Siemens und Reinhausen entwickeln modularen Solid-State-Transformator für KI-Rechenzentren
Der deutsche Technologiekonzern Siemens und der Regensburger Energietechnikspezialist Reinhausen arbeiten gemeinsam an einem modularen Solid-State-Transformator für KI-Rechenzentren. Das geht aus einer Mitteilung von Siemens vom 14. August hervor. Der SST soll Netzspannungen von bis zu 36 kV direkt in 800 Volt Gleichspannung umwandeln. Die Partner wollen damit eine kompaktere und effizientere Stromversorgung für leistungsstarke KI-Infrastruktur ermöglichen.
800 Volt Gleichspannung direkt aus dem Mittelspannungsnetz
Der geplante Solid-State-Transformator soll Wechselspannung aus dem Mittelspannungsnetz in eine stabile 800-VDC-Versorgung überführen. Damit wollen Siemens und Reinhausen nach eigenen Angaben mehrere Umwandlungsschritte auf dem Weg vom Netz zur Gleichspannungsversorgung einsparen. Die galvanische Trennung bleibt dabei erhalten. Die Unternehmen wollen den SST modular aufbauen, sodass sich das Konzept auch an niedrigere Spannungsniveaus anpassen lässt. Definierte Schnittstellen sowie Schutzfunktionen sollen einen zuverlässigen Betrieb in anspruchsvollen Rechenzentrumsumgebungen ermöglichen.
Stromversorgung für stark schwankende KI-Lasten
Mit dem Ausbau von KI-Rechenzentren steigen auch die Anforderungen an deren elektrische Infrastruktur. Leistungsintensive KI-Trainings können laut Mitteilung erhebliche Schwankungen bei der Leistungsaufnahme verursachen. Für leistungsstarke KI-Infrastrukturen wächst zugleich der Bedarf an skalierbaren Versorgungskonzepten, die hohe Leistungen möglichst effizient bis zu den Server-Racks bringen.
Die direkte Umwandlung von Wechsel- in Gleichspannung soll deshalb den Wirkungsgrad erhöhen und zugleich den Platzbedarf gegenüber mehrstufigen Architekturen verringern. Nach Angaben der Unternehmen kann der SST auf Laständerungen innerhalb von Millisekunden reagieren. Siemens und Reinhausen sehen darin einen Ansatz, um die Stromversorgung künftiger KI-Rechenzentren an höhere Leistungen und stärkere Schwankungen anzupassen.
Stephan May, CEO Electrification and Automation bei Siemens, sagte: „SSTs sind entscheidend für diese wachsenden und energieintensiven Umgebungen. Sie ermöglichen Effizienzsteigerungen, direkte Grid-to-Rack AC/DC-Umwandlung und reduzieren den Platzbedarf. Auf Laständerungen reagieren sie in Millisekunden und bewältigen damit nahtlos die extremen Leistungsschwankungen von KI-Trainings-Workloads – Ausfallzeiten werden bei gleichzeitiger Kostensenkung vermieden.“
