臺達研究院闕志克：降伏AI訓練“吃電怪獸”靠誰？

　　數據中心機房內，一排排機柜內線纜虬結、風扇呼嘯，燈光閃爍，徹夜不息……當前，這樣的數據中心已經遍及世界各地，并仍然在世界頭部科技廠商的引領下不斷增長。僅在今年6月內，微軟就已宣布將在瑞典、馬來西亞、西班牙等國家投資建設數據中心，項目投資總金額超140億美元;同時，英偉達計劃在未來5年內投資3萬億美元建設數據中心;亞馬遜云科技則規劃在未來15年內投入約1500億美元用于全球數據中心的建設與運營……

　　同時，國內科技企業對數據中心也多有布局。6月，隨著華為云華東(蕪湖)數據中心正式開服，其全國存算網的樞紐節點布局全面完成。此外，不久前披露的運營商第一季度財報顯示，中國移動預計在2024年實現通用算力累計達9EFLOPS，智算算力累計超過17EFLOPS;中國電信預計2024年實現智算算力累計超過21EFLOPS……以上種種表明，數據中心建設已經成為當前全球科技企業的要務之一。

　　臺達研究院院長闕志克

　　網絡要聯通，機柜要運作，電力供應不可或缺。臺達作為一家電源管理領域的老牌企業，于近日分享了其涵蓋云端到邊緣的數據中心基礎設施方案與創新技術成果。在接受《中國電子報》專訪時，臺達研究院院長闕志克表示，在人工智能時代，對于電力電子行業而言，服務AI訓練的數據中心是重要的應用場景，利用AI技術降本增效是重點創新方向，可以說AI既是用戶又是工具。臺達正積極迭代創新技術，立足人工智能技術需求，實現從元器件生產商向系統與解決方案提供商的角色轉變。

　　打造從電網到加速器的“最后三厘米”

　　隨著大模型熱度居高不下、AI訓練需求水漲船高，AI加速器在數據中心中正扮演著越來越重要的角色。對于AI加速器，闕志克形象地用“吃電怪獸”來形容：“AI加速器能耗巨大，英偉達最新一代的GB200超級芯片能耗高達2700瓦，在這樣的大基數下，傳輸過程中產生的能耗不可小覷。”他告訴記者，“如何在電流傳輸過程中盡可能地減少能耗，是我們當下研究的重點課題。”

　　對于這一難題，業界早有思路可循。闕志克的介紹深入淺出：“在數據中心的電力從電網傳輸到加速器芯片的過程中，電壓要從1萬~3萬伏降至0.5~1伏，這樣才能滿足芯片的工作需求。在傳輸過程中，為減少能耗，需要盡可能地保持高壓、降低電流，這就意味著電壓下降的過程越短越好、越快越好。”

　　而臺達正是在這一過程中取得了技術突破。這段實現“1萬伏至1伏”的電纜，闕志克稱為電力傳輸的“最后三厘米”。記者獲悉，目前臺達已在這方面取得技術突破，研發了“垂直式”的電力輸送路徑。“傳統的供電設備與AI加速器是平行放置的，優化成垂直式后，供電效率實現了10%~15%的提升。”闕志克表示。對于數據中心如此大的用電基數而言，10%的能效提升已經非常可觀。然而，闕志克告訴記者：“現在我們將最后一段路徑縮短到三厘米，但我希望未來它的長度越短越好。”

　　在談到電力電子技術與AI的關系時，闕志克指出：“從數據中心的應用場景來看，AI是電力電子技術的‘用戶’。作為技術提供方，我們必須與時俱進，結合AI的特點不斷推動技術創新。”

　　電力轉換組件的變化是電力電子領域針對AI做出的重要調整之一。記者了解到，不同于傳統獨立單元形式的電力轉換組件，將該模組與相關磁性元件置入PCB板內已經成為業內的一個主要趨勢。展望下一步技術路徑，闕志克表示：“可以想象，未來這些組件甚至有可能直接埋入芯片中，進一步提高能源轉換效率。”

　　以AI降本增效賦能業務轉型

　　在以自身核心技術立足AI需求以外，臺達同時也是AI技術的資深應用者。闕志克告訴記者，當前，臺達已將AI融入到設計、制造環節中，并不斷催生新的產品。

　　“如PCB板的設計是臺達產品生產過程中的重要環節，在人工智能時代，使用智能化工具輔助PCB板設計迫在眉睫。”闕志克表示，“在電力電子領域，PCB板對于元件、排線的限制較多，PCB板設計難度高，市面上常規的AI輔助設計工具難以勝任，僅靠經驗豐富的老師傅人工設計，不僅人力成本高，人才培養也是難題。”

　　人工智能、尤其是機器學習技術的出現，為臺達打開了新思路。闕志克告訴記者：“臺達在電力電子領域已深耕超過50年，積累了數千個PCB板設計的成功案例。如果用這些優質的行業數據去訓練AI，就很有可能解決行業PCB板的設計難題。目前臺達研究院已初步研發出PCB設計工具，正在試用階段。從前完成一個PCB設計要花2~3周時間，現在只需一兩天，效率大幅提升。”

　　采訪中，闕志克多次強調，臺達已成功從“元器件生產商”轉型至“解決方案提供商”，而這些解決方案不僅限于數據中心基礎設置方案，還涵蓋了工業自動化、樓宇自動化、儲能、電動車等領域。他向記者坦言：“在這些領域，我們仍在不斷探索攻堅新技術、新應用，從而為行業提供新的解決方案。在這個過程中，我們發現有許多AI技術不僅可以解決我們遇到的問題，還可以形成新的產品與業務，為公司打開更廣闊的市場。”

　　記者了解到，當前，這種“基于技術倒推產品”的商業模式已經在臺達成型。具體而言，闕志克向記者介紹了臺達研究院的相關成果：“為完善智慧園區解決方案，臺達研究院開發了辨識物品、計算航線、自動飛行等一系列基于無人機巡檢場景的AI應用，目前已通過NBD(New Business Development)部門正式用于大規模橋梁檢測。未來，會將這項技術集成到產品中，交給市場去檢驗。”

　　無人機巡檢只是臺達NBD部門執行項目的冰山一角。記者獲悉，當前臺達同時推進的NBD項目約20~30個，在其他具有相似模式的企業中，NBD的成功率只有10%，而在臺達，得益于雄厚的客戶積累與完善的組織架構，這一幾率已經超過了50%。

　　基于此，闕志克對于AI未來的應用前景與發展趨勢產生了獨到的思考。他指出：“AI作為工具正越來越多地被應用到工程領域，并且使用門檻會不斷降低，最終成為一種極其易用的常用工具。”