OAM-switchmodul PCB-fremstilling

OAM-switchmodul PCB-fremstilling til AI- og HPC-systemer

Fremstilling af OAM-switchmodul-printkort er en kerneteknologi inden for højtydende computere (HPC) og kunstig intelligens (AI)-servere. OAM er et åbent standard AI-acceleratorkortpakke, der fremmes af Open Compute Project (OCP), og bruges i vid udstrækning i store datacentre til AI-træning, inferens og andre scenarier.

Beskrivelse

OAM-switchmodulkort PCB-fremstilling

Fremstilling af OAM-switchmodulkort PCB giver disse systemer et fundament for datakobling med høj båndbredde og lav latenstid, hvilket gør det til en vigtig komponent for implementering af moderne AI-infrastruktur.

Nøglefunktioner ved fremstilling af OAM-switchmodulkort PCB

  • Højhastighedsforbindelse og dataudveksling:Integrerer højhastigheds-switchchips såsom PCIe Switch og NVSwitch, hvilket muliggør højhastighedsforbindelse mellem flere OAM-acceleratorkort og mellem kortene og værts-CPU’en.
  • Modularitet og skalerbarhed:Understøtter parallel implementering af forskellige OAM-acceleratorkort, hvilket gør det lettere at skalere systemets regnekraft efter behov.
  • Kompatibilitet med flere protokoller:Kompatibel med flere højhastigheds-interkonnektivitetsprotokoller såsom PCIe, NVLink og CXL, hvilket opfylder kravene i forskellige AI-accelerationsscenarier.
  • Ensartet styring og strømforsyning:Tilbyder ensartede strømfordelings-, overvågnings- og administrationsgrænseflader til OAM-acceleratorkort, hvilket sikrer langvarig stabil drift af systemet.
  • Højpræcisionsfremstillingsproces:PCB-design har typisk omkring 18 lag med en borediameter på 0,2 mm, hvor der anvendes avancerede teknikker såsom bagboring, harpikspropper og POFV. Der er strenge krav til koplanaritet ved BGA-positioner for at sikre kvaliteten af lodningen af chip-pakken.
  • Anvendelse af højtydende materialer:Bruger Very Low Loss-klasse og højhastighedsmaterialer, højhastighedsblæk og Low Profile brown oxide-processer. Nogle produkter bruger indre kobberfolie med en tykkelse på 3OZ eller mere for at sikre signalintegritet og høj strømkapacitet.

Hovedanvendelser

  • Store AI-servere (såsom NVIDIA HGX-platforme), AI-acceleratorchassis, supercomputingcentre og andre AI-klyngesystemer med høj densitet.
  • AI-træning af store modeller, inferens, videnskabelig databehandling og cloud computing-platforme.
  • Forskellige højtydende AI-anvendelsesscenarier såsom billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling og maskinlæring.