OAM lülitusmooduli PCB valmistamine

OAM-lülitusmooduli PCB-tootmine AI- ja HPC-süsteemidele

OAM-lülitusmooduli PCB-plaatide tootmine on tuumtehnoloogia kõrgjõudlusega arvutite (HPC) ja tehisintellekti (AI) serverite valdkonnas. OAM on avatud standardiga AI kiirendikaardi pakett, mida edendab Open Compute Project (OCP) ja mida kasutatakse laialdaselt suuremahulistes andmekeskustes AI koolituse, järelduste tegemise ja muude stsenaariumide jaoks.

Kirjeldus

OAM-lülitusmooduli plaadi PCB valmistamine

OAM-lülitusmooduli plaadi PCB-tootmine annab nendele süsteemidele aluse suure läbilaskevõimega ja madala latentsusega andmete ühendamiseks, muutes selle oluliseks komponendiks kaasaegse AI-infrastruktuuri rakendamisel.

OAM-lülitusmooduli plaadi PCB-tootmise peamised omadused

  • Kiire ühendus ja andmevahetus:Integreerib kiireid lülituskiipe, nagu PCIe Switch ja NVSwitch, võimaldades kiiret ühendust mitme OAM kiirendikaardi vahel ning kaartide ja host-CPU vahel.
  • Modulaarsus ja skaleeritavus:Toetab erinevate OAM kiirendikaartide paralleelset kasutuselevõttu, mis lihtsustab süsteemi arvutusvõimsuse skaleerimist vastavalt vajadusele.
  • Mitme protokolli ühilduvus:Ühildub mitmete kiirete ühendusprotokollidega, nagu PCIe, NVLink ja CXL, vastates erinevate AI kiirendamise stsenaariumide nõuetele.
  • Ühtne haldus ja toiteallikas:Pakub ühtset toitejaotust, seiret ja haldusliideseid OAM-kiirenduskartidele, tagades süsteemi pikaajalise stabiilse töö.
  • Kõrge täpsusega tootmisprotsess:PCB-disainid on tavaliselt umbes 18-kihilised, puurimise läbimõõduga 0,2 mm, kasutades selliseid täiustatud tehnikaid nagu tagapuurimine, vaigu täitmine ja POFV. BGA-positsioonidel on ranged koplanaarsuse nõuded, et tagada kiibipakendi jootmise kvaliteet.
  • Kõrgjõudlusega materjalide kasutamine:Kasutatakse väga madala kaduga ja kõrgemate kiirustega materjale, kiirustindit ja madala profiiliga pruuni oksiidi protsesse. Mõned tooted kasutavad sisemist vasest fooliumi paksusega 3OZ või rohkem, et tagada signaali terviklikkus ja kõrge voolutugevus.

Peamised rakendused

  • Suured AI-serverid (nt NVIDIA HGX platvormid), AI-kiirendite korpused, superarvutikeskused ja muud suure tihedusega AI-klastrisüsteemid.
  • AI suurte mudelite koolitus, järeldamine, teaduslikud arvutused ja pilvandmetöötluse platvormid.
  • Erinevad kõrge jõudlusega AI rakendusscenaristid, nagu pildituvastus, loomuliku keele töötlemine ja masinõpe.