AI导读：

　　随着人工智能和高性能计算快速发展，数据中心的能耗问题日益突出。美国加州大学圣迭戈分校工程团队提出一种新型芯片电源设计方案，并研制出原型芯片，可实现高效电压降压转换。该成果有望显著提升图形处理器的电能转换

　　随着人工智能和高性能计算快速发展，数据中心的能耗问题日益突出。美国加州大学圣迭戈分校工程团队提出一种新型芯片电源设计方案，并研制出原型芯片，可实现高效电压降压转换。该成果有望显著提升图形处理器的电能转换效率，推动更小型、更节能先进计算系统的发展。相关研究成果发表于新一期《自然·通讯》杂志。

　　目前大多数降压转换器依赖电感等磁性元件，虽然性能可靠，但已逐渐接近物理极限，进一步缩小尺寸和提升性能的空间有限。

　　为此，研究团队探索了一种替代方案，即压电谐振器。这类微型器件可通过机械振动储存和传递能量。相比传统磁性元件，压电器件理论上具备更高能量密度、更小尺寸以及更好的规模化制造潜力，被视为下一代电源转换技术的重要候选方案。

　　此次研究中，团队开发出一种改进型降压转换器，将压电谐振器与小型商用电容进行特定组合设计，使转换器能够更有效地完成大幅电压转换。研究人员将该设计集成到原型芯片中。测试结果显示，该芯片可将48伏电压降至4.8伏，峰值效率达到96.2%，输出电流能力约为此前压电设计的4倍。

　　这种混合电路设计能为电能提供多条传输路径，减少能量损耗，同时降低谐振器负担，在尺寸小幅增加的情况下提升了效率和供电能力。

（文章来源：科技日报）