下一个电源瓶颈已经不只存在于加速器内部,而是贯穿从中压交流电到低于1V硅芯片的整个电能转换链路。
AI数据中心面临的电源问题已经一路延伸到单颗芯片内部。工程师既要尽可能减少功率变换过程中的效率损失,也要尽可能把更多电能送到XPU中。——既要高功率又要高效率的经典工程学既要又要环节。
随着服务器机架的功率从数百千瓦走向兆瓦级,从中压交流电转换到800VDC,再从800VDC转换到低于1V的供电轨,每一级电源转换的效率都会影响系统性能、可靠性和散热余量。
大功率服务器给电源架构带来挑战
英飞凌科技绿色工业电源事业部总裁Peter Wawer表示:“目前服务器机架的功率大约是125kW。下一步会达到500kW左右。之后我们会进入1MW,并向800V高压DC-DC架构发展。”
现在的问题,是如何提高从交流电网一直到直流芯片栅极的能量转换效率,同时完成从高电压到GPU和其他AI加速器所需要的超低电压的转换。
Wawer表示:“通常来说,像AI数据中心这样的高耗能设施需要连接到中压电网。以输电线路来说,这意味着35kV。目前需要使用变压器,把高压交流电转换成低压交流电,然后再进行AC-DC转换。”
在AI爆发之前,数据中心的电源转换过程包含更多级转换。
是德科技电力电子设计软件产品经理Steven Lee表示:“在传统多级架构中,也就是AI出现之前,传统数据中心基本采用48V或者12V架构。当时数据中心的功率需求远没有现在AI推动下这么高。如果从输电线路一直看到芯片,电能先从AC转换成DC,然后逐级降压,最后在GPU中降到1.2V或者0.7V。以前这么做没有问题。”
新思科技应用工程总监Pavani Gottipati表示:“随着超大规模数据中心在不久的将来从传统415VAC电气架构转向800VDC架构,为数据中心和超大规模计算设施提供器件的供应商需要重新考虑器件设计。这其中包括转向固态变压器,它可以减少电源转换级数,同时减少每一级电源转换带来的损耗,从而建设更加节能的数据中心。”




几代数据中心的架构演进,来源:德州仪器
新的供电架构减少中间转换级数
800VDC的一个特点,是电能不再需要按照A到B、B到C、C再到D的方式逐级转换。
Lee说:“现在可以很快地直接从A走到D。对于电源转换器来说,转换级数越少,总体效率就越高。损耗主要来自热、器件开关损耗等方面。”
48V供电链路中,需要更多转换步骤的主要是交流部分,而不是DC-DC部分。
Lee解释道:“老一代数据中心架构里面有UPS,然后还有PDU电源调节单元,之后才进入48V。但在新的800V架构中,这些部分被整合到AC-DC前端中,相当于原来的两个级被合成了一级。”
在每一级能源转换环节,电力输送架构都需要发生变化。
德州仪器计算电源技术专家Pradeep Shenoy表示:“这是必须做的,因为如果电压仍然保持在50V左右,从物理上就无法把这么大的功率送进IT机架。之所以需要800V,是因为在功率不变的情况下,提高电压就可以降低电流,两者成反比。因此,即使今天给IT机架里的母排采用液冷,如果还停留在50V,也不够用。从需求上说,800V一定会到来。现在的问题已经变成,我们应该如何为它做好准备。”
Shenoy说:“大家已经意识到,我们可能需要比预想中更快地往前走。如果经历很多中间阶段,等上一两年以后,你可能会发现,‘我还需要更高电压,早知道当初直接上800V就好了。’因为功率水平增长得太快了。我现在甚至已经参与一些讨论800V之后的路线讨论中。”
从48VDC切换到800VDC以后,整个供电链路中的所有器件都需要升级,以防止电弧和火灾。
