【導(dǎo)讀】雖然人工智能有望帶來人類生產(chǎn)力的飛躍,但其運(yùn)行時能耗巨大,導(dǎo)致溫室氣體的排放也顯著增加。如今,Vicor 電源模塊與垂直供電架構(gòu)相結(jié)合,為 GenAI 提供了高效的供電方法,實(shí)現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先的電流密度。
雖然人工智能有望帶來人類生產(chǎn)力的飛躍,但其運(yùn)行時能耗巨大,導(dǎo)致溫室氣體的排放也顯著增加。如今,Vicor 電源模塊與垂直供電架構(gòu)相結(jié)合,為 GenAI 提供了高效的供電方法,實(shí)現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先的電流密度。
訓(xùn)練生成式人工智能(GenAI)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常需要花費(fèi)數(shù)月的時間,數(shù)千個基于 GPU 并包含數(shù)十億個晶體管的處理器、高帶寬 SDRAM 和每秒數(shù)太比特的光網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)要同時連續(xù)運(yùn)行。雖然人工智能有望帶來人類生產(chǎn)力的飛躍,但其運(yùn)行時能耗巨大,所以導(dǎo)致溫室氣體的排放也顯著增加。
據(jù)《紐約時報》報道,到 2027 年,人工智能服務(wù)器每年的用電量將達(dá)到 85 至 134 太瓦時,大致相當(dāng)于阿根廷一年的用電量。
為了應(yīng)對日益加劇的能耗挑戰(zhàn),AI 處理器的供電網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了多代的發(fā)展。這種全面的演進(jìn)發(fā)展涉及電路架構(gòu)、電源轉(zhuǎn)換拓?fù)?、材料科學(xué)、封裝和機(jī)械/熱工程方面的創(chuàng)新。
生成式人工智能訓(xùn)練處理器的供電方案
負(fù)載點(diǎn)模式和分比式模式的演變
從 2020 年到2022 年,熱設(shè)計功率(TDP)幾乎翻了一番,從 400W 增加到了 700W。TDP 指標(biāo)是指生成式人工智能訓(xùn)練應(yīng)用中 GPU 引擎的連續(xù)功耗。自 2022 年起,半導(dǎo)體行業(yè)的 TDP 水平不斷攀升,到了 2024 年 3 月,市場上甚至出現(xiàn)了一款 TDP 高達(dá) 1000W 的 GPU。
用于生成式人工智能訓(xùn)練的處理器復(fù)合體集成了一個 GPU 或ASIC 芯片,以及六到八個高帶寬存儲器(HBM)芯片。采用 4 納米 CMOS 工藝的 GPU 通常以 0.65V 的內(nèi)核 VDD 運(yùn)行,可能包含 1000 億或更多的晶體管。HBM 提供 144GB 的存儲容量,其工作電壓一般為 1.1V 或 1.2V。該處理器的一個關(guān)鍵供電特性與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法負(fù)載有關(guān)。對比處于空閑狀態(tài)的 GPU 和算法滿載狀態(tài)的 GPU,瞬態(tài)電流消耗(dI/dt)差別可能非常大,可能達(dá)到每微秒 2000 安培或更多。此外,該處理器不能容忍較大的電源電壓下沖或過沖幅值;這些負(fù)載階躍瞬變必須限制在標(biāo)稱 VDD 的 10% 以內(nèi)。設(shè)計用于生成式人工智能訓(xùn)練處理器的供電解決方案時,由于這些動態(tài)操作條件的原因,峰值電流輸送能力通常設(shè)計為連續(xù)電流輸送能力的兩倍,峰值事件通常持續(xù)數(shù)十毫秒(圖 1)。
