时刻来到了2025年底，DeepSeek发布了最新的V3.2模型，本年可谓是AI算力狂飙的一年，从生成式AI到医学成像长途AI问诊等使用，AI模型参数渐渐的变大，各大大厂的大模型练习都在抢GPU。可是算力的止境是动力，像英伟达GB200这样超级芯片带来超算的一起发生巨大的能量耗费，迫使单机柜功率从10kW向100kW乃至更高跨进，其背面的动力基础设施也面临着极限压力。假如说GPU是AI的大脑，那么电流便是流动的血液，没有精准的监测，算力伟人随时有或许因供血反常而倒下。
曩昔一个规范42U AI服务器机柜的功率通常在3kW-5kW左右，相当于2台家用挂式空调一起运转。现在的AI算力中心，AI大模型的练习需求多个GPU协同作业，跟着NVIDIA Blackwell（如 GB200 NVL72）等架构的面世，从下表（来历NVIDIA官网）能够准确的看出，仅Blackwell单个GPU功耗就达1200W以上，假如布置NVL36或许NVL72（72张GB200），整柜体系的TDP将直接飙升至70kW - 140kW（72×1.4kW=100.8kW）。用直观的比照，一个100kW的机柜，其耗电量能够支撑50个普一般通的家庭的日常用电。
曾经用沟通电（AC）直接进机柜就行，现在 100kW 的功率假如还用低压沟通电，电流将高达几百安培，线缆会像大腿相同粗。为了减小损耗，AI 数据中心正全面转向48V乃至更高压的直流（DC）供电。在如此高功率、大电流、直流化的环境下，电流的细小动摇都会被扩大，任何一次电流检测的失真，其价值都或许是百万美金级的算力宕机。
在100kW以上AI动力链路中，在液冷环境（这个有必要）、高频 DC/DC、GPU VRM以及7×24小时接连运转等机房运转条件下，电流检测散布在“发电、配电、用电”的每一个节点，依据不同的环境需求，需求匹配最合适的检测技能：
这是电能进入数据中心的榜首道门，像GB200 NVL72这种130kW级AI机柜的干流供电是800V DC，母线A,练习负载骤变时，到达200-300A并不稀有，于许多采用光伏+储能+变电站组合供电，有的AI算力中心现已布置在深山隧道里，而不是常见的一般机房。这种供电方法丈量规模极广，并要求高可靠性和电气阻隔，所以霍尔电流传感器成为干流，装置快捷，而罗氏线圈（Rogowski Coil） 针对沟通大电流检测，体积简便，无磁饱满危险，合适暂时监测或空间极端狭小的变压器输出端。
这部分归于电源保证端，相当于AI机房的“速效救心丸”，电力切换瞬间电流动摇极大，因而要求传感器具有较高的动态呼应和温漂控制能力，选型上，闭环霍尔传感器是首选，不缺钱的话能够再一次进行挑选磁通门。闭环霍尔传感器因其零磁通特性和高精度，呼应时刻也很小，能保证在停电切换时体系不掉线。
此部分是配电端，是100kW以上大功率进入机柜后的分流器，一个机柜或许有几十个插槽，需求监测每一路负载。选型主要有芯片级霍尔传感器和分流器，如AN1V体积小，直接PCB装置，合适高密度监控。分流器成本低精度也高合适装置在几十安培的小电流支路上。
此部分直接为GPU和CPU等高耗费部件供电，要求极高带宽和低损耗，选型上可有：电流互感器（CT）用于沟通侧的高频电流检测；精细电阻（Shunt）+ 阻隔扩大器针对极小电流的准确采样；功率级霍尔芯片：跟着GPU功率暴增，渐渐的变多的电源模块开端选用集成式霍尔计划，以处理分流器发热导致的PUE超支问题。
没有最好，只要最合适，AI算力中心电流监测选型计划是相同，在挑选正真合适计划之后，仍需留意几点：
1、量程上要留足余量，比方额定电流160-200A，峰值300A，那么挑选量程300-500A的传感器类型；
3、看的是“长时间漂移”，不是试验室精度数据，NVL72是7×24小时跑模型，不是试验板。温漂、老化、磁饱满裕量，这些比 0.1% 的标称精度更重要。
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