业界最强大人工智能系统在 GTC 2018 上发布 Vicor为AI注入创新

最新更新时间:2018-04-09来源: 互联网关键字:人工智能  vicor  英伟达  gtc2018 手机看文章 扫描二维码
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2018 年 4 月 6 日讯 日前,在 GTC 2018 上,Vicor 团队见证了 英伟达 DGX-2 的发布,它是迄今为止最强大的 AI 系统。DGX-2 使用 16 个 SXM3 GPU 卡提供每秒 2 千万亿次浮点运算的计算性能,与前一代 DGX-1 相比,可提供 10 倍的深度学习性能,而功耗仅为 10kW。在展厅内,DGX-2 与 SXM3 卡一同展出,您可以在上面看到最新的Vicor 合封电源 (PoP) 解决方案以及我们的 PI3526 ZVS 降压稳压器。就在不久前的3 月 6 日,我们推出了 600A 稳定电流输出的 PoP 解决方案,其可将 48V 直接转换为 XPU 内核电压。



VIDIA DGX-2:业界最强大的 AI 系

合封电源解决方案消除最后一英寸供电问题


合封电源基于 Vicor 分比式电源架构 (FPA),已部署在各种高性能计算系统中,是 2017 OPC(开放式计算项目)美国峰会上的一大亮点。FPA 支持从 48V 直接转换为处理器电压的应用,所带来的效率和电流供给性能类似于常规 12V 设计,但功率密度是其 2 倍。基于 FPA 架构的功率转换和 Vicor SM-ChiP 3D 封装有助于PoP 器件实现更高功率密度。


高密度电源转换解决方案集成在两个模块中:模块化电流倍增器 (MCM) 和模块化电流倍增器驱动器 (MCD)。小型 MCM 有助于在封装上或在最接近处理器裸片的位置提供大电流,进一步消除了通过主板和插座传输大电流所产生的损耗。MCM 可消除困扰常规 12V 设计的“最后一英寸”处理器供电问题,因此,不仅可降低配电损耗,而且还可提高整体电源效率。


合封电源不仅可消除“最后一英寸”问题,为处理器高效供电,而且还可通过支持 48V 输入实现为整个机架的处理器高效供电。传统的12V供电架构,无法在不增加功耗和成本的情况下,为服务器机架上的多个大电流处理器提供强大的功率支持。与 12V 配电相比,采用 48V 配电,服务器机架可获得的优势包括减少铜箔、缩小连接器尺寸以及提高供电效率等。48V 配电有助于数据中心机架突破 12V 机架带来的功率限制(每个机架通常为 15kW 左右),从而可提高机架利用率。除了为数据中心带了巨大的便利外,合封电源的 48V 输入还非常适合为高性能防撞汽车及自动驾驶汽车内使用的处理器供电。


SXM3 卡:Vicor 合封电源技术为世界最强大 AI 系统提供强大动力


让 48V GPU 系统在原有 12V 系统中工作


在 GTC 上,我们还推出了最新的 NBM 产品,这是一款 12V 至 48V 非隔离的升压转换器,可为仍然依靠原有 12V 配电的数据中心的 48V 高性能 GPU 提供支持。NBM 采用 23 x 17 x 7.4 毫米表面贴装 SM-ChiP 封装,可将 12V 电压转换为 48V,提供超过 98% 的峰值效率、750W 的稳定功率和 1kW 的峰值功率。NBM 是一款完整的解决方案,既不需要外部输入滤波器,也不需要大容量电容器,而且还整合了热插拔及涌流限制技术。


NBM 采用 ZVS 和 ZCS 拓扑在 2MHz 下开关,可为动态负载提供低输出阻抗和 MHz 级的快速瞬态响应。刚过去的GTC 2018,对所有人来说都是一场视觉盛宴,我们为我们的产品能成为 DGX-2 的一部分而感到振奋,Vicor将持续不断地为AI 应用注入创新动力。


关于 Vicor 公司


Vicor 公司总部位于马萨诸塞州安多弗,始终致力于设计、制造和销售创新的高性能模块化电源组件,产品从砖型解决方案到以半导体为中心的解决方案,应有尽有,可帮助客户高效转换和管理从电源到负载点的电源。


电源组件设计方法


Vicor 的电源组件设计方法不仅可帮助电源系统设计人员获得模块化电源组件设计的所有优势(包括组件与系统功能性及可靠性可预测、更快的设计周期,以及便捷的系统配置、可重构性与扩展性),同时还可实现可匹敌最佳备选解决方案的系统工作效率、功率密度及经济性。使用 Vicor 的在线工具,电源系统设计人员可从业经验证的 Vicor 电源组件的延伸组合中选出组件来架构、优化和仿真从其输入源到其负载点的完整电源系统。这种创新的电源系统设计方法不仅可实现快速的上市进程和业界一流的性能,同时还可将意外情况及延迟的可能性降到最低,这是传统设计方法或定制化设计方法常出现的情况。

关键字:人工智能  vicor  英伟达  gtc2018 编辑:王磊 引用地址:业界最强大人工智能系统在 GTC 2018 上发布 Vicor为AI注入创新

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