近年、人工知能（AI）が急速に拡大しており、コンテンツ生成から顧客サービスを提供するオンラインチャットボットに至るまで、私たちの日常生活の非常に多くの側面に浸透しています。この背景にはデータ処理の膨大な増加があり、その多くは強力なコンピューティングインフラを必要としています。AIモデルは利用可能になる前に、通常は先進的なデータセンターで行われるトレーニングと推論を必要とします。
最新のデータセンター内には、何千台もの高性能サーバーが設置されています。これらの各サーバーは、動作と冷却の両方に多大なエネルギーを必要とします。急速かつ広範囲な成長に伴い、AIデータセンター分野でのエネルギー消費は急増しており、この技術革命の持続可能性と環境への影響について懸念が高まっています。
国際エネルギー機関（IEA）は、データセンターが総電力需要の1.5%を占めると想定しており、これは2024年のデータで約415テラワット時（TWh）に相当します。この消費量は2030年までに2倍以上の約945 TWh、総電力需要の約3%に達すると予測されています。データセンターは密集して設置されることが多いため、電力網の特定の箇所に大きな負荷がかかる可能性があります。
未来を設計する：AI向けデータセンター電源アーキテクチャーへの適応
検索などの一般的なWeb利用と比較して、AIに必要なエネルギーは非常に大きく、10倍に達することもしばしばです。これは主として、それぞれが数百ワットを消費し得る強力な画像処理装置（GPU）が必要であることが要因です。モデルのトレーニングは特に電力負荷が大きく、一例としてGPT-4のトレーニングには25,000台のNVIDIA A100 GPUを3か月間使用し、50ギガワット時（GWh）のエネルギーを消費し、費用は1億ドルに達した、とOpenAIは報告しています。
勢いが衰えるどころか、AIの電力消費は6か月ごとに倍増しており、この産業は小さな国に匹敵するエネルギーを消費しています。このような規模において、電力損失は重大な懸念事項です。送電および配電中に、ケーブルの抵抗によって最大6%のエネルギーが失われます。電力網からGPUに至るまでの過程で電力は4回以上変換され、その結果、平均で12%のエネルギー損失が生じています。
数千台のサーバーのそれぞれが40キロワット（kW）を消費し得るため、ラックに電力を供給するために高負荷対応バスが使用されます。標準的な12ボルト直流（VDC）バスは、電流を低減するために48 VDCに進化しました。しかし、AIのエネルギー需要に対応するには、より高電圧の±400 VDCバスアーキテクチャーが必要になるでしょう。
パワー半導体は、AIプロセッサーやGPUのニーズを満たすために電力を効率的に変換する上で不可欠です。シリコンカーバイド（SiC）と窒化ガリウム（GaN）は、非常に小型でエネルギー効率の高いパワーコンバーターを可能にするため、シリコンを置き換えつつあり、データセンターの総所有コスト（TCO）が大幅に改善されます。
効率と持続可能性のための革新的なソリューション
電力網からGPUラックへの電力供給は、多段階の電力変換を経て行われます。インテリジェントなSiCおよびシリコン（Si）のパワーソリューションは、パワーツリーの各ブランチにおいて重要な役割を果たします。電力はまず、ソリッドステートトランス（SST）と、ディーゼル発電機によってバックアップされる自動切替スイッチ（ATS）制御を通過します。20k VACラインは三相400 VACに変換された後、無停電電源装置（UPS）を通過します。データセンターの入口段階では、EliteSiCディスクリート製品およびパワーモジュールを使用することで、より高い効率と電力密度を実現できます。その後、配電ユニットが三相400 VACをラックレベルで単相230 VACラインに変換します。
GPUサーバーが設置されているラックで、残りの電力変換が行われます。電源ユニット（PSU）およびバッテリーバックアップユニット内部では、SiCカスコードJFETとPowerTrench T10 Si MOSFETの組み合わせが、高電力AC-DCソリューションに最適です。高電流SiCカスコードJFETは、次世代ハイパースケールアーキテクチャーで要求される3 kWから5 kW PSUへの移行に不可欠です。
オンセミのEliteSiC 650 V MOSFETとT10 MOSFETは、電源の流れに沿って、230 VACライン電圧をまず48 VDC、次に12 VDCに変換する過程で使用されます。ここでは、Open Rack V3（ORV3）仕様のピーク効率97.5%を維持するために、変換効率が重要です。この高効率により、無駄なエネルギーが削減され、運用経費と冷却需要の低減に役立ちます。T10 Si MOSFETとパワーマネジメントICは、パワーツリーのVcore（CPUコア電圧）ブランチに電力を供給するために、48 Vを中間バスコンバーター（IBC）電圧の12 Vに変換する際にも使用されます。さらに、400/800 Vバスアーキテクチャーの場合、SiC JFETおよびSiCコンボJFETがIBCステージ前のホットスワップ/e-Fuseに対して信頼性の高い過電流保護を提供します。
AIデータセンターにおける電力管理の未来
AIデータセンターにおける電力効率は、運用コスト削減と持続可能性において重要な鍵です。特に、冷却システムはデータセンター全体の消費電力の最大50％を占めることがあり、残りはサーバーやストレージ、電源インフラなどのIT機器に使われます。こうした背景から、損失を最小化し、効率を最大化することが不可欠です。
オンセミはAIデータセンターソリューションのリーダーであり、電力網からGPUまでのパワーツリー全体のニーズを満たすことができる数少ないサプライヤーのひとつです。今後は、高周波での堅牢な電力変換を実現し、高効率でよりコンパクトな設計を可能にする、オンセミのEliteSiCや縦型GaNのような先進的なワイドバンドギャップ技術が必要となるでしょう。これらのデバイスは、より高い温度環境でも信頼性の高い動作が可能であり、必要な冷却を軽減し、よりコンパクトなソリューションを実現するとともに、運用経費も削減します。
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