V trenutni dobi cvetočega razvoja umetne inteligence imajo strežniki AI kot osrednji nosilec inteligentnega računalništva neposreden vpliv na delovanje aplikacij AI. In PCB, temeljna komponenta v elektronskih napravah, je ključnega pomena v strežnikih z umetno inteligenco.
Stroge zahteve glede zmogljivosti strežnikov AI za plošče s tiskanimi vezji Zahteve za prenos podatkov visoke hitrosti
Strežniki z umetno inteligenco so odgovorni za obdelavo ogromnih količin podatkov in izvajanje zapletenih računalniških nalog, zaradi česar je hitrost prenosa podatkov ključni pokazatelj uspešnosti. Če za primer vzamemo usposabljanje modela AI, je treba v kratkem času med čipi, pomnilnikom in napravami za shranjevanje pogosto izmenjati veliko količino podatkov. Na tej točki mora PCB zagotoviti, da je podatkovni signal stabilen in natančen med visoko-frekvenčnim in-hitrostnim prenosom, pri čemer se izogiba slabljenju in popačenju signala. Da bi dosegli ta cilj, morajo imeti plošče tiskanih vezij nizko dielektrično konstanto in nizek faktor izgube, da se zmanjšajo izgube pri prenosu signala. Medtem je natančen nadzor impedance nepogrešljiv. Samo z zagotavljanjem ujemanja impedance poti prenosa signala je mogoče preprečiti odboj signala in zagotoviti natančen prenos podatkov brez napak.
Zahteve za učinkovito odvajanje toplote
Številni visokozmogljivi-čipi znotraj strežnika AI med delovanjem ustvarjajo znatno količino toplote. Če odvajanje toplote ni pravočasno, bo visoka temperatura čipa povzročila poslabšanje zmogljivosti in celo poškodbe strojne opreme. Na primer, ko delate v gruči GPE, lahko več čipov GPE, ki delujejo skupaj, povzroči, da se lokalne temperature dvignejo nad 120 stopinj. Zato morajo plošče s tiskanimi vezji prevzeti odgovornost za učinkovito odvajanje toplote. To zahteva uporabo materialov z visoko toplotno prevodnostjo, kot so aluminijasti substrati (s toplotno prevodnostjo do 2,0 W/m · K) ali vdelani bakreni bloki za izboljšanje zmogljivosti odvajanja toplote. Hkrati se toplota prek razumnih kanalov za odvajanje toplote, kot so nastavitev lukenj za odvajanje toplote, plasti za odvajanje toplote itd., hitro vodi do hladilnega telesa, da se ohrani stabilno delovanje čipa pri ustrezni temperaturi.
Zahteve za postavitev vezja z visoko gostoto
Z razvojem tehnologije AI se integracija elektronskih komponent v strežnike AI še naprej povečuje. plošče s tiskanimi vezji morajo doseči gostejše postavitve vezij znotraj omejenega prostora, da zadostijo zahtevam naraščajočega števila komponent in funkcionalne kompleksnosti. To je kot načrtovanje več cest in zgradb znotraj omejenega mestnega prostora, pri čemer bi zagotovili kompaktno postavitev in ne-motenje med različnimi linijami in komponentami. Na primer, majhni pospeševalni moduli AI pogosto uporabljajo tehnologijo HDI 4-5 reda, ki močno poveča gostoto ožičenja, zmanjša velikost vezja in zagotavlja stabilnost prenosa signala skozi mikro luknje, slepe luknje in zakopane luknje.
Ključna vloga PCB v strežnikih AI
Platforma za fizično podporo in električno povezavo
PCB zagotavlja trdno fizično podporo za različne elektronske komponente v strežnikih AI, tako kot temelj stavbe. Hkrati gradi električno povezovalno omrežje med komponentami, ki tesno povezuje ključne komponente, kot so CPE, GPE, pomnilnik in shramba, da jim omogoči skupno delovanje. Z makro perspektive se prenos podatkovnega signala, distribucija energije in upravljanje med različnimi komponentami znotraj strežnika zanašajo na tiskano vezje. Različne komponente imajo različne zahteve za prenos signala in plošče s tiskanimi vezji izpolnjujejo te raznolike potrebe s skrbno razporeditvijo vezja in potmi prenosa signala, kar zagotavlja usklajeno delovanje celotnega strežniškega sistema.
Prenos podatkovnega signala in upravljanje z energijo
V smislu prenosa podatkovnega signala je PCB odgovoren za natančen in hiter prenos podatkovnih signalov, ki jih ustvarijo različne komponente, do ciljne komponente. Na primer, podatke, ki jih obdela CPE, je treba prenesti v pomnilniški prostor prek tiskanega vezja ali v GPE za nadaljnje računanje. Med tem postopkom mora tiskano vezje zagotoviti celovitost in stabilnost signala. Kar zadeva upravljanje porabe energije, je PCB odgovoren za stabilno distribucijo energije na različne komponente, pri čemer zagotavlja, da vsaka komponenta prejme ustrezno napetost in tok. Hkrati je mogoče z razumno razporeditvijo napajalnega in ozemljitvenega sloja zmanjšati močnostni šum in elektromagnetne motnje ter ustvariti dobro električno okolje za prenos signala.
