文章摘要
【关 键 词】 AI电源芯片、能耗问题、散热挑战、功率密度、技术突破
随着人工智能技术的飞速发展，AI电源芯片的需求量急剧增加。这些芯片不仅需要为AI系统提供稳定的电力供应，还要在节能减排和降低能耗方面发挥作用。但是，AI设备的能耗和散热问题随着算力需求的提升而日益突出，这对AI供电芯片提出了新的挑战。
能耗问题是AI发展的一个重要障碍。随着从CPU到GPU的转移，虽然计算效率得到了提升，但高性能也意味着高能耗。数据中心和服务器因此面临巨大的能源压力。研究表明，如果按照当前趋势发展，到2027年，人工智能行业每年的电力消耗量将达到惊人的85至134太瓦时。
散热问题也是AI芯片发展的一个瓶颈。高性能AI芯片在运行时产生的大量热量若不能及时有效散热，将影响设备的稳定运行并可能缩短使用寿命。目前，单颗高性能AI芯片的热设计功耗已经接近传统风冷散热的极限，迫使企业寻求更有效的散热解决方案，如液冷技术。
可靠性问题同样不容忽视。AI应用对芯片的性能和可靠性要求极高，一旦在大模型训练中有一张计算卡出现问题，整个训练过程都会受到影响，严重影响训练效率。
MPS公司在AI电源解决方案方面取得了四大突破，以应对上述挑战。首先，MPS的AI电源方案采用创新设计，实现了体量更紧凑、功率密度更高、配电损耗更低的产品，提升了数据中心的计算能力。其次，MPS优化了电源转换效率，降低了功耗，并采用了顶部散热设计，兼容液冷应用，以增强服务器散热效果。第三，MPS通过严密的仿真计算和严格的出厂测试，确保了产品的一致性和可靠性。最后，MPS提供了实用的仿真工具、专业的技术支持和灵活的供应链管理，以支持AI对芯片的大规模需求。
总结来说，MPS的AI电源解决方案通过提高数据中心的计算能力、创新电源架构、减少服务器配电损耗、提升AI算力的同时有效降低能耗，助力节省能源和降低运行成本。同时，MPS的多项优势也为客户在设计方案时提供了便利和保障。
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【原文作者】 量子位
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