AI 데이터 센터 전원 시스템: 800VDC, SiC 및 GaN이 변화시키고 있는 전력 아키텍처

AI 랙의 전력이 증가함에 따라 레거시 AC 전원 시스템은 점점 더 비효율적이고 확장하기 어려워질 수 있습니다. 이는 여러 변환 단계에서 전력 손실이 발생하여 열이 발생하고, 저전압 고전류 분배에는 도체 단면적이 상당히 커야 하기 때문입니다.

전통적인 데이터 센터 전력 공급은 변전소 변압기를 사용하여 고전압 송전선 AC를 북미의 480VAC 또는 기타 지역의 400/415VAC와 같은 로컬 3상 AC 배전 전압으로 변환할 수 있습니다. 배터리 백업 장치(BBU)와 에너지 저장 시스템(ESS)은 시설 전원과 랙 사이에 추가 변환 단계를 도입할 수 있습니다.

각 변환 단계에서 손실이 늘고 열이 발생하며, 하위 단계에 필요한 저전압 고전류 분배에는 더 많은 도체 요건이 필요합니다. 중간 및 부하 지점 전원 공급장치는 사용 가능한 버스 전압을 프로세서, GPU 및 기타 전자 부하에 필요한 낮은 전압으로 변환합니다.

업계에서는 메가와트 범위에 근접하는 개별 AI 랙을 위한 전력 아키텍처를 개발하고 있습니다. 확장성 문제의 한 예로, NVIDIA는 54VDC에서 1MW를 공급하려면 랙 모선만 해도 최대 200kg(440파운드)의 구리가 필요할 수 있다고 추정합니다(출처: https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-800-v-hvdc-architecture-will-power-the-next-Generation-of-ai-factoriesNVIDIA 800 VDC Architecture Will Power the Next Generation of AI Factories | NVIDIA 기술 블로그). 데이터 센터 규모에서는 이에 따른 도체 요건이 전기 손실, 열 관리 및 사용 가능한 공간과 더불어 중요한 설계 고려 사항으로 간주됩니다.

구리 배전의 비용과 물리적 요건, 저전압 고전류 장비에서 발생하는 열로 인해 개발 프로젝트에 대한 노력은 두 가지 주요 혁신 분야로 집중되고 있습니다. 바로 전류 및 도체 요건을 줄이기 위한 고전압 직류(DC) 배전과 전력 변환 효율을 높이기 위한 와이드 밴드갭(WBG) 반도체입니다.

고밀도 AI 인프라를 위한 새로운 아키텍처 중 하나는 800VDC 배전 모선을 사용하여 매우 높은 랙 전력 수준에서 전류를 감소시킵니다. 더 높은 배전 전압은 더 낮은 DC 전압에서 같은 전력을 배전하는 것과 비교하여 도체 요건과 I²R 손실을 줄일 수 있습니다. 배터리 백업 장치와 에너지 저장 시스템은 본질적으로 DC 기반이므로, 불필요한 변환 단계를 줄이면서 에너지 저장을 DC 지향 전력 아키텍처에 통합할 수 있는 추가적인 기회를 제공합니다.

차이의 규모는 I = P/V에서 직접 도출되는데, 54VDC에서 1MW를 분배하는 것은 약 18.5kA에 해당하고, 동일한 전력을 800VDC에서 분배하는 것은 1.25kA에 해당합니다. 이는 중복성과 디레이팅을 적용하기 전의 값입니다. 전류 감소는 랙 전력이 메가와트 범위에 근접함에 따라 고전압 배전이 매력적인 방안이 되는 근본적인 이유 중 하나입니다.

이 전환으로 하위 단계의 전압 변환이 없어지는 것은 아닙니다. 800VDC 랙 버스는 중간 변환 단계를 통해 약 48VDC, 50VDC 또는 54VDC로 공급할 수 있으며, 이후 12VDC로 추가 변환되고 결과적으로 프로세서와 GPU에 필요한 저전압으로 변환됩니다. 이러한 변환 레이어는 기존의 1U CRPS/M-CRPS 핫스왑 서버 전원 공급장치와 구별되어야 합니다.

