助力未来创新—第3部分:2kW 1/4砖模块参考设计

关键词:DC‑DC转换器智能电源分立器件人工智能AI机器学习电源转换

时间:2026-6-8 16:16:26      来源:ADI

本文将介绍一款面向传统数据中心48V中间总线转换的1/4砖DC‑DC转换器参考设计,其性能优于现有市售方案。这款参考设计在标准封装尺寸内采用了ADI分立器件方案,可提供极具竞争力且可扩展的解决方案,以满足高性能应用(包括超大规模计算与工业系统)不断增长的需求。

作者:Karl Audison Cabas,产品应用开发工程师

Christian Cruz,资深应用工程师

 

摘要

随着对人工智能(AI)、机器学习(ML)及云应用的依赖日益加深,市场对紧凑、高效且可靠的电源转换解决方案产生了前所未有的需求。本文将介绍一款面向传统数据中心48V中间总线转换的1/4砖DC‑DC转换器参考设计,其性能优于现有市售方案。这款参考设计在标准封装尺寸内采用了ADI分立器件方案,可提供极具竞争力且可扩展的解决方案,以满足高性能应用(包括超大规模计算与工业系统)不断增长的需求。

 

引言

1/4砖模块(QBM)参考设计是一款基于ADI公司1/4砖(QB)系统架构的高性能DC‑DC转换器。它采用全新系列耦合电感,满足严格的分布式电源开放标准联盟(DOSA)尺寸要求,并在标准封装尺寸(CFP)内实现2kW连续功率输出。借助该设计方案,QBM解决方案降低了传统硬开关转换器的累积损耗,提升了工作效率,为高要求应用提供了高可靠性方案。

 

通过利用ADI最新的48V/54V转12V中间总线转换(IBC)技术,该参考设计简化了系统复杂度,助力客户缩短研发周期。本文提供的完整测试数据表明,该设计方案在转换效率、热性能与可扩展性方面均实现了明显的提升,适合作为面向传统高功耗数据中心环境的新一代电源模块。此外,该架构可满足当前IBC应用需求,并为未来采用400V~800V总线电压的高压系统提供兼容路径。

 

QBM设计

如图1所示,QBM参考设计采用业界通用的DOSA标准机械引脚排列,确保无缝集成到现有系统主板中。以单模块方式工作时,引脚排列可简化为仅包含PMBus®信号。详细引脚配置如表1所示。

表1:ADI 1/4砖模块参考设计引脚配置

引脚编号

引脚名称

功能

1

+VIN

正输入引脚

2

RC

DC-DC使能

3

-VIN

负输入引脚

4、5

-VO

负输出引脚

6

PG

电源良好

7、8

+VO

正输出引脚

9

SS

软启动引脚

10

CLK_IN

外部时钟输入

11

-VSNS

正远程检测输出

12

SDA

PMBus数据

13

SALERT

PMBus警报

14

SCL

PMBus时钟

15

SA1

PMBus ASEL1地址三态

16

SA0/+VSNS

PMBus ASEL0地址三态/正远程检测输出

17

ISHARE

主动均流引脚

 

图1:QBM参考引脚配置

 

该参考设计采用平顶底板,可有效为电源转换器FET进行散热,如图2所示。该底板经过优化设计,可实现出色的热管理,搭配现成的1/4砖散热器使用时,能够支持更长时间的功率输出。

图2:配备平顶底板与现成扩展散热器的QBM

 

用户可通过ADI专有且易用的LTpowerPlay®软件,配合DC1613适配器,对QBM参考设计进行参数配置。该工具支持用户设置典型工作参数,定义故障触发阈值及对应响应动作,并记录工作周期,以实现全面的监测与控制。图3展示了QBM在LTpowerPlay中的用户界面。

图3:用于调整各项参数的LTpowerPlay配置GUI

 

电气性能

本节重点介绍关键电气性能指标,彰显ADI QBM参考设计相较于市面上现有QBM的性能优势。其中最关键的参数为效率及相关功率损耗。为实现精准评估,效率测量在端子前端进行,确保仅评估DC‑DC转换器本身性能。该方法可帮助工程师设计定制化端子,进一步优化整体系统。图4展示了输入电压48V至60V工作条件下的效率曲线。

图4:输入电压48VIN至60VIN时的QBM效率曲线

 

这款QBM经过精心设计,可实现出色的效率,满载时效率超过97%,峰值效率可达98%。这种性能可显著降低功率损耗、优化热管理,最大程度地减少数据中心运行过程中的散热需求。此外,该设计针对50V工作电压优化,非常适合作为未来高压(HV)数据中心架构的理想下游转换器,包括采用16:1转换比的800V系统。

 

热性能

热性能是高功率密度解决方案的关键指标。从技术上看,该转换器可支持较大功率输出,但最终会受到限定体积内热设计功耗的约束。该QBM参考设计证明,即使在空间受限的环境中,它仍可输出额定功率,且不会触发过热关断。

