為AI工廠賦能：EPC GaN解決方案如何助力NVIDIA MGX架構實現效能飛躍
數位世界正進入一場新的AI工業革命，資料中心正在轉型為能夠大規模產生智慧的AI工廠。AI不再只是一個軟體議題；它也正迅速成為一個基礎設施議題。現代工作負載正從簡單的人與AI互動，轉向AI與AI協作，在這種模式下，代理式模型能夠協調任務、自主推理，並在超長token序列中運作。這給基礎設施帶來了新的壓力：系統不僅需要更強的原始運算能力，還必須滿足對延遲、熱管理和能源效率的嚴格要求。為了了解AI工廠如何在實務中建構，NVIDIA MGX™為可擴充、靈活的加速運算基礎設施提供了模組化基礎。雖然MGX解決了基礎設施模組化和更快部署的問題，但另一個更嚴重的瓶頸正在形成：電源傳輸。隨著AI系統變得更複雜、更密集，電源轉換效率對於維持效能和效率至關重要。一項關鍵使能技術是Efficient Power Conversion（EPC）的氮化鎵（eGaN®）解決方案，它可提供下一代AI基礎設施所需的效率、功率密度和熱性能。
NVIDIA MGX：面向加速運算的模組化基礎設施
NVIDIA MGX無需為每一代新加速器進行完整硬體重新設計，而是提供了一個開放式模組化參考架構，涵蓋單節點伺服器、機架級系統、Pod級部署以及完整AI資料中心基礎設施。
OEM和ODM無需針對每個具體用例建構新平台，而是可以利用標準化架構框架，支援CPU、GPU、網路和資料處理單元（DPU）的多種不同組合。
這種模組化方法顯著降低了非經常性工程（NRE）成本，並將產品上市時間縮短數月。通用硬體「DNA」使合作夥伴能夠在多代加速運算平台中重複使用設計元素，提高投資報酬率，並實現快速系統客製化。MGX針對基於x86和Arm的伺服器架構以及PCIe等產業標準進行了最佳化，以實現廣泛相容性。
讓NVIDIA MGX脫穎而出的是其靈活性。據NVIDIA稱，該架構支援超過100種標準系統配置，使可擴充設計能夠從企業伺服器擴展到大規模AI基礎設施，而無需完整重新設計。然而，隨著AI運算密度持續提升，僅靠模組化已不再足夠。挑戰正越來越多地轉向如何高效供電，以支援快速成長的散熱和運算需求。
面向代理式AI的第三代MGX機架架構
在機架層面，第三代NVIDIA MGX架構——與NVIDIA Vera Rubin平台一同推出——專為因應代理式AI系統迅速出現的需求而設計。這些工作負載需要高吞吐量推理、低延遲互連、密集CPU沙箱化，以及用於鍵值快取擴充和連續推理工作流程的大容量記憶體。
第三代NVIDIA MGX機架在機械設計、配電和熱管理方面融入了多項工程進展。基於完全模組化印刷電路板（PCB）的機架取消了傳統纜線、軟管和系統風扇，從而實現無纜線、無風扇的運算環境。NVIDIA NVLink交換托盤可在不中斷機架功能的情況下更換，從而提升大規模部署中的彈性和可維護性。
另一個關鍵創新是功率最佳化。動態功率調配使系統能夠根據任意時刻的工作負載需求，在CPU、GPU和NVLink子系統之間智慧分配可用功率；機架級電容則有助於抑制AI推理和訓練工作負載中常見的突發功率尖峰。該系統還採用100%液冷，可在最高45攝氏度的溫水入口溫度下運作，從而降低電源使用效率（PUE），並將更多能量釋放給運算，而不是用於冷卻開銷。
向800 VDC電源架構的戰略轉型
NVIDIA AI基礎設施策略的一個關鍵要素是採用800 VDC電源架構。隨著機架功率密度提高，下一代加速運算需求正在挑戰傳統交流供電系統的經濟可行性。NVIDIA的800 VDC方案減少了電源轉換級數，並將直流配電移至更靠近機架的位置，以提高效率並簡化資料中心基礎設施。
重要的是，該架構既具備向前擴充能力，也具備向後相容性。新的AI工廠可以採用端到端800 VDC 配電，以實現最高能源效率；而現有設施則可部署配備MGX相容電源機架的混合架構，而不犧牲在土地、電力基礎設施或建築外殼方面的既有投資。該架構還支援分散式電池備援系統，從而提高彈性並實現更高密度的運算部署。
隨著GPU功率需求從NVIDIA Blackwell架構約1,000 W級別，擴展到未來Feynman級GPU預計的6,000 W，傳統48 VDC 配電正在達到其物理極限。在48 V下向單個NVIDIA Vera Rubin伺服器板提供12 kW功率，需要250 A電流，這對於標準連接器而言並不現實，並會造成巨大的銅損。
為了實現這種高壓配電，已經出現了三種主要架構選項，每種都利用Efficient Power Conversion（EPC）GaN技術：
