想要了解PC、服务器电源采用哪些隔离驱动芯片，看这篇文章就够了

前言

在开关电源系统中，"隔离"一词意味着电路之间的分离，这种设计使得不同电路可以拥有不同的电位，同时通过光耦、电感、变压器等方式传递信号或电流。这样的电路设计旨在满足开关电源的安规要求的同时提升电气性能，有效避免高压侧干扰或故障对低压侧产生直接影响，从而保护低压侧的元器件和受电设备安全。

在PC和服务器电源领域，隔离驱动芯片已经得到广泛应用。充电头网对过去拆解的24款相关案例进行了整理，发现其中有11款产品内置了隔离芯片。下文将详细介绍这些案例，以帮助大家更好地了解隔离驱动芯片在PC和服务器电源中的应用情况。

PC、服务器电源内置的隔离驱动芯片

文中出现的多款隔离驱动芯片如图所示，下文小编将为您详细介绍。

将文中出场的厂商占比绘制成饼图，发现德州仪器占比最高，达到50%。

另将单颗芯片的应用次数绘制成条形图，发现德州仪器UCC27424应用次数最多，可达3次。

AcBel康舒

康舒550W碳化硅服务器电源

这款电源用料非常的豪华，从头看到尾，芯片来自德州仪器、意法、英飞凌、微芯等知名大厂，而且用上了碳化硅器件以及日系电容来保证电源的使用寿命。此外还内置多颗热敏电阻检测不同位置的温度。从这款电源的内部构造可以看出康舒旗下产品质量足够可靠，同时也是其能成为一家国际知名电源大厂的原因之一。

内置隔离驱动芯片

TI德州仪器UCC27324

这款服务器电源内置德州仪器UCC27324来驱动隔离变压器。

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Apexgaming艾湃电竞

美商艾湃电竞750W白金牌全模组SFX电源

Apexgaming美商艾湃电竞推出的SFX-750M SFX电源具有80PLUS白金认证，全模组设计和全日系电容卖点，确保电源在高效转换的同时，稳定耐用。搭配全模组定制线材，装机的过程更为简单，并且也更加清爽。

内置隔离驱动芯片

Silicon Labs芯科Si8233BD

内置的隔离驱动器来自芯科，型号Si8233BD，是一颗双路隔离驱动器，具备4A峰值驱动电流，用于初级LLC开关管驱动。

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ARUS华硕

华硕ROG 1600W钛金牌雷神2代电源

充电头网通过拆解了解到，ROG雷神1600W电源内部共由10块PCB组成，功能分别对应输入EMI滤波，整机交错PFC及全桥LLC控制，同步整流，输出滤波，DC-DC降压以及灯光控制，风扇转速控制等功能，相比传统电源具备更可靠的保护以及更高的灵活度，对应的小板也可以用于生产不同功率的电源，满足更多消费者的需求。

内置隔离驱动芯片

Silicon Labs芯科Si8230BD

一颗芯科Si8230BD用于全桥LLC驱动的隔离驱动器。

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DELL戴尔

戴尔495W白金牌服务器电源

戴尔这款服务器电源大约为2014年以后生产，为12V输出，输出电流为41.25A，最大输出功率为495W，通过了80 PLUS 白金标准，由台达电子代工。另外这款电源提供12V待机电源，输出电流为3A。电源为砖块造型，采用PCB金手指连接器。

内置隔离驱动芯片

TI德州仪器UCC27424

内置一颗德州仪器UCC27424用于驱动隔离变压器。

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戴尔1100W白金服务器电源

戴尔这款服务器电源大约为2014年以后生产，为12V输出，输出电流为91.6A，最大输出功率为1100W，通过了80 PLUS白金标准。另外这款电源提供12V待机电源，输出电流为3A。电源为砖块造型，采用PCB金手指连接器。

内置隔离驱动芯片

TI德州仪器UCC27424

两颗德州仪器UCC27424用于隔离变压器驱动。

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HUAWEI华为

华为750W白金牌服务器电源

华为这款750W服务器电源输出电压为12V，输出电流为62.5A，待机电源输出电压12V，输出电流为2.5A。电源总输出功率为750W，并通过了80PLUS 白金标准。相较其他品牌的电源由代工厂代工，华为这款服务器电源为自家生产。电源交流输入端设有风扇和指示灯，输出端采用PCB金手指连接。电源内置的散热风扇从金手指连接器位置格栅吸入空气，从交流输入端吹出，带走电源工作时产生的热量。

