Gallium-nitriditeknologia (GaN) on ottamassa historiallisen harppauksen korkeajännitealueelle ja haastaa ensi kertaa piikarbidin (SiC) asemat tehoelektroniikan raskaimmassa sarjassa. Power Integrationsin tuore julkaisu esittelee maailman ensimmäiset 1250 V ja 1700 V PowiGaN-kytkimet, jotka on suunniteltu NVIDIAn 800 voltin DC-arkkitehtuuriin seuraavan sukupolven tekoälydatakeskuksissa.
AI-laskennan räjähdysmäinen kasvu on moninkertaistanut datakeskusten tehontarpeen. Yksittäisen palvelinrakin kulutus on noussut kohti megawattia, mikä tekee perinteisestä 54 V DC -syötöstä tehottoman. Siksi suuria datakeskuksia rakentavat Nvidia, Google, Meta ja Microsoft ovat siirtymässä 800 voltin DC-järjestelmiin.
Power Integrations ja Nvidia esittelivät yhteistä arkkitehtuuriaan OCP Global Summitissa San Josessa lokakuussa. Uusi ratkaisu yksinkertaistaa tehoräkkejä, poistaa AC-DC-muunnosvaiheen ja vapauttaa tilaa laskentayksiköille.
Korkeampien jännitteiden jännite-GaN on ollut pitkään “puuttuva palanen” tehoelektroniikassa. Perinteiset GaN-piirit rajoittuivat 650 volttiin, kun taas yli 1200 V sovellukset ovat olleet SiC MOSFETien valtakuntaa. Power Integrationsin PowiGaN-tekniikka muuttaa tilanteen. Sen lateraalinen GaN HEMT -rakenne, jossa virta kulkee sivusuunnassa yhdistää nopeuden, alhaiset kytkentähäviöt ja nyt myös jopa 1700 V jännitekeston.
PI:n white paperin mukaan 1250 V PowiGaN -kytkimet mahdollistavat yli 98 prosentin hyötysuhteen ja yli 1 MHz kytkentätaajuuden. Tälle tasolle SiC ei yllä ilman merkittävää häviöiden kasvua. Lisäksi 1700 V versio soveltuu 1000 VDC syöttöihin, kuten apujärjestelmien InnoMux™2-EP-tekniikkaan, jossa saavutetaan yli 90 % hyötysuhde ilman tuuletinta.
GaN on jo vakiinnuttanut asemansa kuluttajalatureissa ja nopeissa hakkureissa, mutta nyt se astuu ensimmäistä kertaa samalle kentälle SiC:n kanssa – datakeskusten, sähköautojen ja teollisuuden HVDC-sovelluksiin. Kun 800 VDC-ratkaisut yleistyvät, GaN voi tarjota houkuttelevamman vaihtoehdon SiC:lle sekä hinnan että energiatehokkuuden näkökulmasta.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.