AIデータセンター電源システム： 800VDC、SiC、GaNが電源アーキテクチャにもたらす変革

従来のAC電源システムでは、複数の変換段で電力損失と発熱が生じるうえ、低電圧・大電流の配電に大きな導体断面積が必要となるため、AIラックの電力が増加するにつれて効率が低下し、拡張も難しくなる可能性があります。

従来のデータセンターの電力供給では、変電所の変圧器を使用し、送電線の高電圧交流を、北米では480VAC、その他の地域では400/415VACなど、地域に応じた三相交流の配電電圧に変換する場合があります。 バッテリーバックアップユニット（BBU）やエネルギー貯蔵システム（ESS）を使用すると、施設の電源からラックまでの間に変換段が追加される場合があります。

各変換段では電力損失と発熱が生じる一方、さらに下流で必要となる低電圧・大電流の配電では、必要な導体量も増加します。 続いて、中間段の電源とポイントオブロード電源が、供給されたバス電圧を、プロセッサ、GPU、その他の電子負荷が必要とする低い電圧に変換します。

個々のAIラックの電力がメガワット級に近づく中、業界では、こうしたラックに対応する電源アーキテクチャの開発が進んでいます。拡張に伴う課題の一例として、NVIDIAは、54VDCで1MWを供給する場合、ラックのバスバーだけで最大200kg（440ポンド）の銅が必要になる可能性があると推定しています（出典：NVIDIA Technical Blog「NVIDIA 800 VDC Architecture Will Power the Next Generation of AI Factories」、https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-800-v-hvdc-architecture-will-power-the-next-generation-of-ai-factories/）。データセンター全体の規模では、こうした導体の必要量が、電力損失、熱管理、利用可能なスペースと並ぶ重要な設計上の検討事項となります。

銅導体による配電のコストと物理的な要件に加え、低電圧・大電流機器から生じる熱が、主に2つの方向への技術開発を促しています。電流と必要な導体量を削減する高電圧DC配電と、電力変換性能を向上させるワイドバンドギャップ半導体です。

高密度AIインフラ向けに登場しつつあるアーキテクチャの1つでは、800VDC配電バスを使用して、ラックの電力が非常に大きい場合の電流を低減します。 配電電圧を高めることで、同じ電力をより低いDC電圧で配電する場合と比べて、必要な導体量とI²R損失を削減できます。 バッテリーバックアップユニットとエネルギー貯蔵システムは本来DCベースであるため、不要な変換段を減らしながら、DCを中心とした電源アーキテクチャにエネルギー貯蔵を統合する機会がさらに広がります。

その差の大きさは、I = P/Vから直接求められます。冗長化とディレーティングを考慮する前の値では、54VDCで1MWを配電する場合の電流は約18.5kAですが、800VDCで同じ電力を配電する場合は1.25kAとなります。 この電流低減効果は、ラックの電力がメガワット級に近づくにつれて、高電圧配電が有力な選択肢となる根本的な理由の1つです。

この移行によって、下流側の電圧変換が不要になるわけではありません。 800VDCのラックバスから、約48VDC、50VDCまたは54VDCに変換する中間変換段に給電し、その後さらに12VDCへ、最終的にはプロセッサやGPUが必要とする低電圧へと変換できます。 これらの変換段は、従来の1U CRPS/M-CRPSホットスワップ対応サーバー電源とは区別する必要があります。

材料内の電子は、原子の伝導帯にある場合にのみ電気伝導に寄与します。銅などの導体では、価電子帯と伝導帯が重なり合っているため、電子が自由に移動できます。 絶縁体ではバンド間のギャップが非常に大きいため、通常の条件下では電子はこのギャップを越えられません。 半導体は導体と絶縁体の中間に位置し、そのバンドギャップは、系にエネルギーを加えることで電子が越えられる程度に狭くなっています。

シリコンのバンドギャップは約1.1eVですが、SiC（約3.3eV）とGaN（約3.4eV）は、その約3倍のバンドギャップを持つため、ワイドバンドギャップ材料と呼ばれます。 この広いバンドギャップによって、より高い絶縁破壊電界強度が得られ、より高い電圧、温度、スイッチング速度での動作が可能になります。

SiCとGaNの広いバンドギャップと、それに関連する材料特性により、高周波・高電圧の電力変換に有利となり得る電気的条件下での動作が可能になります。

適切なコンバータトポロジーでは、これらの特性によりスイッチング損失を低減し、より高いスイッチング周波数での動作を実現できます。 高周波化によって磁性部品や受動部品を小型化できる一方、半導体損失の低減によって冷却要件を緩和できます。 実際の効率と電力密度の改善効果は、コンバータトポロジー、電圧レベル、スイッチング周波数、熱設計、動作点によって異なります。

AIデータセンターでは、もはや純粋な演算能力だけが重要なのではありません。銅や冷却用水といった資源に加え、電力系統の供給能力も、環境面・物理面で限界に近づいています。 そのため、インフラの規模拡大を継続するには、熱負荷、電力消費、材料使用量の削減が重要な検討事項となります。 現在の設備では、下流側のすべてのシステムが現時点で対応できていなくても、将来の電源アーキテクチャの変更に備える必要があります。

将来の高密度AI設備に向けて、業界ではエネルギー貯蔵を高電圧DC配電とより緊密に統合するアーキテクチャの評価が進められています。 新たなアプローチの1つとして、800VDCラックバスに併設する形で、ラック近傍にBBUまたはESSによる蓄電容量を確保する方法があります。これにより、大電力時の電流を低減し、中間変換段の一部を省略できる可能性があります。 こうしたアーキテクチャは現在、既存のACおよび48/54VDC電源システムを全面的に置き換えるのではなく、それらと並行して進化しています。

DC配電電圧の高電圧化に伴い、設計および安全面での要件も追加されます。 800VDCシステムでは、適切な絶縁協調、沿面距離と空間距離、直流定格に対応したコネクタと保護装置、接地方式、保守手順を考慮する必要があります。 これらの要件は、実際のシステムトポロジーや適用規格に依存し、バス電圧だけから導き出すことはできません。

移行期のアーキテクチャの一つでは、施設の既存ACインフラを維持しながら、ラック側に800VDC配電バスを採用することで、将来のAIシステムで想定されるラック電力の増大に対応するための移行経路を提供します。 このモデルに移行するには、施設の既存AC配電から供給される交流電力を高電圧DCバス向けに変換するラック側の電源システムが必要になる場合があります。システム構成によっては、この電源システムにラック近傍のバッテリーバックアップやエネルギー貯蔵設備を統合することもできます。