图5:环境温度25°C、输入48VIN时的热成像图

图6:环境温度25°C、输入54VIN时的热成像图

 

图5和图6分别是48V和54V工作条件下的热成像图。结果显示,在未加装扩展散热器的平顶底板表面,温度分布均匀,热点与其他区域温差极小。这表明关键器件布局合理,铜层设计高效,从而最大限度降低热量集中,确保系统在无热限制的情况下可靠工作。

 

故障响应

该QBM参考设计集成了LTC2971作为电源管理控制器,符合PMBus 1级规范。该控制器可监控电压、电流和温度等关键参数,并执行相应的故障响应。用户可配置模块,使其在特定故障条件下锁存或重试,从而兼具灵活性与完善的系统保护能力。

图7:QBM达到OTP水平后关断5秒

图8:LTpowerPlay曲线显示QBM达到OTP水平后立即关断

 

图7展示了过温保护(OTP)测试。QBM配置为在75°C时关断,触发后恢复时间为5秒。图8中的LTpowerPlay曲线同样表明,QBM温度达到75℃时便会关断。

 

这可通过LTpowerPlay图形用户界面(GUI)进行配置。实际应用中,QBM可配置为耐受最高90℃,之后才会触发OTP动作。

 

并联运行

QBM参考设计的另一项关键特性是支持并联运行,以满足更高功率需求。该方案支持最多9个模块并联,限制仅来自图9所示的LTC2971寻址方案。

图9:QBM中采用的LTC2971寻址方案

 

在这次评估中,气流方向为从图中右侧流向左侧。测试装置还在未安装底板的条件下进行评估,以分析模块内部各功率级的热点分布,如图10所示。

图10:两个QBM模块并联运行的测试装置

 

模块之间的电流失配度是衡量并联运行性能的主要指标。图11显示了两个模块在总功率4kW工况下的读数。电流失配度越低,均流效果越好。这一点也十分重要,可以确保各模块在相同的热条件下运行,最大限度地发挥两个模块的功率输出处理能力。图12展示了该测试装置下的电流失配性能。

图11:两个QBM模块在4kW工况下运行,电流差为4A

图12:不同负载条件下两个模块的电流差曲线

 

图13所示的热成像图展示了两个QBM模块在无底板条件下以4kW功率运行的状态。整体热性能分布趋势一致,各对应区域之间的温度差为个位数。

基于上述关键性能指标,ADI QBM参考设计为需要在CFP封装内实现高功率IBC应用、追求顶级性能的客户,提供了一套简洁、稳健且极具竞争力的解决方案。

图13:两个QBM模块并联运行时的热成像图

 

结语

受到AI与机器学习快速发展的影响,传统数据中心在满足日益增长的高性能计算需求方面,面临着愈发严峻的挑战。当前,直流供电架构正逐步在系统层面采用更高功率密度的解决方案,通过使用48V和54V总线电压,相比传统12V系统可显著降低功率损耗。在此转型过程中,中间总线转换器(IBC)是关键器件,尤其是1/4砖电源。这类紧凑高效的DC‑DC转换器在将高压直流输入转换为处理器及外围系统所需的低压供电方面,发挥着至关重要的作用。

面对AI的迅猛发展,48V/54V架构能否持续满足市场日益攀升的功率需求?敬请了解ADI为直面这一挑战而开发的最新解决方案。

 

参考文献

Sam Ben-Yaakov、Michael Evzelman,“Generic and UnifiedModel of Switched Capacitor Converters”,2009年IEEE能源转换大会暨展览会,2009年。

Christian Cruz,“48 V技术的魅力:系统级应用中的重要性、优势与关键要素”,模拟对话,第58卷,2024年7月。

Michael Evzelman、Shmuel Ben-Yaakov,“Average-Current-Based Conduction Losses Model of Switched CapacitorConverters”,《IEEE电源电子会刊》,第28卷第7期,2012年10月。

Alexandr Ikriannikov和Laszlo Lipcsei,“大幅提高48 V至12 V调节第一级的效率”,ADI公司,2023年10月。

Samuel Webb和Yan-Fei Liu,“A Novel Intermediate BusConverter Topology for Cutting Edge Data Center Applications”,《中国电气工程学报》,第6卷第4期,2020年12月。

耦合电感技术的优势”,ADI公司,2015年3月。

 

猜你喜欢

  • 主 题:安森美(onsemi)电源产品在数据中心和工业机器人&无人机市场领域的应用
  • 时 间:2026年7月16日
  • 公 司:onsemi&Serial
  • 主 题:赋能电子前沿应用-AI服务器质量解决方案
  • 时 间:2026年7月21日
  • 公 司:zeiss
Baidu
map