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英諾賽科革新AI算力基建:1.2kW 48V GaN方案突破數(shù)據(jù)中心PUE局限

來源:英諾賽科 #英諾賽科# #氮化鎵# #AI算力#
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隨著AI 算力需求的指數(shù)級增長,其供電解決方案正面臨高密度化、智能化和低碳化的核心訴求。氮化鎵芯片以其高頻高效、小型化、低損耗的優(yōu)勢,可以大幅提升數(shù)據(jù)中心供電解決方案的功率密度和效率,支持AGI(通用人工智能)時代的可持續(xù)算力革命。

英諾賽科作為全球氮化鎵工藝創(chuàng)新與功率制造的領(lǐng)導者,早已在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域開發(fā)了完整的產(chǎn)品系列和全鏈路氮化鎵解決方案。繼此前推出的2kW降壓電源方案后,英諾賽科宣布針對48V系統(tǒng)再次推出行業(yè)領(lǐng)先的1.2kW四相降壓電源方案,革新AI算力基建,突破數(shù)據(jù)中心PUE局限!

小體積、高能效

英諾賽科此次推出的多相降壓電源方案利用氮化鎵高頻高效的優(yōu)勢和四相交錯Buck拓撲結(jié)構(gòu),實現(xiàn)高功率密度緊湊設計,內(nèi)置超小體積氮化鎵半橋驅(qū)動IC和雙面散熱低壓氮化鎵,效率高達98.1%,功率部分占板面積僅48mmx12mm。

PART.1 GaNFETs+Driver IC:小體積、低損耗的關(guān)鍵

與Si MOS相比,GaN具備更優(yōu)越的開關(guān)特性和更低的開關(guān)損耗, 可以帶來更高的轉(zhuǎn)換效率,更高的開關(guān)頻率,更小的磁性器件尺寸和濾波電容的體積,以及更高的功率密度。此次發(fā)布的1.2kW高功率密度多相降壓電源方案采用4顆英諾賽科100V氮化鎵半橋驅(qū)動 IC INS2002FQ和8顆100V雙面散熱的低壓氮化鎵INN100EA035A。

英諾賽科自研的INS2002FQ采用FCQFN 3mmx3mm 封裝,專為驅(qū)動GaN打造,十分適合高功率和高頻率應用。該產(chǎn)品具備如下特點:

  • 內(nèi)置自舉電路BST鉗位電路,能夠保護GaN柵極在安全的驅(qū)動電壓范圍內(nèi)工作

  • 獨立驅(qū)動上拉和下拉輸出引腳,可分別調(diào)節(jié)開通和關(guān)斷速度

  • 支持3態(tài)PWM輸入,可以通過調(diào)整外部配置電阻靈活調(diào)節(jié)死區(qū)時間

  • 和競品驅(qū)動IC相比,具備更強的驅(qū)動能力和更低的傳播延遲

英諾賽科100V 增強型功率氮化鎵INN100EA035A,采用En-FCLGA3.3x3.3封裝,具備超低的導通電阻和雙面散熱特性,可以大幅降低能耗并提升散熱能力,是實現(xiàn)高功率密度方案的關(guān)鍵。

PART.2 四相交錯Buck,提升系統(tǒng)效率

英諾賽科1.2kW高功率密度多相降壓電源方案采用四相交錯Buck拓撲,每相使用1顆INS2002FQ和2顆INN100EA035A實現(xiàn)功率傳輸。

拓撲結(jié)構(gòu)圖示

該方案采用了鉑科新材料最新開發(fā)的高頻磁材,該材料具備高頻損耗小,高飽和磁通密度的特點,可以很好的發(fā)揮氮化鎵的高頻優(yōu)勢,使得整體方案比傳統(tǒng)方案體積減小50%以上,同時結(jié)合四相交錯BUCK拓撲,進一步降低了電感和電容的體積,有助于提升系統(tǒng)功率密度,同時具備十分靈活的拓展功能。

在輸入40V-60V,輸出12V/100A的條件下,該方案的最大輸出功率為1200W。典型的48V輸入下,峰值效率達到98.1%@600W,滿載效率為97.5%@1200W。與Si方案相比,效率高1%以上。

效率曲線圖示

行業(yè)領(lǐng)先高效率、低損耗

英諾賽科1.2kW高功率密度多相降壓電源方案與行業(yè)同類方案相比,具備以下領(lǐng)先優(yōu)勢:

  • 四相交錯 Buck 拓撲,生態(tài)成熟,拓展性靈活

  • 超98%,行業(yè)領(lǐng)先效率(與Si方案相比,效率高1%以上)

  • 高開關(guān)頻率、高功率密度,系統(tǒng)損耗降低30%(滿載無風條件下器件熱點溫度比Si方案低15℃以上)

多領(lǐng)域適用,助力系統(tǒng)升級

英諾賽科此次開發(fā)的降壓電源方案可應用于數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的服務器48V供電系統(tǒng)、新能源汽車48V供電架構(gòu),以及工業(yè)和通信的電源模塊,借助氮化鎵的性能降低系統(tǒng)損耗,大幅提升效率,幫助實現(xiàn)低碳、節(jié)能發(fā)展。

責編: 愛集微
來源:英諾賽科 #英諾賽科# #氮化鎵# #AI算力#
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