Szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI) i obliczeń wysokiej wydajności (HPC) zmienia globalną infrastrukturę centrów danych.NVIDIA,Informacje, orazAMDPodczas gdy tradycyjne regały w centrach danych zazwyczaj zużywają 1020 kW, zaawansowane regały AI mogą przekroczyć 100 kW.

Ten dramatyczny wzrost zapotrzebowania na energię wywiera bezprecedensową presję na systemy dostarczania energii, w tym zasilanie, regulatory napięcia i moduły konwersji mocy.materiały półprzewodnikowe o szerokiej pasmowej przepustowości stały się niezbędne do poprawy efektywności energetycznej i wydajności termicznej w infrastrukturze sztucznej inteligencji nowej generacji.

Wśród nich,Azotany galliowe(GaN) orazKarbyd krzemowy(SiC) są powszechnie uważane za dwie najbardziej obiecujące alternatywy dla tradycyjnychSilikonOba materiały umożliwiają wyższe częstotliwości przełączania, zwiększoną wydajność i lepszą wydajność termiczną, ale są zoptymalizowane do różnych rodzajów zastosowań w elektronikach mocy.

W niniejszym artykule analizowane są podstawowe różnice między GaN a SiC oraz zbadano, w jaki sposób każdy materiał pasuje do projektów infrastruktury sztucznej inteligencji, których oczekuje się znaczne rozszerzenie do 2026 r.

Dlaczego szerokie półprzewodniki mają znaczenie dla infrastruktury AI

Szybkie skalowanie obciążeń roboczych sztucznej inteligencji znacząco zwiększyło zużycie energii w centrach danych, dlatego efektywność energetyczna stała się głównym priorytetem inżynierii.Nawet niewielka poprawa efektywności konwersji energii może przekształcić się w znaczne oszczędności energii w skali centrum danych.

Szerokie półprzewodniki, takie jak GaN i SiC, oferują kilka zalet w stosunku do konwencjonalnych urządzeń krzemowych:

• Wyższe napięcie awaryjne

• Szybsze prędkości przełączania

• Mniejsze straty przewodzenia

• Zdolność do podnoszenia temperatury pracy

Właściwości te pozwalają inżynierom zaprojektować konwertery mocy mniejsze, bardziej wydajne i zdolne do obsługi większej gęstości mocy, co jest niezbędnym wymogiem dla nowoczesnych klastrów sztucznej inteligencji.

Właściwości materiału: GaN vs. SiC

Chociaż zarówno GaN, jak i SiC należą do kategorii szerokopasmowych półprzewodników, ich właściwości fizyczne różnią się w sposób wpływający na projekt urządzenia i architekturę systemu.

Z tego porównania GaN wyróżnia się wyjątkowo szybką zdolnością do przełączania, podczas gdy SiC oferuje lepszą przewodność cieplną i wysokonapięciową wydajność.

Zalety GaN dla systemów energetycznych sztucznej inteligencji

Urządzenia oparte na technologii GaN są szczególnie odpowiednie do zastosowań w zakresie przełączania wysokiej częstotliwości.Niskie obciążenie przez bramę i minimalne straty w przełączaniu pozwalają przetwornikom mocy działać na częstotliwościach kilkakrotnie wyższych niż tradycyjne urządzenia krzemowe.

Dla infrastruktury sztucznej inteligencji zapewnia to kilka korzyści:

Większa gęstość mocy
Wysokie częstotliwości przełączania pozwalają na mniejsze komponenty pasywne, takie jak induktory i kondensatory, umożliwiając bardziej kompaktowe projekty zasilania.

Poprawa wydajności w systemach niskiego i średniego napięcia
Urządzenia GaN są wysoce wydajne w zakresie napięć, zwykle stosowanych w zasilaniach serwerów i regulacjach punktów obciążenia.

Zmniejszone wymagania chłodzące
Zmniejszone straty przełączania przekładają się na zmniejszoną produkcję ciepła, co upraszcza zarządzanie cieplne w gęstych środowiskach serwerowych.