内置隔离驱动芯片

ST意法PM8834

用于驱动隔离变压器的驱动器为意法PM8834。该芯片是一款灵活的高频双低压侧驱动器，芯片的两个输出端均可独立输出4A电流，将两个PWM输出并联可获得更大的驱动电流。

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华为3000W氮化镓服务器电源

华为这款3000W功率的氮化镓电源采用短身设计，外观上看起来就像是1U电源折叠起来的样子。电源为金属外壳，在侧面通过螺丝装配，侧面的外壳上还有冲孔，用于空气流通，进行散热。该电源型号为TMN1APSU，输出规格为53.5V 56.1A，计算输出功率为3000W，并且支持根据输入电压的降低，对应降低输出功率。电源端面设有散热风扇和电源输入插座，输出侧设有散热格栅和输出金手指。

内置隔离驱动芯片

TI德州仪器UCC21520A

该服务器电源内置两颗德州仪器UCC21520A，这是一颗隔离式双通道栅极驱动器，支持低侧，高侧和半桥应用。芯片具备4A峰值拉电流和6A峰值灌电流输出，用于驱动LLC开关管。

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华为3000W服务器电源R4850G2

华为这款R4850G2整流模块采用数字化控制，支持宽范围电压输入，默认输出电压为53.5V。这款模块没有外置电源线，输入，输出和通信引脚全部通过尾部的金手指连接，干净整洁。模块整体采用金属外壳，螺丝固定，在前端设有散热进气格栅，后端设有金属格栅，内置散热风扇进行散热。在模块前端设有指示灯，进行工作状态和故障指示。

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内置隔离驱动芯片

内置一颗用于驱动隔离变压器的驱动芯片，无丝印，型号不明。

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Segotep鑫谷

鑫谷昆仑650W金牌全模SFX电源

鑫谷昆仑KL-M650G SFX电源除有80PLUS金牌认证、全模组、日系电容等卖点，小巧机身也是吸引很多人购买的一个点，充电头网实测机身三维仅为125*100*63.5mm，侧面看去仅有一听可乐大小，不与主板显卡抢空间，是一款专为ITX机箱设计的电源。不仅体积小，电源在效率、波纹方面的表现也很亮眼，650W额定功率轻松应对中高阶系统需求。

内置隔离驱动芯片

Novosense纳芯微NSi6602

内置一颗纳芯微高可靠性隔离式双通道栅极驱动器NSi6602，用于同步整流管驱动。

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LITEON光宝

光宝460W白金牌服务器电源

光宝科技这款服务器电源大约为10年前生产，电源为12V输出，输出电流为38.3A，输出功率为460W，通过了80 PLUS 白金标准。此外电源还具备12V待机电压输出，输出电流为2.5A。电源采用板砖造型，采用金手指连接器，支持热拔插。电源内置轴流风扇，从连接器位置吸入空气，从接线处吹出带走热量，为服务器电源的常规做法，并设有提手和快拆把手，便于取出更换。

内置隔离驱动芯片

TI德州仪器UCC27424

这款服务器电源内置两颗德州仪器UCC27424驱动器用于隔离变压器驱动。

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充电头网总结

充电头网了解到，隔离驱动芯片正广泛应用于高功率户外电源、笔记本电脑适配器、PC电源及服务器电源等追求高效、高性能的产品中，有效保障了复杂环境下电源系统长时间工作的安全性与稳定性。

通过分析文中12款PC及服务器电源隔离驱动芯片应用案例，我们可以发现，在厂商占有率方面方面，除未知芯片外，德州仪器以50%的优势拔得头筹，芯科紧随其后，占据20%的占比位列第二，而纳芯微与意法则以各自10%的占比并列第三。进一步细化至具体芯片应用频次，德州仪器的UCC27424芯片凭借3次的实际应用次数占据榜首，其余6款芯片则各自只有一次应用。

