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从GPU服务器到数据中心,大功率DC供电连接器模组为何越来越重要?

07/29 08:45
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AI服务器正进入高算力时代。随着GPU性能持续提升、单机柜功率不断增长以及48V直流供电架构逐步普及,服务器电源系统对连接器的载流能力、接触可靠性、温升控制及长期稳定运行提出了更高要求,高压直流连接模组正成为AI服务器供电系统的重要组成部分。

近年来,48V直流供电、机架级(Rack-Level)供电、高压直流互连以及液冷服务器等技术不断成熟,大功率DC供电连接器模组也逐渐成为AI服务器电源系统中的关键部件。

AI服务器为什么开始采用DC直流供电?

过去服务器大多采用12V供电架构,但随着GPU数量持续增加,单颗GPU功耗已经从几百瓦提升至千瓦级,整机柜功率甚至达到数百千瓦。

如果继续采用传统低压供电,不仅线路电流急剧增加,同时还会带来:

铜排尺寸增大

发热量增加

能量损耗提升

布线复杂

维护成本增加

因此,目前越来越多AI服务器平台开始采用48V DC供电方案,同时行业也正在向更高电压平台演进。

DC供电能够有效降低线路电流,提高整体供电效率,也更加适合高密度GPU服务器和机架级供电架构。

为什么DC供电连接器模组越来越重要?

对于AI服务器而言,真正传输电能的并不是PCB,而是整个供电链路。

从Power Shelf、电源模块,到Busbar、GPU Compute Tray,再到GPU板卡,每一级都需要高可靠的大电流连接。

因此,大功率DC供电连接器模组实际上承担着整个服务器供电系统中的"最后一公里"。

一旦连接器接触阻抗增加,便可能导致:

温升增加

功率损耗增大

接触点老化

电流不稳定

系统可靠性下降

尤其是在数据中心7×24小时连续运行环境下,连接系统的长期稳定性显得尤为重要。

大功率DC供电连接器模组需要具备哪些技术能力?

针对AI服务器应用,目前业内对于DC供电连接器模组主要关注以下几个方面:

首先是载流能力。

目前产品通常需要支持300A以上大电流,同时部分高端平台已经开始向500A、700A甚至更高规格发展,以满足未来高算力服务器需求。

其次是低接触阻抗。

连接器接触阻抗越低,功率损耗越小,同时能够有效降低温升,提高整体供电效率。

再次是高可靠性。

产品通常需要完成:

插拔寿命测试

接触电阻测试

温升测试

绝缘耐压测试

高低温循环测试

盐雾测试

振动测试

环境可靠性测试

确保满足数据中心长期运行要求。

此外,产品还需要兼顾模块化维护、高密度安装以及未来高压架构升级需求。

AI服务器供电系统正在向更高电压发展

目前行业主流仍然以48V直流供电架构为主。

但随着GPU功率继续提升,越来越多企业已经开始研究更高电压供电方案。

业内普遍认为,未来AI服务器供电系统可能逐步向800V架构发展。

更高电压意味着:

更低线路电流

更低铜损

更高供电效率

更好的系统集成能力

与此同时,大功率DC供电连接器模组也需要同步完成绝缘设计、载流能力以及安全可靠性的升级,以适配未来不同类型算力服务器的发展需求。

应用场景已经覆盖整个AI服务器产业链

目前,大功率DC供电连接器模组已经广泛应用于:

AI Server(AI服务器)

GPU Compute Tray

Power Shelf

NVLink Switch System

Rack-Level Power

HPC高性能计算平台

数据中心基础设施

液冷服务器

风冷服务器

新一代AI算力服务器

随着算力基础设施持续升级,其应用范围仍在不断扩大。

从单一连接器走向系统级供电解决方案

近年来,越来越多设备厂商开始关注整体供电系统,而不仅仅是单一连接器产品。

因此,大功率DC供电连接器模组的发展方向,也逐步从单个器件向系统级解决方案延伸。

除了连接器本体之外,还包括:

DC高压连接系统

AC电源接口

Busbar母排系统

高压线束

精密结构件

压铸件

精密机加工件

液冷系统

风冷系统

电源模块

通过连接、供电、散热及结构件协同开发,可以进一步提升服务器整体供电效率,同时帮助整机厂降低供应链复杂度,提高研发效率。

结语

随着AI服务器不断向高算力、高功率、高密度方向演进,大功率DC供电连接器模组已经从普通连接器产品升级为AI服务器供电系统的重要组成部分。

未来,随着48V供电持续普及、800V高压架构逐步发展,以及液冷服务器、机架级供电和高性能GPU平台不断升级,大功率DC供电连接器模组将在AI服务器、高性能计算(HPC)、数据中心及国家算力基础设施中承担更加重要的角色,并持续推动新一代智能算力平台向更高效率、更高可靠性的方向发展。

英伟达

英伟达

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。美国GPU及AI计算巨头,传感器技术应用于自动驾驶及机器人领域。

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。美国GPU及AI计算巨头,传感器技术应用于自动驾驶及机器人领域。收起

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