- 800 VDC至48 VDC：該方法使用緊湊型800 V至48 V轉換器，通常位於電源分配板（PDB）上或伺服器本地。它允許在伺服器板上繼續使用傳統48 V硬體，從而緩解向更高功率水準過渡的難度。
- 800 VDC至12 VDC：透過在伺服器板上將800 V直接轉換為12 V，與較低電壓匯流排相比，配電損耗可降低四倍。該架構通常採用8級ISOP配置，並使用100 V或150 V GaN元件，以在「NVLink半徑」內實現高密度。
- 800 VDC至6 VDC：這代表了一條高效率路徑，可透過單級轉換達到處理器所需的亞1V電平。雖然它會增加板級配電損耗，但能最大限度減少轉換級數。該配置受益於EPC最新的低壓GaN電晶體，這些元件專為大電流負載點（POL）轉換而設計。
800 VDC至48 VDC
下一代AI電源傳輸中最務實的方法之一，是透過緊湊型隔離轉換器將800 VDC降壓至48 VDC，該轉換器通常位於電源分配板（PDB）上或伺服器機架內部本地位置。該架構支援現有48 V伺服器生態系統，使超大規模資料中心營運商和OEM能夠利用成熟基礎設施，同時擴展到顯著更高的機架功率密度。
從系統角度看，48 V中間匯流排是在效率、電流處理能力和架構靈活性之間取得的有效平衡。這使設計人員能夠充分利用現有伺服器板拓撲和熟悉的48 V配電層，同時對現有硬體生態系統造成最小干擾。
但在半導體層面，該級需要具備高開關頻率、高功率密度且不會產生過多熱損耗的元件。這正是150V GaN FET（如EPC2376）能夠在ISOP的一次側和二次側提供基準解決方案的地方。與矽MOSFET替代方案相比，這些元件提供顯著更低的開關損耗、可忽略的反向恢復電荷以及更優越的功率密度，從而實現更小的磁性元件、更高的工作頻率和更緊湊的轉換器實現。
800 VDC 至12 VDC
另一種更積極的架構方法，是在伺服器板上將800 VDC直接轉換為12 VDC，從而顯著減少中間轉換步驟數量並提高整體系統效率。最直接的好處體現在配電方面：在更高電壓下運作會大幅降低電流，因此導通損耗約比低壓匯流排架構低四倍。
這種拓撲對於AI加速器尤其有吸引力，因為其電源傳輸必須在嚴格的物理限制下完成，特別是在所謂「NVLink半徑」內，靠近GPU對於最大限度降低寄生損耗並保持暫態性能至關重要。
為實現所需的功率密度和熱性能，EPC建議採用八級輸入串聯輸出並聯（ISOP）架構。該配置可緩解多個級的電壓應力，使一次側能夠使用150 V GaN元件，二次側能夠使用40 V元件，例如EPC2366；這些元件相較於更高電壓元件，本身展現出更優的開關特性和更低的導通損耗。除了最佳化半導體效率外，ISOP方法還能實現更簡單的變壓器設計、更好的相位交錯、更少的輸出電容，以及整個系統中更均勻的熱耗散分布——這些都是AI伺服器環境中至關重要的優勢，而該環境正日益受到功率限制。
800 VDC至6 VDC
在最偏重效能的一端，從800 VDC直接轉換為6 VDC代表了一條為現代AI處理器供電的超高效路徑，而這些處理器最終需要亞1 V供電軌。透過在單個隔離級中更接近最終工作電壓，該架構最大限度降低了轉換複雜性並減少了中間電源級數量，從而有可能提高端到端效率。
然而，權衡點在於板上配電。較低匯流排電壓會提高電流等級，導致PCB走線和互連上的導通損耗增加。因此，該架構需要極高效率的本地電源轉換才能保持可行性。
這正是下一代低壓GaN電晶體變得至關重要的地方。EPC最新的25 V和15 V GaN FET，即EPC2379和EPC 2378，分別針對大電流負載點（POL）轉換進行了最佳化，提供超低導通電阻、零反向恢復電荷，以及在MHz頻率範圍內的出色開關性能。這些特性使緊湊型大電流POL穩壓器能夠高效提供GPU和AI加速器所需的超低電壓，同時保持高功率密度和快速暫態響應。
EPC GaN：ISOP轉換器的技術骨幹
隔離級必須非常高效且輕薄，才能彌合800 VDC配電與運算級電壓之間的差距。透過將多個模組化LLC諧振轉換器的輸入串聯堆疊，800 V應力被多個級分擔，從而使系統能夠使用低壓GaN FET。
為什麼採用GaN的8級ISOP是基準選擇：在ISOP配置中使用八個模組，相較於傳統單級設計具備多項技術優勢：
- 更優的半導體性能：較低電壓GaN FET展現出更好的品質因數（FoM）。例如，EPC2381（第7代）100 V元件的RDS(on)僅為0.8 mΩ。
