每当我们观看最新电影,与 AI语音助手交谈,或者在家使用笔记本电脑参加商务会议时,我们都会通过数据中心推送大量数字信息,并使用耗电量超大的资源,而且这方面的使用量有增无减。
2022 年,全世界共创建并使用了近 100ZB(100 万亿 GB)的数据。到 2025 年,这片浩瀚无边的比特海洋预计几乎翻一番。1 而且这些数据日益通过超大规模数据中心运行,每个数据中心都塞满了数千台服务器。
美国政府在 2018 年,也就是最后一年进行计算的时候,估计数据中心的能源需求为每年 70 太瓦时。2 自那以后,仅区块链挖矿的增长就使能源需求数据翻了一倍多。美国数据中心能源效率专业知识中心(Center of Expertise for Energy Efficiency in Data Centers)称,目前数据中心的耗电量可能至少占美国总耗电量的 2%。3 这足以对环境产生重大影响,也使实现数据中心更可持续运行的目标更加紧迫。
Robert Taylor 是 TI 的一名系统经理,专门从事工业电源管理。他表示,为了处理爆炸式增长的数据流,数据中心的服务器不断发展,每台服务器的耗电量也在不断增加:前几年平均每台服务器为 1,500 瓦,较新的服务器增加到了平均 3,000 瓦每台。
提高功率密度,进而提高服务器电源单元 (PSU) 的效率,是实现数据中心更高效运行的一种方式。
Robert 认为,升级服务器 PSU 的紧迫性更高。因为数据中心日益增长的电力需求正遭遇瓶颈:大多数超大规模数据中心无法提供超过 50 兆瓦的电力。
“由于这些数据中心的总电量有限,数据中心需要将尽可能少的电用在冷却和因电子设备低效而造成的损耗上,”Robert 表示。
同时,他也表示,服务器行业正在追求更小的印刷电路板占用空间,以便提高每个机架的算力。这意味着服务器中的功率元件必须变得更小、更高效,而且不会产生过多的热量。
TI在生产创新的半导体电源产品方面处于领先地位,能够满足当前和未来几代前沿数据中心所需的超高性能、效率和热管理需求。即便是超大规的模数据中心,最终产生的电能也能以更可持续的方式帮助它们平稳运行。
处理更高的功率和温度
半导体电源高性能、高能效的关键是实现更高水平的功率密度,也就是能在更小的体积中提供更高的功率处理能力。但更高的功率密度也会在较小的体积中产生更多热量,这就需要先进的热管理技术来维持性能和保护元件。
并不是只有数据中心需要更高的功率密度。电网、通信设备、电动汽车和个人电子产品的电子系统也需要由密度更大、热效率更高的电源芯片提供的性能和效率。
使用高效封装减少产热量
TI正加快攻克挑战,为服务器电源芯片提供更高的功率密度。带有集成开关的小外形晶体管 (SOT) 封装可提高功率密度和性能,同时降低成本。
如果没有创新的热管理方法,就不可能取得这样的进步。为了优化热性能并突破芯片级功率密度限制,我们主要关注:工艺技术、电路设计技术和热优化封装。
服务器中产生的许多热量来自功率损耗,这种损耗是由于将输入的 400V 交流电转换为 6V 或更低的直流电所致。诸如 电源模块之类的产品使用我们具有集成式场效应晶体管 (FET) 的,可提供快捷的开关速度和更低的电阻,从而大幅降低上述功率损耗、提高芯片效率,进而减少散热。
“器件中的任何电阻都会拉低效率,既浪费了电力又产生了额外的热量”,TI 的 QFN 和 SOT 封装开发部总监 Les Stark 说。
为进一步减少产生额外热量的功率损耗,TI将充分利用业界卓越的功能,例如将 FET 和电容器等更多元件集成到电源芯片中。与具有超低导通电阻的 电子保险丝一样,这种集成使开关速度更快且更高效,并减少了噪声,能够在实现高达 80A 电流的同时提供更出色的热性能。在某些情况下,TI通过在芯片上进行元件三维堆叠,实现了更高的集成度。
利用热增强型封装有效散热
TI还率先通过创新的器件封装为芯片散热。例如,TI开创了使用倒装芯片式封装将芯片表面及其连接器直接连接至电路板、而不是依靠键合线将信号送入和送出芯片的 HotRod 和增强型 HotRod QFN 封装。这种更直接的连接可以高效地将热量从芯片转移到电路板上。
“这种封装设计提供了以前认为不可能的大接地焊盘,从而在器件到印刷电路板之间形成了良好的散热路径,”Les 说。
TI其他先进的散热方法包括通过更有效的散热器放置,实现更出色的顶部冷却。我们的 (GaN) FET 采用顶部冷却封装。随着提高每台服务器算力的需求,衍生出全新的、需要更多芯片散热方法的更密集元件布置,这种封装在数据中心系统的重要性日益凸显。
“由于 GaN 能帮助我们实现更高的功率密度,这种灵活的冷却方法将变得更加重要,”Robert 说。
在微型芯片中,任何一种提效和散热方法都可以显著改善热管理和效率。通过优化封装的大小和效率,我们可帮助解决数据中心客户的散热问题,并减少对环境的影响。
1 来源:https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/
2 来源:
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HotRod™ 是德州仪器 (TI) 的商标。
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