Правильное проектирование цепи драйвера стало еще более критично для GaN транзисторов. В отличии от Si/SiC предельное напряжение которое можно подать на затвор - около 6В (в отличие от 10 и более для кремниевых транзисторов). Основные факторы, на которые автор обращает внимание: мертвое время, высокое падение напряжения (на эквиваленте внутреннего параллельного диода) и индуктивность соединения с затвором. Решения по устранению проблем - в статье.

Наткнулся в интернете на интересный вопрос.
На фотографии 3 пленочных конденсатора. Как вы думаете, что обозначает полоска на их корпусе?

CPU vs GPU vs TPU

Многие наверняка встречали 3 этих аббревиатуры.
CPU - central processing unit. Стандартный процессор, способный выполнять задачи общего назначения;
GPU - graphical processing unit. Графический ускоритель, выполняет более специализированные задачи, такие как параллельные вычисления;
TPU - tensor processing unit. Чип от google с уникальной архитектурой, направленной на максимальное ускорение обучения нейросетей всех типов.

Google в свое время совершил революцию, разработав первый чип для нейросетей. На TPUv1 они выпустили плату - ускоритель в формате SATA диска (слева на картинке). На данный момент google планирует выпускать TPUv6. Думаю, его потребление будет около 350Вт (против 75Вт для TPUv1). Однако предлагаю рассмотреть ту самую изначальную архитектуру, которая значительно обогнала GPU в 2016.

Сердце TPU - MMU (блок матричного перемножения весов и данных). Второй по важности элемент - объемный буфер для хранения промежуточных данных и шина памяти с высокой пропускной способностью. Поскольку умножение с накоплением больших матриц - основная операция, требуемая для работы нейросетей, TPU выполняет подобные задачи быстрее CPU и GPU. За счет архитектуры и языка (фреймворк TensorFlow), заточенных под конкретные операции, TPU значительно обгоняет своих оппонентов(CPU Intel Haswell, GPU Nvidia K80) что видно на графиках справа. Аналогичная ситуация и с производительность на ватт. Таким образом TPU и стал фаворитом для задач обучения нейросетей.

Прочитал статью про отмывку печатных плат и у меня есть отличная иллюстрация к чему же могут привести загрязнения. В прикрепленном документе рассмотрены причины возникновения дендритов на печатных платах (в том числе из - за загрязнений) и методы борьбы с ними. Помимо этого рассказаны и другие часто возникающие проблемы, снижающие надежность.

Нашел сайт с проектами, по которым доступна вся необходимая документация (схемы, платы, файлы cad). Большинство проектов - вычислители/конвертеры на FPGA, RF карты и измерители. В основном встречаются платы в AD, иногда в Cadence и KiCad. Больше всего понравились проекты от CERN, как по оформлению так и по техническим решениям.

Про оптику в вычислителях.

Летом прошлого года Broadcom анонсировал новые ASIC со встроенной в корпус оптикой. Основная идея в том, что потери в меди становятся критичными для современный свичей (которые работают на 106Gb/s на лейн), в связи этим приемопередатчики располагаются на одной подложке с ASICом. Данную технологию планируется применять не только для свичей датацентров. Актуальна она и для объединения тех же GPU, о чем Broadcom также упоминает, CPO GPU показана снизу справа. При этому потребление энергии на передачу данных снижается на 30-40% - очень существенно, учитывая, как все борются за Gb/ps/W.

Параллельно с этим DAC (Direct attached cable) модули постепенно изживают себя. При увеличении пропускной способности требуется больший диаметр микро - коаксиальных кабелей для сохранения потерь на том же уровне. Это приводит к росту цены на кабели, неудобству в производстве монтаже и прокладке. Тут пишут, что будущее для SFP на коротких расстояниях - пластиковые кабели e-Tube. Они дешевые, надежные, энергоэффективные и обеспечивают минимальную задержку (сравнительная таблица снизу).

Таким образом, оптика продолжает свою экспансию за счет расширения AI и HAAS. Однако электронике боятся особо нечего (особенно в системах с небольшой пропускной способностью) из за узких областей применений оптики.

Зачем нужен дополнительный диод в синхронном преобразователе?

В классической топологии понижающего преобразователя (слева сверху) присутствует диод и транзистор, они поочередно проводят ток. Для увеличения КПД была предложена синхронная топология, диод заменили на транзистор. Управляющий контроллер открывает нижний ключ в моменты, когда должен был открыться диод в классическом понижающем преобразователе. Таким образом, потери на диоде сведены практически к 0, поскольку теперь падение на нижнем ключе несравнимо мало (оно
зависит только от сопротивления его канала).

Казалось бы, все хорошо, но, как всегда, есть нюансы. В классической топологии коммутация происходила автоматически при запирании верхнего ключа (ток индуктивности моментально разряжает емкостью диода). В этом случае никогда не возникает ситуации, когда оба ключа открыты (что приводило бы к сквозным токам).
В синхронном преобразователе коммутацией руководит контроллер с драйвером. В случае если он замкнет два ключа одновременно, они сгорят из - за неограниченного тока. В связи с этим в контур управления вводят задержку между отключением верхнего ключа и включением нижнего (мертвое время). Как раз в течении этого времени будет проводить внутренний паразитный диод нижнего транзистора по аналогии с классическим ППН. Тут и происходят потери, которые довольно критичны для высокоэффективных преобразователей.

Первая часть потерь - проводимость внутреннего диода в течении мертвого времени. При больших токах значительно влияет на полный КПД преобразователя. Вторая часть - заряд обратного восстановления и выходная емкость диода. После периода проводимости к диоду прикладывается обратное напряжение, в результате возникает обратный заряд Qrr. Обеспечение дополнительным током диода ложится на верхний ключ, что приводит к очередным потерям, особенно на высоких частотах. Выход в данном случае - возвращение диода в нижнее плечо. В течении мертвого времени именно он возьмет на себя роль проводника тока, шунтируя внутренний диод транзистора. Важно, чтобы это был именно Шоттки, они имеют Qrr = 0 и малое прямое падение, что значительно снизит потери на проводимость. Снизу можно видеть, что для GaN транзисторов параллельные диоды практически обязательны. Поскольку у GaN при обратной проводимости канала напряжение больше в 2-3 раза, чем у MOSFETов.

Занятная технология изготовления дросселей для плотных преобразователей.

Описанный метод позволяет значительно снизить габариты вашего источника (или увеличить Вт/мм^3).
Есть и нюансы, подобные дроссели предназначены для преобразователей с частотой выше 1Мгц. Максимально раскрывают свой потенциал в паре с GaN транзисторами.

Однако, мне не удалось найти в продаже подобные индуктивности как отдельные компоненты. Возможно, технология нашла применение только в нише модульных источников питания.

Статья от AD, где рассказывают как изменять переходную характеристику вашего преобразователя. Встречаются микросхемы, в которых отсутствует доступ к резисторам обратной связи, как раз для таких случаев и применяется описанный метод