Zalety te sprawiają, że GaN jest szczególnie atrakcyjny w zastosowaniach takich jak:

• Zasilanie serwerów

• Przekształcacze prądu stałego

• Regulatory napięcia akceleratora AI

Zalety SiC dla infrastruktury o dużej mocy

Podczas gdy GaN wyróżnia się w przełączaniu wysokiej częstotliwości, SiC oferuje wyjątkowe zalety w środowiskach o dużej mocy i wysokim napięciu.

Dzięki wyjątkowej przewodności cieplnej i wysokiemu polu elektrycznemu, urządzenia SiC mogą działać niezawodnie przy znacznie wyższych napięciach i temperaturach niż krzemowy lub GaN.

W projektach infrastruktury sztucznej inteligencji SiC jest często stosowany w łańcuchu dostaw energii w górnym rzędzie, w tym:

• Jednostki dystrybucji energii w centrach danych

• Przetwory energii wysokonapięciowej

• Systemy energetyczne podłączone do sieci

Do najważniejszych korzyści należą:

Zdolność wysokiego napięcia
Urządzenia SiC mogą obsługiwać napięcia przekraczające 1200 V, co czyni je idealnymi dla dużych systemów energetycznych.

Doskonała wydajność termiczna
Wysoka przewodność cieplna umożliwia efektywne rozpraszanie ciepła w środowiskach o dużej mocy.

Poprawa efektywności energetycznej
SiC zmniejsza straty przewodzenia w zastosowaniach o dużej mocy, co jest kluczowe dla dużych centrów danych zużywających megawaty energii elektrycznej.

Typowa architektura zasilania AI Data Center

Nowoczesne centra danych AI często łączą wiele technologii półprzewodnikowych w ramach tej samej architektury dostarczania energii.

Uproszczony łańcuch mocy może wyglądać tak:

1. Sieć użyteczności publicznej → Wysokonapięciowe zasilanie prądem zmiennym

2. Wysokowytrzymałe wyprostowanie i przekształcanie mocy (urządzenia SiC)

3. Średnia dystrybucja autobusów prądu stałego

4. Moduły zasilania serwerów (urządzenia GaN)

5. Regulatory punktu obciążenia do procesorów graficznych i przyspieszaczy AI

Ta architektura hybrydowa pozwala inżynierom wykorzystać moc obu materiałów: SiC do konwersji mocy wysokiego napięcia i GaN do konwersji mocy wysokiej częstotliwości,wysokiej wydajności dostarczania energii na poziomie serwera.

Trendy rynkowe do 2026 r.

Analitycy branżowi przewidują, że popyt na urządzenia półprzewodnikowe o szerokim zakresie pasmowym będzie nadal przyspieszał do 2026 r., napędzany przez AI, pojazdy elektryczne i systemy energii odnawialnej.

Rynek kształtuje kilka kluczowych trendów:

• Zwiększenie wykorzystania systemów zasilania 800 V w centrach danych

• Wyższe gęstości mocy na poziomie regałów przekraczające 100 kW

• Większy nacisk na efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój

W rezultacie oczekuje się szybkiego rozwoju technologii GaN i SiC, przy czym każdy materiał służy różnym segmentom ekosystemu elektroniki mocy.

Wniosek

W przypadku projektów infrastruktury sztucznej inteligencji zaplanowanych na 2026 r., wybór między GaN a SiC niekoniecznie polega na wyborze jednego materiału nad drugim.Najbardziej efektywnym podejściem jest często integracja obu technologii w ramach tej samej architektury zasilania.

Urządzenia GaN oferują wyjątkową wydajność w konwersji mocy wysokiej częstotliwości, niskiego i średniego napięcia, co czyni je idealnymi dla zasilania serwerowego i regulacji napięcia.Urządzenia SiC doskonale sprawdzają się w zastosowaniach wysokonapięciowych i o dużej mocy, takich jak interfejsy sieci i duże systemy dystrybucji energii.

W miarę jak centra danych sztucznej inteligencji będą rosnąć w rozmiarze i złożoności, komplementarne zalety tych dwóch materiałów będą odgrywać kluczową rolę w umożliwianiu bardziej wydajnych, skalowalnych,i zrównoważonej infrastruktury informatycznej.