电源模块如何追赶快速发展的GPU、FPGA、ASIC算力？

算力似乎是现在这个时代不可不谈的一个问题，当一切都围绕数据进行之时，处理速度就是占领市场的一把利剑。机器学习、图像识别、信号处理、仿真引擎应用规模愈来愈大的现如今，传统的CPU已无法满足超大数据处理的需求，并行计算应运而生。

算力巨头纷纷“拼杀”数据中心市场，押注GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，作用在计算加速、存储加速、通讯加速。巨头上演“三英战吕布”，也为数据中心加速市场提供了增长基础，硬件加速需求增强的背后是庞大的硬件电源需求。

怎样的加速硬件电源方案才能追赶上加速市场的增速？

加速硬件电源的四大趋势
“对于这种加速硬件对于电源方案的趋势，我们总结成为: 迅捷、高效、集成化、可拓展”加速硬件电源方案的未来发展总结为这四种趋势。

迅捷代表着加速电源需要有更高的响应速度以适应更大的动态跳变，同时整个电源的解 决方案的开发速度应该适应更短的研发周期。

高效代表着加速电源需要提供超高效率，以应对更加紧凑的硬件设计。因为加速卡的设计非常紧凑，其密度会越来越高。

集成化代表着加速电源需要提供全集成的模块化的设计，以减少占板面积。另外，集成化还体现在多路输出电源中，多路输出电源模块灵活匹配日趋复杂，需要集成度更高的加速芯片

可拓展代表着加速电源需要更灵活搭配多种加速环境和应用，这是因为大数据和人工智能在加速发展过程中，期间会涌现一批此前完全没有的应用，所以拥有这种特性即可迅速适配全新的应用。

加速芯片供电架构愈发复杂
在加速硬件的不断革新之下，加速芯片的供电架构也日趋复杂。由于加速硬件在人工智能和大数据领域应用越来越广泛，所以各大加速芯片厂家也纷纷采用更先进的工艺推出集成度更高的加速芯片。

“以FPGA为例，几年前看到的FPGA的工艺制程是28nm，之后迅速推广到了16nm，现在最新一代针对加速核心市场的加速卡已采用最先进的7nm制程”，他表示，更先进的制程可使其在同样尺寸内加入更多的逻辑单元，同时由于加入了更多的逻辑单元，芯片的整体功率也越来越大。由于更先进制程的使用，对于核电压的要求越来越低。

“由于加速芯片厂商为了提供更复杂功能的加速芯片，提供更完善的功能，FPGA内部也集成了更多的功能单元，除加速逻辑单元以外，还会集成ARM处理器、DSP等，加入专门优化过的加速引擎”，他认为，越来越高度化的集成会造成针对加速芯片的电源解决方案越来越复杂，方案需要不同电压、不同路的多路输入，这种情况下电压轨会越来越多。

“为应对不同的加速应用，同一个系列下的芯片会针对不同应用做出不同的优化，这种优化就会造成加速芯片的电压轨和输入的电流各不相同。即便是同一款加速芯片，在不同应用场合使用到的内部的逻辑资源也是不同的”，他强调，随着应用的不同，电源解决方案的电压轨数量和电流也是各不相同的。

另外，加速芯片的供电架构还有一个趋势便是大动态，这种大动态是随着应用调用相关资源。