Navigation de conception d'alimentation obstacles aux technologies de l'IA émergentes

Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) est le fer de lance d'une ère transformatrice dans l'architecture informatique, notamment à travers des réseaux de neurones imitant les fonctionnalités du cerveau humain.Ces systèmes d'IA, chargés des opérations d'apprentissage complexes sur des processeurs parallèles, dépendent souvent de matériel spécialisé et à forte intensité de puissance comme les unités de traitement graphique (GPU) et les unités de traitement du tenseur (TPU).Ces unités accélèrent la formation du réseau neuronal mais viennent avec une mise en garde: elles exigent une puissance exceptionnellement élevée.

Considérez les superordinateurs de l'IA de NVIDIA comme un exemple: le premier DGX-1 et son successeur, le DGX-2, nécessitent respectivement 3200W et 10 kW de puissance totale du système.Ce contraste frappant souligne les besoins de puissance croissants dans la sphère de l'IA.Les concepteurs de systèmes d'alimentation sont confrontés à la tâche intimidante de fournir une puissance robuste tout en maximisant l'efficacité.Ces systèmes informatiques sophistiqués, avec leurs demandes d'énergie multiforme, doivent fonctionner efficacement à différents besoins de puissance.Cela minimise les gaspillements et les nécessités de refroidissement, réduisant ainsi les coûts opérationnels et l'impact environnemental.

Les centres de données d'aujourd'hui sont confrontés au défi de réduire la taille des processeurs pour augmenter la densité de puissance de traitement.Cette escalade dans la densité de puissance intensifie à la fois la livraison de puissance et les difficultés de gestion thermique.Parallèlement, à mesure que la complexité du système monte et que les cycles de conception diminuent, les ressources de conception sont tendues.Souvent, le développement de solutions de puissance est différée jusqu'à des stades ultérieurs.Pourtant, la solution d'alimentation idéale doit équilibrer l'efficacité de l'espace, l'efficacité élevée, l'évolutivité et la flexibilité, le tout avec un minimum d'efforts de conception.

Sur le marché de l'IA en évolution rapide, les solutions traditionnelles de contrôle des analogues sont en deçà de répondre aux demandes de puissance en plein essor.Les systèmes d'alimentation modernes se penchent vers des solutions intelligentes et intégrées qui communiquent de manière transparente avec le CPU central / GPU / TPU.Cette intégration devient un élément central du processus de conception.Ainsi, pour les solutions d'alimentation IA haut de gamme, le passage aux solutions de contrôle numérique est inévitable.Ces solutions avancées seront cruciales pour soutenir la prochaine génération de systèmes AI d'avant-garde, en répondant à la fois aux conditions de puissance et d'efficacité.