Senz Magnet - Globalni proizvođač materijala za trajne magnete & Dobavljač više od 20 godina.
Brza evolucija umjetne inteligencije (UI) preoblikovala je hardverski krajolik, zahtijevajući poslužitelje sposobne za podnošenje neviđenih računalnih opterećenja. Dok rijetkozemni magneti poput neodimij-željezo-bora (NdFeB) dominiraju visokoučinkovitim primjenama, feritni magneti - sastavljeni od željeznog oksida i stroncija/barijevog karbonata - pojavljuju se kao isplative i održive alternative u infrastrukturi UI poslužitelja. Ova analiza istražuje njihovu primjenu u ključnim komponentama, upravljanju toplinom, zaštiti od elektromagnetskih smetnji (EMI) i budućim inovacijama, ističući njihovu ulogu u uravnoteženju performansi, troškova i utjecaja na okoliš.
AI poslužitelji zahtijevaju robusne mreže za isporuku energije (PDN) kako bi opskrbljivali GPU-ove, CPU-ove i memorijske module konzistentnom energijom. Induktiviteti s feritnom jezgrom ključni su u ovom ekosustavu, nudeći visoku gustoću zasićenja toka i nizak istosmjerni otpor (DCR), što minimizira gubitak energije tijekom regulacije napona. Na primjer, metalni kompozitni induktiviteti METCOM imaju gustoće zasićenja toka jezgre koje premašuju one tradicionalnih feritnih induktora, omogućujući jača magnetska polja i stabilnu induktivnost tijekom temperaturnih fluktuacija. Ova stabilnost je ključna za AI opterećenja, gdje padovi napona mogu uzrokovati računalne pogreške ili pad sustava.
U primarnim AC-DC pretvaračima, feritne kuglice i prigušnice zajedničkog načina rada potiskuju visokofrekventni šum koji generiraju sklopni napajači, osiguravajući čistu distribuciju energije. Njihov raspon radne temperature od -40°C do +125°C čini ih idealnim za podatkovne centre, gdje je upravljanje toplinom stalni izazov.
AI serveri zahtijevaju napajanja s visokom učinkovitošću (npr. 80 Plus Platinum ili Titanium ) kako bi se smanjio gubitak energije. Feritni magneti u jezgrama transformatora unutar ovih napajanja povećavaju učinkovitost pretvorbe energije minimiziranjem gubitaka u jezgri. Na primjer, napajanje AI servera od 12 kW koje koristi feritne jezgre može postići učinkovitost od 96% , u usporedbi s 92% kod tradicionalnih dizajna, što znači značajne uštede troškova u velikim razmjerima.
AI serveri generiraju ogromnu toplinu, što zahtijeva napredna rješenja za hlađenje. Feritni magneti se široko koriste u bezčetkicama istosmjernog strujanja (BLDC) za ventilatore za hlađenje i pumpe za tekućine zbog svoje toplinske stabilnosti i cjenovnih prednosti. Za razliku od NdFeB magneta, koji se degradiraju iznad 150°C , feritni magneti podnose temperature do 300°C , što ih čini prikladnima za okruženja s visokim temperaturama u blizini serverskih polica.
Na primjer, ventilator s feritnim magnetom dimenzija 40 mm x 40 mm x 10 mm može raspršiti 250 W topline pri 10 000 okretaja u minuti, a pritom troši 15% manje energije od ekvivalenta baziranog na NdFeB-u. Ova učinkovitost je ključna za hiperskalne podatkovne centre, gdje hlađenje čini 40% ukupne potrošnje energije .
Nove tehnologije hlađenja tekućinom, poput hlađenja uranjanjem , smanjuju ovisnost o magnetima od rijetkih zemalja u ventilatorima. Međutim, feritni magneti i dalje igraju ulogu u motorima pumpi i senzorima protoka , gdje njihova otpornost na koroziju i niska cijena nadmašuju potrebu za ekstremnom magnetskom snagom. Pumpa za tekućinu pokretana feritnim magnetom može cirkulirati 500 litara rashladne tekućine u minuti uz minimalno održavanje, smanjujući operativne troškove tijekom vremena.