Cadence高级首席产品工程师Hoa Tram表示:“为了支持AI工作负载,从48V迁移到800VDC时,安全是最重要的挑战。尤其是对已有数据中心进行改造,使其变成混合800VDC或者完全800VDC架构时更是如此。”
“把一个数据中心改造成800VDC,会触及供电体系的几乎所有层级。现有站点里的保护系统和开关设备,都是按照交流故障分断设计和额定的。这意味着800VDC配电路径中的所有开关设备、断路器、保险丝以及隔离开关,都必须换成支持直流的设备。”
“新800VDC架构特有的遥测数据也需要整合进现有监控和报警系统。负责维护数据中心的人员同样需要接受适当培训,并配备相应设备,才能操作这些新的系统。”
ADI今年谈800VDC时,关注点也落在了这里。随着NVIDIA MGX平台向800VDC机架级供电演进,ADI正在开发高压热插拔和DC-DC方案。服务器托盘需要在系统不停机的情况下插入和拔出,在800V环境下,首先要解决的就是大容量电容接入母线时产生的高能量浪涌电流,同时还要完成故障检测、保护和实时遥测。ADI因此把热插拔定义成800V进入服务器托盘后的一个重要电源入口。

图左为ADI热插拔控制器
不同架构之间的竞争又增加了复杂性。
Tram指出:“一些设计采用单极800VDC母线,另一些则倾向于±400VDC设计。架构上的分化会增加互操作、保护方案以及人员培训和认证方面的复杂度。”
与此同时,也有一些数据中心可能继续采用48V架构,同时引入新的电源转换技术。
例如,宾厄姆顿大学的工程师正在开发一种面向AI数据中心的单级负载点转换器,可以在GPU附近直接把48V降压。实验室原型显示,其效率提高了10%至12%,同时转换速率提高了一倍,可以更快地向负载供电。
效率和功率密度是800V的最大优势
与此前的48V架构相比,800VDC架构有几个优势。
Lee表示:“一旦开始更多地采用DC而不是AC,就可以获得更高的功率密度,也就是在更小空间中输送更多功率。使用800VDC最主要的几个原因,就是效率更高、电源转换器更轻,以及功率密度更高。”
TI的Shenoy也认为,效率是其中最主要的吸引力之一。
他说:“如果看电源转换,目前为这些处理器供电的大部分电源转换器输入是12V,然后降到1V左右,甚至低于1V。仅仅把输入降到6V,大约就可以节省2%的效率损耗,同时在相同面积上提供大约30%更多的功率。”
“这一点非常重要,因为这些电路板能够放置电源转换器的空间非常有限。效率非常重要,功率密度也非常重要。另外还有器件整体的稳健性和可靠性。当一颗AI处理器周围使用数百颗芯片为它供电时,不能因为其中一颗发生故障,就让整个处理器停下来。”
2026年3月,TI在NVIDIA GTC上公布了一套完整的800VDC供电架构,其中就采用了800V→6V→低于1V的两级转换。第一级是800V转6V隔离式总线转换器,集成GaN功率级,TI给出的峰值效率为97.6%,功率密度超过2000W/in³;第二级再通过6V输入的多相Buck为GPU核心供电。相比经过更多中间电压的传统方案,TI直接减少到了两级转换。
除了800V转6V,TI同时展示了800V热插拔控制器、30kW 800V AC/DC电源、800V电容储能单元,以及800V转12V的DC/DC等诸多方案。实际上,即使行业确定向800V发展,800V进入机架以后到底降到48V、12V还是6V,仍然存在不同技术路线。

TI两级转换示意图
高效的能源转换意味着更少的功率损耗。
Shenoy指出:“在整个能源转换链路中,只要效率能够提高哪怕一个百分点,都有非常大的价值。对于各种服务提供商、超大规模云服务商或者其他使用这些设备的公司来说,这会对运营成本产生明显影响。”