Napredni materiali in tehnologije, ki ustrezajo povpraševanju
Materiali in postopki za-hitrost prenosa
Da bi izpolnili povpraševanje strežnikov z umetno inteligenco po-hitrostnem prenosu plošč tiskanih vezij, je industrija sprejela vrsto naprednih materialov. Politetrafluoroetilen in keramični polnilni materiali so zaradi svoje odlične nizke dielektrične konstante in nizkega faktorja izgube idealne izbire za visoko{2}}frekvenčne aplikacije. Vendar pa visoka cena teh materialov omejuje-njihovo široko uporabo. V ta namen so nekateri proizvajalci razvili hibridne substrate, kot je kombinacija FR-4 s PTFE, z uporabo poceni-cenovnega materiala FR-4 v nekritičnih signalnih plasteh in PTFE v kritičnih signalnih plasteh, kar učinkovito zmanjša stroške, hkrati pa zagotavlja zmogljivost. Kar zadeva tehnologijo, se široko uporablja tehnologija laserskega vrtanja. Tradicionalno mehansko vrtanje je nagnjeno k ustvarjanju robov pri obdelavi odprtin pod 0,2 mm, kar lahko vpliva na prevodnost in prenos signala skozi luknje. Tehnologija laserskega vrtanja CO ₂ lahko doseže obdelavo mikro lukenj 0,15 mm, s hrapavostjo stene luknje manj kot ali enako 15 μm, kar znatno izboljša učinkovitost prenosa visokofrekvenčnega signala. Poleg tega lahko z naprednimi postopki jedkanja dosežete natančnejšo izdelavo vezja in izpolnite zahteve glede ožičenja z visoko gostoto.
Tehnologija odvajanja toplote in strukturna optimizacija
Da bi premagali problem odvajanja toplote, proizvajalci poleg uporabe materialov z visoko toplotno prevodnostjo nadaljujejo z inovacijami pri optimizaciji strukture tiskanih vezij. Na primer, uporaba tehnologije bakrene plošče debeline 6 oz lahko zmanjša toplotni upor za 30 % in učinkovito izboljša odvajanje toplote. V nekatera -plošča tiskanih vezij strežnikov z umetno inteligenco višjega cenovnega razreda so vgrajene tudi enotne grelne plošče ali toplotne cevi, ki izkoriščajo svojo učinkovito toplotno prevodnost za hitro odvajanje toplote, ki jo ustvari čip, na celotno tiskano vezje, nato pa za odvajanje uporabljajo zunanje naprave za odvajanje toplote, kot so hladilna telesa. Hkrati optimizirajte postavitev tiskanega vezja s koncentriranjem-zmogljivih komponent na območjih z dobrim odvajanjem toplote ter povečanjem števila in gostote lukenj za odvajanje toplote, da dodatno izboljšate učinkovitost odvajanja toplote. S celovito uporabo teh tehnologij za odvajanje toplote je zagotovljeno, da temperatura čipa strežnika z umetno inteligenco ostane znotraj varnega območja pri dolgoročnem-delovanju z visoko obremenitvijo, kar zagotavlja stabilno delovanje strežnika.
Tehnološki preboj v-ogostnem ožičenju
Da bi dosegli visoko{0}}gostoto ožičenja, je tehnologija HDI postala običajna. HDI doseže tesnejše električne povezave med različnimi plastmi z ustvarjanjem majhnih odprtin (mikro lukenj, slepih lukenj in zakopanih lukenj) v notranji plasti tiskanega vezja. V nekaterih matičnih ploščah strežnikov z umetno inteligenco, ki zahtevajo izjemno veliko prostora, tehnologija HDI poveča gostoto ožičenja nekajkrat višje kot tradicionalne plošče s tiskanimi vezji. Hkrati se nenehno razvijajo več-plastne plošče s tiskanimi vezji, ki zagotavljajo več prostora za postavitev vezij s povečanjem števila plasti, ki lahko sprejmejo več komponent in bolj zapletena vezja. Na primer, plasti PCB nekaterih strežnikov AI so presegle 18 plasti in celo dosegle 32 plasti. V več-plastnih ploščah s tiskanimi vezji razumno načrtovanje razporeditve napajalne, ozemljitvene in signalne plasti učinkovito zmanjša elektromagnetne motnje in preslušavanje signala, izboljša celovitost signala in izpolnjuje-visoke zahteve glede zmogljivosti strežnikov z umetno inteligenco.