소재의 전자는 원자의 전도대에 속할 때만 전기를 전도합니다. 구리와 같은 도체에는 가전자대와 전도대가 겹치는 부분이 있어 전자가 자유롭게 이동합니다. 절연체는 밴드 사이 간격이 매우 커서 정상적인 조건에서 전자가 통과할 수 없습니다. 반도체는 그 중간 특성을 가지며, 밴드갭의 폭이 좁아서 시스템에 에너지를 추가하면 전자가 통과할 수 있습니다.

실리콘의 밴드갭은 약 1.1eV이고, SiC(약 3.3eV)와 GaN(약 3.4eV)은 갭이 대략 3배 더 크기 때문에 와이드 밴드갭 소재라고 불립니다. 이러한 넓은 갭으로 인해 항복 전계 강도가 더 높아지고 더 높은 전압, 온도 및 스위칭 속도에서 작동할 수 있습니다.

SiC와 GaN의 넓은 밴드갭과 관련 소재 특성 덕분에 고주파 및 고전압 전력 변환 시 유리한 전기적 조건에서 작동할 수 있습니다.

적절한 컨버터 토폴로지에서는 이러한 특성 덕분에 스위칭 손실이 감소하고 더 높은 스위칭 주파수에서 작동할 수 있습니다. 주파수가 높을수록 자기 및 수동 부품의 크기를 줄일 수 있으며, 반도체 손실이 적을수록 냉각 요건을 줄일 수 있습니다. 실제 효율성과 전력 밀도 개선은 컨버터 토폴로지, 전압 레벨, 스위칭 주파수, 열 설계 및 작동 지점에 따라 달라집니다.

AI 데이터 센터는 더 이상 단순한 연산 능력만을 의미하지 않습니다. 현재 구리, 냉각수, 유틸리티 그리드 용량과 같은 자원이 환경적·및 물리적 한계에 다다르고 있습니다. 그러므로 열, 전기, 소재 풋프린트를 줄이는 것은 인프라를 지속적으로 확장하기 위한 중요한 고려 사항입니다. 오늘날의 시설은 비록 일부 다운스트림 시스템이 준비되어 있지 않더라도, 향후 전력 아키텍처의 변화에 대비해야 합니다.

향후 고밀도 AI 설치를 위해 업계는 에너지 저장 장치를 고전압 DC 배전과 더욱 긴밀하게 통합하는 아키텍처를 평가하고 있습니다. 한 가지 새로운 접근 방식은 국소 BBU 또는 ESS 용량을 800VDC 랙 버스와 함께 배치하여 고전력 수준에서 전류를 감소시키고 일부 중간 변환 단계를 피하는 것입니다. 이러한 아키텍처는 현재 기존 AC 및 48/54VDC 전력 시스템을 보편적으로 대체하기보다는 이와 함께 발전하고 있습니다.

DC 분배 전압이 높아지면 추가적인 설계 및 안전 요건도 필요합니다. 800VDC 시스템에서는 적절한 절연 협조, 연면 거리 및 여유 거리, DC 정격 커넥터 및 보호, 접지 전략 및 서비스 절차를 고려해야 합니다. 이러한 요건은 실제 시스템 토폴로지 및 적용 가능한 표준에 따라 달라지며, 버스 전압만으로는 도출할 수 없습니다.

한 가지 과도기적 아키텍처는 800VDC 랙 측 배전 버스를 사용하면서 시설의 기존 AC 인프라를 유지하여 향후 AI 시스템에 예상되는 더 높은 랙 전력 수준으로의 전환 경로를 제공합니다. 이 모델로 전환하려면 시설의 기존 AC 배전을 고전압 DC 버스로 변환하기 위한 랙 측 전원 시스템이 필요할 수 있습니다. 시스템 아키텍처에 따라 이 장비는 국소 배터리 백업 또는 에너지 저장 장치를 통합할 수도 있습니다.