800VDC还可以减少铜材使用量。
Lee表示:“电压越高、电流越小,导线就可以做得越细。传统电源转换方式如果用于AI数据中心,会消耗太多铜。”
“总功率不变,当电压只有48V时,就意味着电流必须大得多,因此导线必须更粗。AI的功率需求非常高,如果继续采用这种方式,需要的铜量会非常惊人,线缆也会变得非常粗。”
无论是数据中心还是汽车应用,提高整个系统的工作电压,对备用电池和主供电电池都有好处。
西门子EDA电池技术高级总监兼全球负责人Puneet Sinha表示:“目前大多数电池采用400V左右的架构。很多公司正在研究并大量投资800V架构创新。提高电压之后,可以改善充电性能。”
“与此同时,这也会影响系统中使用的电子器件,不只是电池,还包括汽车或者数据中心系统中的其他部件,例如逆变器。”
固态变压器与第三代半导体器件
在800VDC架构中,固态变压器正在成为一个越来越受到关注的技术方向。
Synopsys的Gottipati表示:“AI芯片可以集成多个GPU和CPU,因此需要更多电力。与此同时,这些高功耗芯片的功率负载变化也非常剧烈。”
“从半导体设计层面看,SiC和GaN这样的先进材料能够帮助实现更高的功率密度,从而支持更高的计算性能。不过,由于这些器件的开关速度更快,热设计和冷却系统设计也变得更加重要。”
固态变压器可以直接连接到高压交流电网。
英飞凌的Wawer表示:“根据选择的架构不同,输出可以先转换成低压交流电,也可以直接转换成直流电,例如800VDC。”

800V架构的实现方式。来源:英飞凌
从48V迁移到800V架构时,其中一个重要的设计挑战,就是如何使用包括碳化硅和氮化镓在内的新型宽禁带半导体技术。
Lee表示:“这些技术正在逐渐取代一部分传统硅器件。如果使用得当,SiC和GaN可以实现更快的开关速度。”
“这样损失在热上的能量会更少,整个转换器的效率也会更高。对于这些系统来说,即使只是提高1%的效率,如果经过多个转换级累积起来,最终也会产生相当明显的效果。设计人员真正追求的,就是在高功率转换中哪怕只有个位数百分比的效率改善。”
不过,把Si简单换成SiC或者GaN并没有听起来那么容易。
Lee表示:“传统硅器件和老一代技术的开关频率可能只有几kHz。开关速度比较慢时,不需要过多担心EMI、噪声之类的问题。”
“当开关速度提高以后,就需要考虑更高频率的噪声,包括向外部环境传播的噪声以及进入栅极的噪声。驱动栅极时,也需要使用不同类型的信号。”
“控制环路必须设计好,否则电路会不稳定,而且频率越高这个问题越明显。此外,采用碳化硅和氮化镓以后,磁性器件也会不同,可以使用尺寸更小、重量更轻的磁性器件。”
宽禁带材料的另一个优势,是可以减少占用面积。
Lee解释说:“传统变压器会占据很大的电路板面积。数据中心希望在机架中尽可能多地堆叠服务器,所以大家希望设备能够做得更薄、更小。”
“采用GaN,尤其是SiC这样的新技术以后,就可以开始使用更加扁平的磁性器件,从而让我能够堆叠更多设备。如果原来一个机架只能放12个单元,通过缩小占用空间,现在可能就能放20个。”

平面变压器相比传统绕线变压器效率更高,也更容易堆叠。来源:是德科技
根据不同电压等级,Si、SiC和GaN在部分应用领域存在重叠。
Wawer说:“这不是非此即彼的问题。哪一种技术更好,取决于具体应用需求。”
“在高功率、高电压领域,主要有两种材料,也就是硅和碳化硅。一些应用需要比较低的开关速度。对于开关频率最低的一些应用,例如工作在50Hz或者60Hz的HVDC高压直流转换器,可能仍然会使用IGBT(绝缘栅双极型晶体管),因为这是一种成本效率非常高而且已经非常成熟的技术,未来10到20年也不会有太大变化。”
