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英飞凌在慕尼黑发布了一款12 kW高性能电源(PSU)参考设计,专为人工智能数据中心和服务器打造。
在效率和功率密度上表现优异,也是从功率芯片和电源技术的角度,如何应对AI时代的需求。 尤其是大模型的训练和推理任务,对计算能力的要求越来越高,导致了数据中心电力需求的急剧上升。
拿高性能GPU来说,几年前单颗芯片的功耗大约在300 W左右,现在已经攀升到1000 W,甚至在未来几年可能突破2000 W。一个数据中心机架的功率需求从传统的10 kW级别迅速跃升到100 kW以上,甚至更高。

Part 1
服务器电源的设计
功率需求的变化变化给数据中心的能源管理带来了巨大压力。
传统服务器电源设计通常针对通用计算,功率在800 W左右,主要使用硅基MOSFET器件,效率保持在90%到94%之间就足够了。但在AI负载下,能耗问题被放大了。
这不仅仅是电源层面的成本问题,对于能源基础设施的承载能力有很大的影响。如果不提升效率,数据中心可能会面临电力短缺的风险。
从电力供应链的角度看,挑战同样明显。
电网的稳定性是个大问题,尤其是可再生能源如太阳能和风能的占比越来越高,但这些能源的输出不稳定,容易受天气影响。输电线路和变电站的扩建需要大量投资和时间,成本高昂。
数据中心运营商因此更倾向于在现有设施内优化,而不是大规模扩建,电源单元在有限的空间和电力配额内,提供更高的效率和功率密度。
为了应对这些挑战,电源设计开始向三个方向演进:
◎一是采用更高的电压等级,比如从传统的400 V转向800 V或更高,以减少电流损失;
◎二是提高开关频率,缩小磁性元件和滤波器的体积;
◎三是提升功率密度,让单位体积内输出更多功率。传统硅MOSFET在高压大电流场景下的开关损耗和热稳定性已经接近物理极限,无法满足这些新要求。
宽禁带半导体材料如SiC和GaN就进入了视野。
◎SiC适合高压应用,能承受更高的温度和电压;
◎GaN则在高频开关中表现出色,损耗低、体积小。
这些材料的引入,不仅是简单替换,更是推动整个系统架构的优化。
AI数据中心的电力需求增长推动了电源技术的变革。从单一依赖硅器件,转向硅、SiC和GaN的混合应用,这是一种系统级的转变,旨在最大化利用每一瓦电力,在有限资源下支持AI计算的扩张。
Part 2
英飞凌的电源设计演进路径

英飞凌的电源参考设计路线图从3 kW起步,逐步升级到12 kW,每一代都针对AI数据中心的具体需求,结合材料选择和架构优化。以下是详细的演进过程。

3 kW阶段的设计主要使用SiC和硅MOSFET。
前端采用无桥图腾柱功率因数校正(PFC)电路,后端是半桥LLC谐振转换器。在中等负载下,PFC级的硬开关损耗是主要问题。
英飞凌引入CoolSiC MOSFET,利用其低反向恢复电荷和良好热导率,让PFC在连续导通模式下高效运行。同时,在LLC部分,由于开关频率较低,硅基CoolMOS器件仍保持成本优势。
这一阶段的整体效率达到97.5%,功率密度为32 W/in³,已经比传统设计有明显提升。
3.3 kW阶段,这里首次引入GaN器件。
AC-DC转换仍由SiC负责高压部分,承受大电流压力。而DC-DC LLC转换器则切换到GaN,利用其高开关频率能力,将频率从之前的水平提升到500 kHz。
这不仅减小了变压器和电感的体积,还显著提高了功率密度到98 W/in³。
GaN的零反向恢复电荷特性在高频软开关拓扑中特别有效,几乎消除了开关损耗,成为效率突破的关键点。

进入8 kW阶段,随着功率增加,设计面临更大挑战。
SiC在前端PFC级的占比进一步扩大,几乎完全取代硅器件,以应对电流应力的上升。
◎在LLC DC-DC级,GaN用于初级侧,降低驱动电路的损耗;
◎次级侧的同步整流仍由硅MOSFET负责。这种“SiC主干 + GaN高频 + 硅辅助”的组合,实现了效率和成本的平衡。
即使在满载条件下,效率仍保持在97.5%,功率密度提升到100 W/in³。
这一代设计展示了材料互补的优势:SiC处理高压,GaN优化高频,硅填补低成本环节。

12 kW阶段是英飞凌的最新成果,也是当前AI数据中心电源的前沿水平。
核心创新在于拓扑结构的演进:
◎前端从两级图腾柱PFC升级到三级飞电容交错PFC,多级结构的分担开关应力,允许使用额定电压更低的器件,同时减小电感体积并改善电磁干扰(EMI)性能。
◎后端采用全桥LLC谐振转换器,并集成双向能量缓冲器,支持保持时间和电网波形整形。
该设计的峰值效率超过99%,功率密度达到113 W/in³,远超行业平均水平。

通过这一系列演进,我们可以看到英飞凌的策略:
◎硅在低压、成本敏感的环节仍有价值;
◎SiC在高压大功率硬开关中不可或缺;
◎GaN则在高频软开关场景中发挥潜力。
三者不是相互取代,而是形成互补,结合架构优化,提供渐进式的解决方案。这不仅满足了当前需求,还为未来更高功率的扩展奠定基础。
小结
提升效率意味着减少能耗。在AI负载下,每提高1%的效率,就能节省大量电力,缓解电网压力。这有助于数据中心向绿色转型,高功率密度允许在相同空间内部署更多计算资源。从产业链角度,宽禁带半导体的推广将重塑供应链。
原文标题 : 技术解析|英飞凌发布面向AI数据中心的12 kW电源设计