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随着 AI 数据中心计算需求的增长,电力需求也在随之增加,据估计,英伟达(NVIDIA)Feynman 架构的电力需求将比 Blackwell 高出 17 倍。

英伟达 Feynman GPU 具备多项突破性功能,并将于 2028 年在 Rubin 之后发布。该公司一直致力于提供更高效的 AI 解决方案,但随着要求的提高,电力需求也出现了惊人的增长。

摩根士丹利研究(Morgan Stanley Research)发布了一张图表,直观展示了英伟达三种 AI 机架解决方案的总功率半导体含量。

从基准的 Blackwell 或 B200 开始,其总功率半导体成本估计约为 11,234 美元,GB200 增加了约 4,000 美元,GB300 又增加了 3,500 美元。整个 Blackwell 代在功率半导体方面的成本就高达 17,761 美元,但随着英伟达机架向 Rubin 和 Feynman 等未来芯片演进,仅电力成本就将大幅上升。

预计于今年晚些时候发布的 Rubin,其功率半导体成本估计将超过 33,000 美元,是 Blackwell GB200 的 3 倍。英伟达 Rubin Ultra 机架的电力系统成本将是 Rubin 的 3 倍,估计约为 95,000 美元。

Feynman 机架的功率半导体含量将是 Rubin Ultra 的两倍,跃升至惊人的 191,000 美元以上。这比 Blackwell 增加了 17 倍,展示了 Feynman 代 AI 专用机架在电力含量方面的规模。

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从数据细分来看,PCS(电源转换系统)和 VRM(电压调节模块 - VPD/SiVR)第二级占据了半导体含量的主要部分,份额分别为 27% 和 26%。

紧随其后的是为机架供电的 PSU(电源单元),占 19% 的份额。侧向 VRM 占 15% 的份额,而 IBC(第一级中间总线转换器)和 BBU(电池备份单元)/ UPS(不间断电源)将占据 4-5% 的比例。其余个位数份额由交换机、网卡(NIC)和电子熔断器(eFuses)占据。

英伟达已经宣布未来 AI 数据中心将转向 800 VDC(直流)架构,以取代传统的 48V/54V 标准。这将消除瓶颈,减少电流、铜的使用量和电缆体积,同时提供更安全且可扩展的基础设施设计。800 VDC 系统紧凑且最适合下一代配电需求,可减少转换和布线体积,并将分配损耗降至最低。

现有设计中遇到的瓶颈包括:

  • 空间限制: 现有的英伟达 GB200 NVL72 或 GB300 NVL72 拥有多达八个电源机架,为 MGX 计算和交换机架供电。在兆瓦(MW)规模下,如果使用相同的 54 VDC 配电,Kyber 的电源机架将消耗高达 64 U 的机架空间,导致没有空间放置计算单元。在 GTC 2025 上,英伟达展示了一个 800 V 边柜(sidecar),用于为单个 Kyber 机架中的 576 颗 Rubin Ultra GPU 供电。另一种方法是为每个计算机架配备一个专用的电源供应机架。

  • 铜负载过重: 在单个 1 MW 机架中使用 54 VDC 的物理特性要求高达 200 kg 的铜母线。在单个 1 吉瓦(GW)数据中心中,仅机架母线就需要高达 200,000 kg 的铜。显然,现有的配电技术在未来的 GW 级数据中心中是不可持续的。

  • 低效转换: 电源链中重复的 AC/DC(交流/直流)转换不仅能源效率低,而且增加了故障点。

800 VDC 系统的主要优势包括:

  • 高效率与低损耗: 转向 800V VDC 减少了功率转换步骤(例如,从 800V 直接降至芯片所需的 6V),从而最大限度地减少能量损失。

  • 缩减基础设施占地面积: 较低的电流允许使用更细、更轻的电缆和更小的电源组件,从而腾出宝贵的 IT 机架空间以放置更多计算能力。

  • 由先进功率电子技术驱动: 该系统大量使用氮化镓 (GaN) 和碳化硅 (SiC) 半导体,这些材料能够实现高效的高压开关。

  • 数据中心应用: 根据 2026 年的行业标准,AI 工厂利用这种架构为托管数百颗 GPU 的机架供电,支持兆瓦级(megawatt-level)的功率密度。

  • 安全性与稳定性: 虽然在较高电压下运行,但 800V DC 架构包含专用组件,如固态继电器、高压热插拔设备和隔离传感器,以维持安全性。

800VDC 将首先引入英伟达的 Kyber 机架,预计于 2027 年推出,并将配置在密集的机架中,搭载 576 颗 Rubin Ultra 芯片组成的 Rubin Ultra AI GPU 系列,采用全液冷 600kW 解决方案。

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对 800VDC 架构依赖的增加以及电源组件的大幅增长,将引发 VRM 制造商和电源供应商的强烈反应,他们将扩大生产规模,以满足下一代数据中心日益增长的需求。

https://wccftech.com/nvidia-feynman-gpus-push-power-semi-content-17-times-higher-vs-blackwell/

(来源:wccftech)

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