AI poslužitelji obrađuju ogromne količine podataka, što zahtijeva besprijekoran integritet signala. Feritne kuglice, postavljene na podatkovne vodove ili kabele za napajanje, apsorbiraju visokofrekventni šum (npr. iz komunikacije GPU-CPU), sprječavajući preslušavanje i oštećenje podataka. Njihova impedancija doseže vrhunac na određenim frekvencijama (npr. 100 MHz – 3 GHz), što ih čini prilagodljivima za različita AI opterećenja.
Na primjer, feritna kuglica veličine 0805 s impedancijom od 600 Ω na 1 GHz može suzbiti šum u PCIe Gen 5 trakama , osiguravajući stabilan prijenos podataka između GPU-a i CPU-a pri brzinama od 32 GT/s .
Zaštitni materijali na bazi ferita koriste se u kućištima poslužitelja za blokiranje vanjskog EMI-ja iz bežičnih signala ili susjednih poslužitelja. Za razliku od metalnih štitova, koji mogu reflektirati EMI, ferit ga apsorbira i raspršuje kao toplinu, smanjujući smetnje u osjetljivim komponentama poput NVMe SSD-ova i HBM3 memorijskih modula . Kućište poslužitelja obloženo feritom može smanjiti EMI za 20–30 dB u rasponu od 1 MHz do 10 GHz , zadovoljavajući stroge FCC i CE standarde usklađenosti.
Unatoč porastu SSD-ova, tvrdi diskovi ostaju ključni za isplativo pohranjivanje velikih količina podataka u klasterima za obuku umjetne inteligencije. Feritni magneti koriste se u motorima sa zavojnicama (VCM) , koji pozicioniraju glave za čitanje/pisanje s nanometarskom preciznošću. Njihova visoka koercitivnost (300–400 kA/m) osigurava stabilne performanse čak i u vibrirajućim serverskim policama.
Na primjer, 3,5-inčni tvrdi disk s feritno-magnetnim VCM-om može postići kontinuiranu brzinu prijenosa od 250 MB/s uz podnošenje udara od 5000 G , što ga čini idealnim za arhivsku pohranu u AI podatkovnim jezerima.
Iako se SSD-ovi manje oslanjaju na magnete, feritne komponente se i dalje koriste u EMI zaštiti za PCIe konektore i termalnim pločicama za NAND flash čipove . Njihova niska toplinska vodljivost (2–5 W/m·K) pomaže u izolaciji vrućih točaka, sprječavajući termičko gušenje tijekom intenzivnih AI opterećenja.
Umjetna inteligencija revolucionira primjenu feritnih magneta omogućujući precizno podešavanje geometrije jezgre i formulacija materijala . Na primjer, neuronske mreže mogu simulirati milijune dizajna magneta kako bi optimizirale okretni moment i smanjile gubitke snage. Nedavni prototipovi, poput vučnog motora na bazi ferita od 100 kW , pokazuju da dizajn potpomognut umjetnom inteligencijom može probiti tradicionalne barijere performansi, čineći feritne magnete održivima za AI poslužiteljske aplikacije velike snage.
Feritni magneti usklađeni su s ciljevima održivosti umjetne inteligencije smanjenjem ovisnosti o rijetkim zemnim elementima poput neodimija, čije rudarenje uzrokuje štetu okolišu. Istraživači razvijaju reciklabilne feritne magnete od otpadnog metala i industrijskog otpada, smanjujući troškove proizvodnje...30% i smanjenje ugljičnog otiska. Na primjer, njemački konzorcij stvorio je proces za iskorištavanje feritnih magneta iz odbačenih uređaja i njihovu ponovnu preradu u nove magnete s 90% originalne učinkovitosti .
Kombiniranjem feritnih jezgri s tankim NdFeB umetcima stvaraju se hibridni magneti koji uravnotežuju cijenu i performanse. Ovi sustavi smanjuju upotrebu rijetkih zemalja za 50-70% uz zadržavanje 90% magnetskog izlaza , što ih čini atraktivnim za AI poslužitelje gdje ekstremne performanse nisu potrebne. Na primjer, hibridni ventilator pokretan magnetom može parirati protoku zraka ventilatora temeljenog na NdFeB-u uz 60% cijene .