文中数据来源于充电头网自购拆解数据库，仅供参考。

人工智能芯片与服务器芯片的区别

人工智能芯片（AI芯片）与服务器芯片在多个方面存在显著差异，这些差异主要体现在设计目标、功能特性、应用场景以及技术发展趋势上。以下是对两者区别的详细分析。

一、设计目标与功能特性

1. 人工智能芯片

设计目标 ：

人工智能芯片是专为加速机器学习和深度学习等AI应用而设计的芯片。其设计目标在于提高AI算法的运算效率、降低功耗，并优化特定AI任务的执行。AI芯片通过采用特定的架构和算法优化，以实现高效的数据处理和推理能力。

功能特性 ：

高效并行计算 ：AI芯片通常具备高度的并行计算能力，能够同时处理大量数据，加速矩阵运算和向量计算等AI算法中的核心操作。

深度学习加速 ：AI芯片内置了针对深度学习优化的硬件单元，如张量处理单元（TPU）、图形处理单元（GPU）或高级矩阵处理器（HMP）等，能够显著提升深度学习模型的训练和推理速度。

低功耗 ：由于AI芯片针对特定任务进行了优化，其功耗通常低于传统通用处理器，在保持高性能的同时实现了节能效果。

高灵活性 ：AI芯片支持多种AI算法和模型，能够根据应用需求进行灵活配置和优化，以适应不同的AI应用场景。

2. 服务器芯片

设计目标 ：

服务器芯片是专为服务器系统设计的集成电路芯片，旨在提供高性能、高可靠性、高扩展性和低功耗的计算能力。服务器芯片需要支持多线程、多任务处理，以满足大规模用户请求和数据处理的需求。