圖 1:基于 GPU 的生成式人工智能訓(xùn)練處理器芯片復(fù)合體,加速器模塊(AM)上安裝有高帶寬存儲器(HBM)。
對于 CPU、FPGA、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)處理器以及現(xiàn)在的 AI 訓(xùn)練和推理芯片發(fā)展最重要的供電架構(gòu)是負(fù)載點(diǎn)(PoL)方法。相較于傳統(tǒng)的多相并聯(lián)電源架構(gòu),分比式 PoL 電源架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了更高的功率和電流密度。這種電源架構(gòu)借鑒了理想變壓器的“匝數(shù)比”概念,通過分壓實(shí)現(xiàn)電流倍增。電流倍增的可擴(kuò)展性使我們能夠根據(jù)不同的輸出電壓和電流需求,開發(fā)一系列全面的 PoL 轉(zhuǎn)換器。這對客戶來說至關(guān)重要,因?yàn)楦呒?AI 訓(xùn)練處理器的需求正快速變化。 分比式電源架構(gòu)(FPA) 分解為穩(wěn)壓和變壓兩部分功能 生成式人工智能電源系統(tǒng)設(shè)計面臨的主要挑戰(zhàn)包括: 很高的電流輸送能力,范圍從 500 安培到 2000 安培 負(fù)載需要出色的動態(tài)性能 PDN 的損耗和阻抗較大 48V 母線基礎(chǔ)架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化使用,需要從 48V 轉(zhuǎn)換到 1V 以下的能力 要解決這種大電流和高密度負(fù)載點(diǎn)(PoL)問題,需要采用不同的方法。先進(jìn)的分比式電源架構(gòu)將穩(wěn)壓和變壓/電流倍增功能進(jìn)行了分解,可將這些供電級放置在最佳位置,從而達(dá)到最高的效率和功率/電流密度。 當(dāng)輸入電壓(VIN)等于輸出電壓(VOUT)時,穩(wěn)壓器的效率最高,隨著輸入輸出比的增加,效率逐漸降低。在 36 至 60V 的典型輸入電壓范圍內(nèi),最佳輸出母線電壓將是 48V,而不是中間母線架構(gòu)(IBA)中常見的傳統(tǒng) 12V 母線電壓。48V 輸出母線所需的電流是 12V 線的四分之一(P=VI),而 PDN 的損耗是電流的平方(P=I2R),這意味著損耗降低至原來的 1/16。因此,先安裝穩(wěn)壓器并將其調(diào)節(jié)至 48V 輸出,可以實(shí)現(xiàn)最高的效率。穩(wěn)壓器還必須接受有時低于 48V 的輸入電壓,這就需要一個降壓-升壓的功能來滿足這一設(shè)計需求。一旦輸入電壓得到了穩(wěn)壓,下一步便是將 48V 轉(zhuǎn)換為 1V。 在需要為 1V 負(fù)載供電的情況下,最佳變壓比為 48:1。在這種情況下,穩(wěn)壓器將輸入電壓降壓或升壓到 48V 輸出,再由變壓器將電壓從 48 降至 1V。降壓變壓器以相同的比率加大電流,因此變壓器組件也可以稱為電流倍增器。在這種情況下,1 安培的輸入電流將倍增至 48 安培的輸出電流。為了最大限度地減少大電流輸出的 PDN 損耗,電流倍增器必須小巧,以便盡可能靠近負(fù)載放置。 PRMTM 穩(wěn)壓器和 VTMTM/MCMTM 模塊化電流倍增器結(jié)合在一起,構(gòu)成 Vicor 分比式電源架構(gòu)。這兩個器件相互合作,各司其職,實(shí)現(xiàn)完整的 DC-DC 轉(zhuǎn)換功能。 PRM 通過調(diào)制未穩(wěn)壓的輸入電源提供穩(wěn)壓輸出電壓,即“分比式母線電壓”。該母線供電給 VTM,由 VTM 將分比式母線電壓轉(zhuǎn)換為負(fù)載所需的電平。 