Ở quy mô này, tổn thất năng lượng là một vấn đề đáng lo ngại. Khi điện năng được truyền tải và phân phối, lên đến 6% năng lượng bị lãng phí do điện trở trong các dây cáp. Năng lượng từ lưới điện đến GPU được chuyển đổi hơn bốn lần, dẫn đến tổn thất trung bình 12% năng lượng.
Mỗi trong số hàng nghìn máy chủ có thể tiêu thụ 40 kilowatt (kW), do đó một hệ thống cấp điện công suất cao được sử dụng để truyền điện đến các giá đỡ. Điện áp tiêu chuẩn 12 volt dòng điện một chiều (V)DCXe buýt đã được nâng cấp lên hệ thống 48 V.DC Để giảm dòng điện. Tuy nhiên, để đáp ứng nhu cầu năng lượng cho trí tuệ nhân tạo (AI), cần sử dụng điện áp cao hơn +/-400 V.DC Kiến trúc xe buýt có thể sẽ được yêu cầu.
Hình 1: Trung tâm dữ liệu yêu cầu nhiều giai đoạn chuyển đổi nguồn điện.
Bán dẫn công suất là thành phần thiết yếu cho việc chuyển đổi năng lượng hiệu quả để đáp ứng nhu cầu của các bộ xử lý AI và GPU. Silicon carbide (SiC) và gallium nitride (GaN) đang thay thế silicon vì chúng cho phép tạo ra các bộ chuyển đổi năng lượng nhỏ gọn và tiết kiệm năng lượng, từ đó cải thiện đáng kể tổng chi phí sở hữu (TCO) của các trung tâm dữ liệu.
Giải pháp sáng tạo cho hiệu quả và bền vững
Cung cấp điện cho trung tâm dữ liệu từ lưới điện đến giá đỡ GPU trải qua nhiều quá trình chuyển đổi điện năng. Các giải pháp điện thông minh dựa trên SiC và silicon (Si) đóng vai trò quan trọng trong từng nhánh của hệ thống phân phối điện. Điện năng đầu tiên đi qua biến áp trạng thái rắn (SST) và bộ chuyển đổi tự động (ATS), được hỗ trợ bởi máy phát điện diesel. Điện áp 20k VAC Dòng điện được chuyển đổi thành dòng điện ba pha 400 V.AC, sau đó đi qua bộ nguồn liên tục (UPS). Các mô-đun rời rạc và mô-đun nguồn EliteSiC có thể được sử dụng để cung cấp hiệu suất cao hơn và mật độ công suất cao hơn tại điểm vào này của trung tâm dữ liệu. Bộ phân phối nguồn sau đó chuyển đổi nguồn điện ba pha 400 VAC đến một pha 230 VAC Dòng tại cấp độ giá đỡ.
Tại giá đỡ nơi đặt các máy chủ GPU, phần còn lại của quá trình chuyển đổi nguồn điện diễn ra. Trong bộ nguồn (PSU) và bộ dự phòng pin, sự kết hợp giữa các transistor cascode SiC và transistor MOSFET Si PowerTrench T10 là lựa chọn lý tưởng cho các giải pháp chuyển đổi AC-DC công suất cao. Các transistor cascode SiC công suất cao là yếu tố quan trọng cho việc nâng cấp từ PSU 3 kW lên 5 kW, một yêu cầu thiết yếu trong kiến trúc hyperscale thế hệ tiếp theo.
Các transistor MOSFET EliteSiC 650 V và T10 của onsemi được sử dụng trong quá trình biến đổi điện áp 230 V.AC Điện áp đường dây xuống 48 VDC Đầu tiên và sau đó đến 12 VDC Dọc theo dòng điện. Hiệu suất chuyển đổi là yếu tố quan trọng để duy trì tiêu chuẩn Open Rack V3 (ORV3) với hiệu suất đỉnh 97,5%. Hiệu suất cao này giúp giảm thiểu năng lượng lãng phí và góp phần hạ thấp chi phí vận hành cũng như nhu cầu làm mát. Các transistor MOSFET T10 Si và IC quản lý nguồn cũng được sử dụng để chuyển đổi điện áp 48 V thành điện áp 12 V của bộ chuyển đổi bus trung gian (IBC) để cấp nguồn cho nhánh Vcore (điện áp lõi CPU) của cây nguồn. Hơn nữa, đối với kiến trúc bus 400/800 V, các transistor SiC JFET và SiC Combo JFET cung cấp bảo vệ quá dòng đáng tin cậy cho chức năng hot swap/e-Fuse trước giai đoạn IBC.
Tương lai của quản lý năng lượng trong trung tâm dữ liệu AI
Hiệu suất là thông số điện năng quan trọng nhất trong các trung tâm dữ liệu AI. Điều này có nghĩa là cần phải giảm thiểu tổn thất điện năng ở mọi nơi có thể, đặc biệt là vì hệ thống làm mát có thể tiêu thụ lên đến 50% điện năng được sử dụng trong trung tâm dữ liệu, trong khi phần còn lại được tiêu thụ bởi thiết bị CNTT như máy chủ, hệ thống lưu trữ và hạ tầng điện năng.
onsemi là nhà cung cấp hàng đầu về giải pháp trung tâm dữ liệu AI và là một trong số ít nhà cung cấp có thể đáp ứng nhu cầu của toàn bộ hệ thống nguồn điện từ lưới điện đến GPU. Tương lai sẽ đòi hỏi các công nghệ khe hở rộng tiên tiến như EliteSiC và GaN dọc từ onsemi, nhờ khả năng chuyển đổi nguồn điện mạnh mẽ ở tần số cao hơn và hiệu suất cao hơn, cho phép thiết kế nhỏ gọn hơn. Các thiết bị này có thể hoạt động đáng tin cậy ở nhiệt độ cao hơn, giảm nhu cầu làm mát và cho phép các giải pháp nhỏ gọn hơn cũng như giảm chi phí vận hành.