- 熱和電氣分布：將轉換分散到八個級中，可在PCB上實現更好的熱分布，並簡化變壓器設計。
- 透過交錯降低紋波：多個模組以交錯相位運作，可顯著降低輸出電流紋波，同時提高紋波頻率，從而減少對大型笨重輸出電容的需求。
- 極高密度：EPC的表面貼裝GaN元件可實現極薄轉換器——通常只有8 mm——使其相容Rubin級系統所需的先進液冷冷板。
這一方案的一個實際實現是EPC91123，這是一款基於ISOP的6 kW DCDC轉換器，可將800 VDC轉換為12.5 VDC。該設計實現了98.3%的峰值效率和97%的滿載效率，同時占用不到5,000 mm2的板面積。實驗室測試證實，該架構可處理高達500 A的輸入和輸出電流，並具有自然電壓均衡能力，無需複雜控制迴路（圖1和圖2）。
圖1：EPC91123評估板
圖2：ISOP轉換器方塊圖
重新構想中間匯流排轉換
EPC正在評估在中間匯流排層面將48 V電源軌轉換為12 V或6 V輸出的競爭性轉換器方案，重點關注LLC諧振轉換器和混合開關電容（HSC）拓撲。
EPC更傾向於在48 V至12 V轉換中採用Type I LLC架構，因為與HSC架構相比，該架構具有變壓器更簡單、繞組匝數更少的優勢。這一論點基於實際磁性元件實現：Type I LLC拓撲需要更少的一次繞組、更少的匝比，因此複雜性更低，同時仍能保持效率。對於功率密度日益提高的AI系統而言，這類降低非常重要，因為磁損耗和變壓器尺寸正日益成為瓶頸。
與此同時，下游POL轉換器中的低壓轉換級也正在轉向25V和15V GaN元件，以實現更高效率和密度。
負載點轉換：最終效率之戰
電源傳輸的最後一級——為GPU和AI加速器供電的POL穩壓器——可以說是GaN展現其最大優勢的地方。
EPC展示了EPC2371，這是一款針對大電流POL應用最佳化的25 V GaN電晶體。該元件具有：
- 0.65 mΩ典型RDS(on)
- 88 A連續電流能力
- 412 A脈衝電流處理能力
- 17 nC閘極電荷
- 0 nC反向恢復電荷
- 緊湊的2.6 mm × 3.3 mm占板面積。
在700 kHz開關頻率和0.8 V輸出條件下的效率測試表明，即使在受控氣流條件下不使用散熱器，在有意義的負載範圍內也能實現超過90%的轉換效率。這些結果表明，即使在現代AI負載所需的激進開關頻率下，GaN仍能保持高效率。
對於超低壓應用，EPC的15 V GaN FET EPC2370進一步提升性能，其電阻極低，僅為0.28 mΩ，同時仍支援高電流密度。即使在高於2 MHz的開關頻率下，其效率仍達到基準水準，這支持了GaN能夠同時支援更高開關頻率和更小被動元件占板面積的觀點。
這為AI伺服器設計人員提供了顯著縮小PCB面積、改善暫態響應並降低冷卻開銷的機會。
結論
隨著AI工廠持續擴展，EPC已經著眼於採用第8代技術的未來。這些下一代元件預計將在2027年底推出，將支援3 -5 MHz高密度負載點（POL）解決方案，進一步縮小高壓配電與GPU之間的差距。透過將NVIDIA MGX的模組化靈活性與EPC GaN解決方案相結合，產業最終能夠交付下一代AI所需的高能效、兆瓦級機架。
參考資料
GaN Power Devices for Efficient Power Conversion，第四版 - 作者： Alex Lidow、 Michael de Rooij、 John Glaser、Alejandro Pozo Arribas、Shengke Zhang、Marco Palma、David Reusch、Johan Strydom。
M. Di Paolo Emilio，The Architectural Imperative of 800 VDC in Next-Generation AI Factories - Data Centre Digest
M. Di Paolo Emilio，Powering the AI Factory: The Role of 800 VDC Distribution and ISOP Converters in Next-Generation Data Centers – Data Centre Digest
Huntington, J.; Tu, M.，「800 VDC Architecture for Next-Generation AI Infrastructure，」
NVIDIA白皮書，2025。