在当前AI技术快速发展应用的背景下，芯片工艺不断进步的同时，对性能和功耗特别是对电源管理提出了更高的要求，其重要性日益突出。在2024中国（深圳）半导体设计论坛上，澳门大学微电子研究院副教授/澳大河套集成电路研究院常务副院长路延特别介绍了AI芯片的发展新趋势，以及AI芯片供电的想法。

AI芯片的供电已经成为电源管理领域当下最火的研究课题。路延表示，电源管理在系统中的重要性日益突出，已经限制了AI算力的提升，而且需要从能源的角度考虑这个问题。伴随供电需求的时代演变，人们已经先后进入台式机时代、移动时代、HPC服务器和AI时代，对功耗、功率密度、体积提出了越来越高的要求：一是高性能计算——大电流、大电压转换比 48V-to-1V；二是小体积、轻量化——高功率密度；三是节约能源、提升续航能力——高转换效率。

相关研究报告显示，算力需求的增长已经达到每3.4个月就会翻一倍，而根据摩尔定律，芯片的能效是每18个月才会翻一倍，芯片工艺的进步已远远跟不上算力需求的进步。路延介绍，“GPU板子上除了GPU芯片之外，板子上其他的面积几乎都是电源，电源的面积是远大于GPU本身的面积。这个板子上基本上70%、80%都是电源。”

根据功率转换器架构的六边形需求，不同的应用会有不同的需求，比如效率、电压的转换比；重量；密度等。综合考虑这些指标，需要在DC/DC的方向提出混合架构的DC/DC转换器，这是因为传统的BUCK结构最大的问题就是电感非常大，而且成本也比较高。

如果不用传统的BUCK结构，还可以用什么？路延表示，开关电容是一个选择，其是DC/DC里非常常见的元件，“开关电容可以很快速或者大量去提供电流的方案，只要频率和电容够大的话，可以很高效很快速提供大的电容，但是它的转换效率是和线性电源一样，有很大的导通损耗，因为电流不可控。”

最近几年，非常火热的架构是开关电感电容混合型DC-DC架构，既有电感又有电容的电源开关架构，有两个电感和两个非电容，非电容可以把输入电压分为二分之一，两个电感可以共享输出电流，可以提供更大的输出电流，相比传统的BUCK结构，可以实现更高的转换效率。

从处理器供电的技术现状及挑战来看，随着处理器算力持续提升，可以预见，高布线损耗；引脚数目需求大；高复杂性；整机效率低（80%），比如英特尔很多方案都是需要很好的高度集成电感。从处理器功率密度趋势来看，高密度电源管理是高算力芯片的核心支撑，当电流变大以后，像一颗CPU 70%的Pin都是用于供电。

跟GPU一样，现在处理器对能源的需求非常大，大部分的Pin用于供电，比如英特尔的背部供电的方案，电源的Pin优先级大于信号的Pin，会把背面的空间全部用来供电，让信号线从两边走出来。这就是优先走电源的方案去解决3D供电的问题。

最近几年，学术界对集成封装电容、深沟槽电容、超高密度MIM电容做了大量的研究工作，这些工艺可以高密度、高效率的电源转换器。这也意味着如今AI芯片需要很高质量的电感和高质量的电容。路延甚至把高质量的电感比喻为“屠龙刀”，以及把高质量的电容比喻为“倚天剑”，如果解决好这两大问题，就能在“电源供电的武林”里天下无敌。他表示，中国不仅缺乏先进的芯片工艺制程，在电源领域还缺乏高密度的电容、高品质的电感。

路延介绍，如果通过在电源架构上的创新，包括器件、工艺各方面创新，就可以进一步提升效率，“当前AI算力需求非常大，但算力需要耗费巨大的能源，能够提升一个点的效率都是很大的贡献。”

此外，比较火热的Chiplet集成系统也存在着比较大的供电挑战。这需要元器件工艺、封装、散热等整个系统层面的协同合作才能够实现芯粒3D集成的方案给AI进行高能效的供电。

路延总结道，未来电源管理芯片的研究方向主要是：基于芯粒架构的电源芯片的进一步性能指标解偶设计；基于芯粒架构的创新功率转换器架构设计；数字化的全集成稳压电源设计；分布式、多路输出设计。