国際エネルギー機関（IEA）によると、データセンターは2022年に全電力の約2％に相当する約460 TWhを消費しました。暗号通貨や人工知能／機械学習（AI／ML）など、エネルギーを大量に消費するアプリケーションの台頭により、この数値が急速に上昇することは確実です。これは、各技術分野における高性能グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の採用に基づいて予測されます。
この分野の成長は驚異的で、ChatGPTのユーザー獲得数は最初の5日間で100万人、最初の2ヶ月で1億人に達し、TikTokやInstagramを大きく上回っています。GPT-4のトレーニングには、1.7兆のパラメータと13兆のトークンを使用し、25,000個のNVIDIA A100 GPUが必要で、各サーバの消費電力は約6.5kWでした。OpenAIによると、このトレーニングは100日かかり、50GWhのエネルギーを消費し、1億米ドルの費用がかかったとのことです。
この環境では、予測を立てることが難しく、ほとんどがAIをサポートするGPUの導入によって決まります。低い値では、IEAはデータセンターが2026年までに少なくとも650TWhを消費すると予測していますが、1,000TWhを超える可能性がないわけではありません。
AI データセンターでのアーキテクチャの進化
初期のデータセンターは、グリッド電圧を一元的に12Vに変換し、これをサーバにバス接続してロジックレベルの変換（3.3／5V）を行っていました。このアプローチでは、電力が増加すると損失が大きくなりすぎるため、バス電圧を48Vに上げて、電流を1／4、損失を1／16に削減しました。
プロセッサ電圧が3.3V以下のサブボルトレベルにまで低下したため、比較的高い電力で複数の電圧レールが必要になりました。そのため、2段階変換が導入されました。2段階変換ではDC-DCコンバータ（中間バスコンバータ（IBC）と呼ばれる）が48Vを12Vのローカルバス電圧に変換し、それから低い電圧への変換が実行されました。
AIデータセンターには効率的な電力変換が必要
電力損失は諸刃の剣です。損失はエネルギーの浪費であり、コストに影響します。また、熱が発生するため、スペースが必要でありそれに伴って管理コストも必要になります。ハイパースケールのAIデータセンターを運用する場合、120kWのラック電力が必要です。グリッド電力をGPU用電圧に変換するための効率は約88％なので、15kWの廃熱が発生し、これを液体冷却で対処しなければなりません。
効率と電力密度（これらは密接に関連しています）は、サーバの電源設計の合言葉です。主電力網からのエネルギーは、可能な限り損失を少なくして有用な電力に変換する必要があります。このため、トポロジが進化し、同期整流などの技術が開発され、整流器では損失の多いダイオードがMOSFETに置き換えられるようになりました。
トポロジを強化することは戦いの半分に過ぎません。効率を最適化するには、すべてのコンポーネントも可能な限り効率的でなければなりません。特に、変換プロセスに不可欠なMOSFETはそうです。
MOSFETは損失のないデバイスではなく、導通時とスイッチング時に損失が発生します。サーバ用電源が小型化のために高周波動作に移行する場合、特に改善の対象となるのはスイッチング損失です。
高効率PowerTrench® MOSFET
オンセミの低電圧から中電圧のT10 PowerTrench® MOSFETは、最新のシールドゲート・トレンチ技術により、スイッチング損失と伝導損失を低減します。その結果、Qgが大幅に減少し、RDS(ON)が1mΩ以下になります。業界をリードするソフトリカバリ・ボディダイオードは、リンギング、オーバシュート、ノイズ、Qrr損失を低減し、高速スイッチング・アプリケーションにおいて性能とリカバリのバランスを図ります。
これらの新しいMOSFETは、従来のデバイスと比較して、スイッチング損失を最大50%改善し、導通損失を30%以上改善することができます。
オンセミの新しい40Vおよび80V T10 PowerTrenchデバイスは、クラス最高のRDS(on)を実現しています。NTMFWS1D5N08X（80 V、1.43 mΩ、5 mm×6 mm SO8-FLパッケージ）と NTTFSSCH1D3N04XL（40V、1.3mΩ、3.3 mm×3.3 mmソースダウンデュアルクールパッケージ）は、AIデータセンターにおけるアプリケーションの電源ユニット（PSU）およびIBC向けとして、クラス最高の性能指数（FOM）を達成しています。T10 PowerTrench MOSFETは、97.5%以上の効率を規定する厳格なOpen Rack V3効率仕様に適合しています。
T10 PowerTrench MOSFETの詳細をご覧ください。また、オンラインPLECSシミュレーションツールで、素早く簡単な解析をお試しください。
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Aditya Jain
Sr. Director, Product Line Management