功能特性 ：

高性能 ：服务器芯片通常采用多核心设计，具备强大的计算能力和数据处理能力，能够同时处理多个复杂任务。

高可靠性 ：服务器芯片具备冗余设计和故障容忍能力，能够确保在硬件故障时仍能稳定运行，减少服务中断的风险。

高扩展性 ：服务器芯片支持多种接口和扩展卡，可以连接大容量存储设备、网络设备等，以满足不断增长的存储和网络需求。

低功耗 ：服务器芯片采用先进的制程工艺和节能技术，以降低功耗和热量产生，提高能源利用效率。

二、应用场景

1. 人工智能芯片

人工智能芯片广泛应用于需要高效AI处理能力的领域，包括但不限于：

计算机视觉 ：用于图像识别、人脸检测、视频分析等任务，提升图像处理的速度和准确性。

自然语言处理 ：支持语言翻译、文本分类、情感分析等任务，提高自然语言处理的效率和精度。

语音识别 ：实现语音转文字、语音控制等功能，提升语音交互的流畅性和准确性。

自动驾驶 ：在自动驾驶汽车中用于感知、决策和控制等任务，提高车辆的安全性和智能化水平。

智能家居 ：在智能家居设备中用于智能控制、数据分析等任务，提升家居生活的便捷性和智能化程度。

2. 服务器芯片

服务器芯片主要应用于需要高性能计算和大规模数据存储的场景，如：

数据中心 ：作为数据中心的核心组件，提供强大的计算能力和数据处理能力，支持云计算、大数据分析等应用。

企业服务器 ：在企业内部网络中提供稳定可靠的计算服务，支持企业应用软件的运行和数据存储。

网络服务器 ：在互联网上提供网站、邮件、数据库等网络服务，支持大规模用户访问和数据传输。

高性能计算 ：在科学计算、工程仿真、金融分析等领域提供高性能计算能力，支持复杂模型和算法的运行。

三、技术发展趋势

1. 人工智能芯片

更高性能 ：随着AI算法的不断发展和应用需求的增加，AI芯片将不断提升其计算性能和数据处理能力。

更低功耗 ：通过优化芯片设计和采用先进的制程工艺，AI芯片将进一步降低功耗，提高能源利用效率。

更强适应性 ：AI芯片将支持更多的AI算法和模型，能够根据不同应用场景进行灵活配置和优化。

更高集成度 ：未来AI芯片将实现更高程度的集成化设计，将更多的计算单元和存储单元集成到单个芯片上，以提高整体性能和效率。

2. 服务器芯片

多核多线程 ：服务器芯片将继续采用多核心多线程设计，以提高并发处理能力和计算效率。

高安全性 ：随着网络安全威胁的不断增加，服务器芯片将加强硬件安全功能的设计，如硬件加密、安全引导等。

低功耗高效能 ：服务器芯片将更加注重低功耗设计和高能效比的提升，以降低运营成本和环境影响。

开源和定制化 ：随着开源指令集架构（如RISC-V）的兴起，服务器芯片将朝着开源和可定制化的方向发展，以满足不同用户的特定需求。

四、总结与对比

人工智能芯片和服务器芯片在设计目标、功能特性、应用场景以及技术发展趋势上均存在显著区别，这些区别共同构成了两者在现代计算体系中的独特地位。

1. 设计理念的差异

人工智能芯片 ：其设计理念是“专用化”和“优化”。AI芯片针对特定的AI算法和任务进行优化，如深度学习中的矩阵乘法和卷积操作，以达到极致的性能和效率。这种设计使得AI芯片在处理特定AI任务时，能够远超传统通用处理器，同时保持较低的功耗。

服务器芯片 ：其设计理念则更偏向于“通用化”和“高性能”。服务器芯片需要支持多种应用和服务，包括但不限于数据库管理、网络服务、科学计算等，因此它们的设计重点在于提供强大的计算能力、高可靠性和可扩展性，以满足各种复杂和多变的需求。

2. 技术实现的差异

架构差异 ：AI芯片通常采用高度并行的架构，如GPU的SIMD（单指令多数据）架构或TPU的专用张量处理架构，以加速大规模并行计算。而服务器芯片则更多采用多核CPU架构，每个核心都能独立执行程序，支持多线程和多任务处理。

指令集差异 ：AI芯片可能采用专为AI计算设计的指令集，这些指令集能够更高效地执行AI算法中的核心操作。而服务器芯片则使用通用的指令集，如x86或ARM，以支持广泛的软件和应用程序。

内存和存储差异 ：AI芯片可能需要大量的高速缓存和内存带宽来支持高速的数据处理和计算。服务器芯片则可能配备更大容量的内存和存储系统，以支持大规模的数据处理和存储需求。

3. 应用场景的互补性

尽管AI芯片和服务器芯片在设计目标和功能特性上存在差异，但它们在实际应用中往往相互补充，共同构建了一个完整的计算生态系统。

数据中心 ：在数据中心中，服务器芯片提供基础的计算和存储能力，支持各种应用和服务。而AI芯片则作为加速卡或协处理器，与服务器芯片协同工作，为AI应用提供强大的计算能力。这种组合使得数据中心能够同时支持传统业务和新兴AI业务的发展。

边缘计算 ：在边缘计算场景中，AI芯片因其低功耗和高性能的特点而备受青睐。它们可以被嵌入到各种边缘设备中，如智能手机、智能家居设备、自动驾驶汽车等，实现实时的数据处理和决策。而服务器芯片则可能部署在云端或数据中心，为边缘设备提供远程支持和数据备份。

五、未来展望

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI芯片和服务器芯片都将迎来更加广阔的发展前景。

AI芯片 ：未来AI芯片将更加专注于特定领域的优化和创新。例如，在自动驾驶领域，AI芯片将针对车载传感器数据和实时决策任务进行优化；在医疗领域，AI芯片将支持更复杂的医疗影像分析和诊断任务。同时，随着量子计算和神经形态计算等新兴技术的发展，AI芯片也将迎来新的变革和突破。

服务器芯片 ：服务器芯片将继续向高性能、高可靠性和低功耗的方向发展。随着云计算和大数据的普及，服务器芯片将需要支持更大规模的数据处理和存储需求。同时，随着网络安全威胁的不断增加，服务器芯片也将加强硬件安全功能的设计和实施。

总之，AI芯片和服务器芯片作为现代计算体系中的重要组成部分，各自承担着不同的角色和任务。它们通过相互补充和协同发展，共同推动了计算技术的进步和应用场景的拓展。在未来，随着技术的不断创新和应用需求的不断增长，AI芯片和服务器芯片都将迎来更加广阔的发展空间和机遇。

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