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convertitori PoL (Point-of-Load) che sfruttano, come nel caso di quelli di Vicor, la moltiplicazione della corrente. EO: Come affrontare in modo efficace le problematiche dell’erogazione della potenza nelle applicazioni AI/ HPC? M.W.: Un aspetto da tenere in considerazione per ridurre il consumo energetico di GenAI, migliorando al contempo la qualità dell’erogazione della potenza, riguarda il posi- zionamento fisico dei componenti di potenza PoL. Spo- stando questi componenti di potenza dello stadio finale dalla posizione laterale a quella verticale, direttamen- te sotto il processore per GenAI, la quantità di potenza dissipata nel circuito stampato stesso viene ridotta. Con una densità di corrente di circa 3A/mm2, il moltiplicatore di corrente PoL può condividere lo spazio molto limitato sotto il processore di addestramento per GenAI. Questa riduzione della potenza termica del PCB è possibi- le perché l’impedenza aggregata della rete di erogazione dell’alimentazione posizionata verticalmente è ridotta fino a un fattore 20 rispetto a un posizionamento laterale puro dei componenti di potenza. Inoltre, la qualità dell’e- rogazione di potenza aumenta, poiché la VPD (Vertical Power Delivery) garantisce anche una distribuzione uni- forme e attentamente regolata della tensione di alimen- tazione (VDD) su tutta la superficie del die di silicio del processore. In un’architettura VPD è possibile eliminare la variazione della tensione di alimentazione di 50 mV tra il bordo e il centro del die, tipica delle soluzioni point-of- load posizionate lateralmente. Se moltiplichiamo questa variazione per 1000 (o più) ampere, si ottiene un poten- ziale risparmio energetico anche superiore a 50 W. EO: Su una scala più macroscopica, quanta energia può essere risparmiata quando una VPD viene implemen- tata utilizzando moduli di potenza ad alta densità nei data center per GenAI/HPC? M.W.: Attualmente, i più potenti supercomputer di adde- stramento GenAI impiegano fino a 20.000 moduli acce- leratori. Secondo Nvidia, il GPT 3 di OpenAI, con 175 mi- liardi di parametri, richiede circa 300 zettaFLOPS (1021 operazioni in virgola mobile al secondo), ovvero 300.000 miliardi di miliardi di operazioni matematiche durante l’intero ciclo di addestramento del modello. Le dimen- TECH INSIGHT GenAI Schema di un modulo acceleratore che mostra i componenti di potenza posizionati lateralmente e verticalmente per minimizzare le perdite della PDN ELETTRONICA OGGI 526 - MAGGIO 2025 28