“固态变压器则需要高电压、高开关速度和低开关损耗。因此它非常适合碳化硅。”
其他宽禁带器件还包括750V和1200V等级的SiC JFET。Wawer同时指出,由于GaN拥有高效率和高功率密度,在新的数据中心供电架构中同样会占据重要位置。
安森美最近也是宣布推出最新的EPP(嵌入式功率平台)技术,把功率器件和控制器等,封装到同一个硅片基板上,从而优化系统架构,降低寄生效应,以使第三代半导体发挥最高效率。

安森美EPP技术图示
PMIC在电源转换中的作用
在先进数据中心里,电源管理IC的作用也正在发生变化。
Rambus芯片产品营销高级总监Piero Bianco表示:“PMIC过去属于隐藏在系统后台的器件,现在正在成为支撑整个系统性能的核心器件。”
“AI应用需要更高的功率密度、更精确的电压调节,同时还要应对更加剧烈的负载瞬态。与此同时,随着AI服务器集成越来越多计算、网络和内存能力,而且还需要更大的散热系统,器件本身又必须做得更小。”
“这些要求推动了PMIC更加广泛的应用,让供电轨能够以更加分布式的方式布置在更靠近负载的位置。”
分布式PMIC供电方案可以减少转换损耗,提高电压调节精度,同时更好地应对剧烈的负载瞬态。
这些方案还可以提供精确的遥测数据,实时管理系统电源需求;通过集成电源时序功能,消除外部时序器件;同时提高PCB面积利用效率。
随着AI数据中心承担越来越多训练和推理任务,包括PMIC和内存在内的所有器件都面临更大的压力。
Bianco指出:“数据中心内存会给PMIC带来额外压力。PMIC最主要的应用热点,是集成控制器、MOSFET驱动器和功率MOSFET的多路输出电源芯片,也就是内存子系统。”
“随着DRAM速度持续提高,对PMIC的负载电流、电压调节精度以及负载瞬态响应要求都越来越严格。”
“满足电压调节和瞬态性能规格尤其重要,因为电压跌落可能造成内存时序违规,从而导致数据损坏或者服务器出现其他故障。”
“这些要求推动DDR5把内存供电方案从主板转移到了内存模块上的PMIC中,同时也继续对芯片级和应用级PMIC设计提出挑战。”
结论
为了降低AI数据中心的功耗,大量资金和研发资源正在投入800VDC架构、固态变压器以及固态断路器解决方案。
不过,基础设施和电网通常都是变化非常缓慢的市场。
英飞凌的Wawer表示:“在中国建设AC-DC速度很快,因为这是自上而下推动的。但我生活在德国,而德国属于推进速度比较慢的国家之一。”
“不能低估这些系统如何建立以及基础设施建设本身的难度,因为这些因素可能拖慢整个进程。另外,即使拥有非常出色的创新技术,最终也必须把它真正部署起来。”
随着数据中心功耗相比过去提高一个数量级,这些创新很快都会被需要。
TI的Shenoy表示:“功率正在从数百瓦走向数千瓦。如果把这些功率累加到IT机架一级,我们会从今天的几十千瓦或者几百千瓦,在不太遥远的未来走到兆瓦级。”
“再看整个数据中心,现在的数据中心可能是几十兆瓦或者几百兆瓦,未来会走向吉瓦级。”
数据中心运营商最终必须解决的问题,还是怎样把电真正送到GPU。
Shenoy说:“我们到哪里获得能源?整个供电链路应该怎样设计?电能总是在某个地方产生,而无论能源来自哪里,它都有一个特定的电压等级和形式,而这和GPU真正需要的电压和供电形式完全不同。”
部分资料编译自Semiengineering
#800V#AI芯片#服务器#电源架构#固态变压器#第三代半导体
精彩文章推荐
欢迎关注“EEWorld电源开发圈”







