千亿AI数据中心，电感器如何提高电源效率？

03-16 06:36

电子爱好者网报道(文章 / 得益于云计算，梁浩斌，AI 需求方面，近年来数据中心市场持续高速扩张。IDC 和浪潮信息在一起 2 月推出的《2025 2024年中国人工智能计算能力发展分析报告显示，全球人工智能服务器年度市场规模 1251 亿美金，2025 年将增至 1587 亿美金，2028 年有望达到 2227 亿美金。在这些因素中，生成式人工智能服务器的比例将在 2025 年 29.6% 提升至 2028 年 37.7%。

随着数据中心规模的增长，能源问题正面临。现在大模型等等 AI 应用计算能力的需求，促进了计算能力的需求 AI 芯片计算率不断提高，同时也带来了相对较高的功耗。单个计算率芯片的功耗，从过去开始 300W 从上到下提升到现在 1000W，大功率 AI 芯片给数据中心带来了更高的电源要求。

另一方面，数据中心需要更高效的效率 PSU(供电模块)，另一方面， GPU 同样需要更强的等算率卡供电设计。

所以为了改进 PSU 能效，许多情况下可选择使用。 SiC、GaN 在此之前，我们有很多关于宽禁带半导体功率器件的文章。 PSU 方案已经介绍过了。此外，实际上，电感也是提高电源效率、增加负载能力的关键设备。

感应器是一种被动元件，其主要功能是储存磁场能量，并通过电磁感应现象阻碍电路中的电流变化。

在结构上，电感是由绝缘线缠绕而成的线圈，由铁氧体、铁粉芯等磁性材料组成。形状可以是环形、柱形、片状等。目前，片式电感是服务器中的主流。

基于法拉第电磁感应定律和楞次定律，当电流通过电感线圈时，会产生磁场，此时电能转化为磁能储存；当电流发生变化时，磁场变化产生感应电动势，即反向电压，同时释放电能。因此，当电流发生突然变化时，电感可以调节和稳定电压。

举例来说，现在 GPU 在计算卡的供电电路中， 12V 转 1V 给 GPU 电源，由于电压低，功率高，电流可达数百安培。当 GPU 当计算卡启动时，电流需求急剧增加，这可能会导致电源的电压急剧下降。 GPU 通过释放存储能量，中可避免电源电流骤降，保证存储能量， GPU 稳定运行。同时在 GPU 在应用中，还规定电感在高频环境下保持低发热，避免因温升而导致性能下降。

除了在 GPU 其实，电感也广泛应用于数据中心的电源部分，比如在数据中心。 PSU 的 DC-DC 部分，电感通过储能和释能稳定电压，保证服务器，GPU 等待设备的稳定运行。

在光模块中，电感可以过滤掉高频电路中的干扰信号。（EMI），特别是在高速光模块上，提高数据传输质量更为重要。

伴随着数据中心的发展，目前电感有三大发展趋势。第一， AI 随着数据中心计算率硬件功率的不断提高，电感需要在服务器机架的有限空间内承载更大的功率，并在高温下提高耐高温能力，保持稳定。

第二，高频率和低损耗，数据中心 PSU 中国越来越多地使用它 GaN、SiC 等宽禁带半导体器件，这些高频器件还需要电感来支持更高的工作频率，同时减少磁芯消耗，提高整个系统的转换效率。

第三，微型化和集成化，AI 服务器、服务器、数据中心、AI 加速卡倾向于在有限的空间内整合更多的计算单元，对包括电感在内的部件有小型化的需求。目前，用于服务器的贴片电感尺寸已经缩小到毫米级。同时，电感体积缩小，功率密度增大，因此一体化成为一种趋势，例如， DrMOS 将电感、电容、MOSFET 等待整合到一个电源模块的封装中。

随着数据中心计算密度的不断上升，电感将进一步整合(嵌入基板)和功能整合(与 IC 协同设计)演变，成为支撑下一代高能电子产品的核心基石。

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