人工智能需要怎樣的服務器電源？

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芝能科技出品

人工智能（AI）技術的突飛猛進引發了對計算能力的巨大需求，進而凸顯了 AI 服務器電源的關鍵作用。

本文將從多個維度剖析 AI 服務器電源的發展現狀，包括其重要性、技術特點、市場需求以及行業競爭。

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AI 服務器電源的需求趨勢

AI 技術的精進導致電力消耗劇增。據 Artificial Intelligence Index Report 2023 統計，各類先進 AI 模型如 DeepMind Gopher、Hugging Face BLOOM、OpenAI GPT-3、Meta OPT 的單次訓練耗電量分別高達 1066MWh、433MWh、1287MWh 和 324MWh。

國際能源署（IEA）的數據指出，2023 年 NVIDIA 芯片的電力消耗已達 7.3TWh，預估至 2026 年，這一數字將飆升至 2023 年的十倍。在電力需求日益增長的情境下，高效能的服務器電源變得至關重要。相較於傳統服務器電源 96% 的轉換效率，AI 服務器電源需達到 97.5%-98% 的高標準，以降低能量損耗並支撐更高功率密度的 GPU。

AI 模型與 GPU 技術的迭代促使 AI 服務器電源的功率密度不斷提升。以 H100 服務器機架為例，10.2kW 的功率需要配備 19.8kW 的電源；而 NVL72 機架的 120kW 功率則要求 198kW 的電源模塊。AI 服務器電源的功率密度可達 100W/立方英寸，遠超普通服務器電源的 50W/立方英寸。

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AI 服務器電源的技術架構與特性
 

AI 服務器電源的架構由 UPS、AC/DC 和 DC/DC 三個層級構成，各司其職確保電力供應的連續性和穩定性。

● UPS：在電網中斷時提供臨時電力，保護數據免受損失。

● AC/DC：將電網的交流電轉換為適合服務器使用的 50V 直流電。

● DC/DC：進一步將 50V 直流電降至芯片可接受的 0.8V。

AC/DC 電源模塊包含電源模塊（PSU）和電源管理控制器（PMC），例如，NVL72 服務器機架需配置 6 組電源架，總計 36 個模塊，總功率 198kW。DC/DC 模塊則要求緊密貼合負載，以減少供電網絡的損耗。

AI 服務器電源的功率密度目標是 180W/立方英寸，這對散熱技術提出了新的挑戰。液冷技術因能有效提升温控性能，正逐步取代傳統的風冷方案。

預計 2024/25 年，AI 服務器電源的 AC/DC 和 DC/DC 需求將分別達到 10.2GW/11.8GW 和 3GW/4GW。市場規模有望在 2025 年擴大至 156 億至 272 億元。當前市場由台系廠商引領，但國產品牌正在奮起直追，有望憑藉持續的研發投入和技術積累，在未來佔據一席之地。
 

小結

 

AI 服務器電源作為 AI 技術發展的基石，其技術創新和市場拓展將伴隨 AI 領域的持續繁榮。面對未來，國產品牌需抓住機遇，迎接挑戰，共同推動 AI 服務器電源行業的進步與創新。​​​​