在过去的基础上
让我们退一步，看看现有的配电架构如何演进以应对人工智能的挑战。传统上，每个机架都先获得交流电源，然后整流成约 50V 直流电，再通过总线输送到各个机架层。机架层上还有一个未经稳压的电源轨，其输出电压通常为 12.5V 或 6.25V（50V 直流）。在 电源在卡级生成。然后，电源会输送到非常靠近处理器的电压调节模块 (VRM)。这种设计使处理器 1V 以下的高电流路径尽可能短，从而最大限度地减少电压降和互连损耗，同时确保对瞬态负载的良好响应。备用电池可以方便地连接到 50V 总线。对于峰值负载占空比相对较低的工作负载，可以指定具有较低连续功率或热功率额定值以及限时峰值功率额定值的总线转换器。.
那么，系统设计人员可以采取哪些措施来使系统配置适用于人工智能负载呢？板级总线的选择至关重要。在 54V 输入电压下，固定的 4:1 转换器可产生标称 13.5V 的总线电压，而 8:1 转换器则产生 6.75V 的总线电压。8:1 转换器在中间总线上承载更大的电流，从而增加了导通损耗，但其较低的输出电压可以降低下游 VRM 的开关损耗。因此，系统的整体效率取决于工作点以及两个转换级的特性。.
通常情况下，输入电压为 12V 的 VRM 比输入电压较低的 VRM 具有更高的开关损耗，尽管较低的输入电流可以降低部分功率路径的导通损耗。因此，计算连续高 AI 负载下的转换效率需要更仔细地审查转换器的数据手册，并考虑实际负载和母线电压变化。另一个需要考虑的因素是瞬态负载穿越所需的母线电容。对于相同的存储能量和成比例的电压波动，13.5V 母线所需的电容约为 6.75V 母线所需电容的四分之一，但实际电容体积的减少量取决于额定电压、ESR 和纹波电流要求。.
由于负载阶跃的占空比各不相同，散热问题变得尤为重要。总线转换器和电压调节模块 (VRM) 的连续和瞬态功率额定值取决于散热措施、环境温度以及负载瞬态的幅值、持续时间和占空比。如果峰值负载重复过快，转换器可能没有足够的时间在瞬态之间恢复到热平衡状态。因此，每次后续瞬态开始时，其内部温度都会更高，这可能导致过热关机。然而，在人工智能服务器中，处理器通常会采用液冷散热，并且液冷散热也可能用于高效冷却 VRM 和总线转换器。.
在 Flex BMR 系列中找到合适的匹配项
虽然非隔离式、非稳压式总线转换器因其高效率和小尺寸而成为发展趋势，但隔离式稳压版本也同样存在：直插式转换器。 BMR491, 该型号可提供高达 1.54 kW 的持续功率，峰值负载下可达 2.45 kW。它采用混合调节比率方案，在低于设定阈值时，输出电压跟随输入电压比；高于该阈值时，输出电压则进行调节。这使得输出电压保持在较窄的范围内，从而使下游电压调节模块 (VRM) 能够以最高效率运行。.
连接到 800 个 V 类架构
升级到 800V 级直流配电并不会立即淘汰 50V 输入的 IBC。一种过渡方案是将高压电源在机架处或附近降至 50V，利用现有的非稳压 IBC 生成下游 VRM 所需的中间母线电压。从长远来看，更高变比的转换器可以直接从 800V 级母线产生 12.5V 甚至 6.25V 的电压，从而省去 50V 级。Flex 计划于今年晚些时候推出用于高压直流 (HVDC) IBC 应用的 BMR720。.
对于工程师们目前面临的电源转换选择而言，, 伟创力电源设计器 该仿真软件能够帮助电力工程师快速了解不同模块在系统中的运行情况。它支持快速开发和评估不同的配电配置方案，从而优化系统，并确保电力和数据处理硬件长期高效稳定地协同工作。.
总而言之，为人工智能数据中心选择合适的IBC架构不再仅仅取决于峰值功率密度。它需要从系统层面考虑工作负载行为、母线电压、瞬态响应、热设计、各工作点的效率以及未来向更高电压配电的迁移。通过将成熟的48/54V母线换流器平台与新兴的高压直流输电（HVDC）解决方案和仿真工具相结合，可以尽早评估这些权衡因素，从而更轻松地开发出能够满足下一代人工智能基础设施持续动态需求的电力架构。.