與 IBA 不同,F(xiàn)PA 不通過串聯(lián)電感器從中間母線電壓降壓至 PoL。FPA 不通過降低中間母線電壓來平均電壓,而是使用電流增益為 1:48 或更高的高壓穩(wěn)壓和電流倍增器模塊,以提供更高的效率、更小的尺寸、更快的響應(yīng)和 1000 安培及以上的可擴(kuò)展性(圖 2)。 圖 2:分比式電源架構(gòu)可以提供超過 1000 安培的大電流,并使供電網(wǎng)絡(luò)的電阻降低到 1/20。 垂直放置 PoL 轉(zhuǎn)換器減少功耗耗散 在前幾代大電流生成式人工智能處理器電源架構(gòu)中,PoL 轉(zhuǎn)換器被放在處理器復(fù)合體的橫向(旁邊)位置。由于銅的電阻率和 PCB 上的走線長度,橫向放置的 PoL 供電網(wǎng)絡(luò)(PDN)的集總阻抗相當(dāng)高,可能達(dá)到 200μΩ 或更高。隨著生成式人工智能訓(xùn)練處理器的連續(xù)電流需求增加到 1000 安培,這意味著 PCB 本身就會消耗掉 200 瓦的功率??紤]到在 AI 超級計算機(jī)中用于大型語言模型訓(xùn)練的加速器模塊(AM)多達(dá)數(shù)千個,而且?guī)缀鯊牟粩嚯?,通常會持續(xù)運(yùn)行 10 年或更長時間,這 200 瓦的功率損耗在整體上變得非常龐大。 認(rèn)識到這種能源浪費(fèi)后,AI 計算機(jī)設(shè)計師已經(jīng)開始評估采用垂直供電(VPD)結(jié)構(gòu),將 PoL 轉(zhuǎn)換器直接放置在處理器復(fù)合體的下方。在垂直供電網(wǎng)絡(luò)中,集總阻抗可能降至 10μΩ 或更低,這意味著在內(nèi)核電壓域 1000 安培的連續(xù)電流下,只會消耗 10 瓦的功率。也就是說,通過將 PoL 轉(zhuǎn)換器從橫向放置改為縱向放置,PCB 的功耗減少了 200–10=190 瓦(WPCB )(圖 3)。 圖 3:生成式人工智能加速模塊從橫向(頂部)供電改為縱向(背部)供電,可將 PDN 損耗降低至 1/20。 圖 4:使用 VPD 時,處理器芯片的表面電壓均勻,有助于最大限度地提高計算性能,同時最小化功率損耗。 根據(jù)未來幾年公共領(lǐng)域?qū)铀倨髂K(AM)需求的預(yù)測(2024 年超過 250 萬件),以及對電力成本的合理估計(每兆瓦時 75 美元),每個 AM 節(jié)省 240W 電力,到 2026 年將在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)太瓦時的電力節(jié)省,相當(dāng)于每年節(jié)約數(shù)十億美元的電力運(yùn)營成本,而且根據(jù)可再生能源的使用比例,每年還能永久性地減少數(shù)百萬噸的二氧化碳排放。 遏制失控的生成式人工智能功耗 Vicor 正引領(lǐng)生成式人工智能供電技術(shù)的創(chuàng)新浪潮。他們提供的分比式負(fù)載點(diǎn)轉(zhuǎn)換器解決方案有助于提升生成式人工智能處理器的功效,使生成式人工智能的功耗與社會層面的環(huán)境保護(hù)和節(jié)能目標(biāo)相一致。Vicor 持續(xù)推動電源架構(gòu)的創(chuàng)新,并開發(fā)先進(jìn)的新產(chǎn)品,致力于解決生成式人工智能模型訓(xùn)練帶來的功耗增加問題。通過采用先進(jìn)的分比式電流倍增器方法進(jìn)行負(fù)載點(diǎn) DC-DC 轉(zhuǎn)換,就可以充分發(fā)揮生成式人工智能優(yōu)勢,同時有效控制全球范圍內(nèi)的能源消耗。
文章來源:Vicor
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