Niža remanencija feritnih magneta (0,2–0,5 Tesla u odnosu na 1,0–1,4 Tesla kod NdFeB-a) ograničava njihovu upotrebu u visokoučinkovitim aplikacijama poput GPU akceleratora , kojima su potrebna ultra jaka magnetska polja za brzo prebacivanje podataka. Kako bi to kompenzirali, dizajneri moraju koristiti veće magnete, povećavajući veličinu i težinu - nedostatak u serverskim ormarima s ograničenim prostorom.
Proizvodnja visokokvalitetnih feritnih magneta uključuje sofisticirane tehnike sinteriranja i nanostrukturiranja , koje su manje zrele od proizvodnje NdFeB-a. Ova složenost može dovesti do veće stope nedostataka i duljih proizvodnih ciklusa , što neutralizira prednosti u troškovima. Na primjer, feritni magnet s energetskim produktom od 48 MGOe zahtijeva 10% više vremena obrade od NdFeB magneta ekvivalentne snage.
Tržište feritnih magneta je fragmentirano, s brojnim malim dobavljačima koji se natječu cijenom, a ne kvalitetom. Ta fragmentacija može dovesti do nedosljednih performansi , obeshrabrujući proizvođače automobila da usvoje feritne magnete u kritičnim komponentama AI servera. Potrebni su napori standardizacije, poput ISO 9001 certifikata , kako bi se osigurala pouzdanost.
SAD dominira proizvodnjom AI servera, potaknut hiperskalnim podatkovnim centrima (npr. Amazon, Google, Microsoft) i vladinim ulaganjima u AI infrastrukturu. Potražnja za feritnim magnetima raste u napajanjima i EMI zaštiti , a tvrtke poput Magnetics Inc. proširuju proizvodne kapacitete...40% kako bi se zadovoljile lokalne potrebe.
Kina je globalni lider u proizvodnji feritnih magneta, osiguravajući 60% svjetske proizvodnje . Njezina dominacija potaknuta je masovnim raspoređivanjem AI poslužitelja (npr. Alibabin podatkovni centar u Hangzhouu ) i državnim subvencijama za alternative rijetkim zemljama . Kineske tvrtke ulažu u visokoučinkovite feritne magnete , poput TDK-ove HF serije , koji nude 10% veći magnetski tok od standardnih vrsta.
Europski proizvođači automobila i tehnološke tvrtke daju prioritet održivosti smanjenjem upotrebe rijetkih zemalja. EU-ove inicijative Zeleni plan i kružno gospodarstvo potiču istraživanje reciklirajućih feritnih magneta. Na primjer, njemački konzorcij razvija proces za iskorištavanje feritnih magneta iz odbačenih uređaja i njihovu ponovnu preradu u nove magnete, smanjujući otpad...90% .
Feritni magneti zauzimaju značajnu nišu u AI poslužiteljima, nudeći isplativu i održivu alternativu magnetima na bazi rijetkih zemalja. Njihova primjena obuhvaća isporuku napajanja, upravljanje toplinom, EMI zaštitu i pohranu podataka, potaknuta napretkom u dizajnu temeljenom na umjetnoj inteligenciji i održivoj proizvodnji. Dok izazovi poput ograničenja magnetske snage i fragmentacije tržišta i dalje postoje, inovacije u hibridnim magnetskim sustavima i recikliranju rješavaju te prepreke. Kako AI poslužitelji zahtijevaju veću učinkovitost i manji utjecaj na okoliš, feritni magneti igrat će sve važniju ulogu u oblikovanju budućnosti inteligentne infrastrukture. Put naprijed ne leži u zamjeni, već u komplementarnoj integraciji , gdje feritni i NdFeB magneti koegzistiraju kako bi potaknuli inovacije u ekosustavu umjetne inteligencije.