Produkcja płytek PCB modułów przełączników OAM
Produkcja płytek PCB modułów przełączników OAM zapewnia tym systemom podstawę dla połączeń danych o wysokiej przepustowości i niskich opóźnieniach, co czyni je istotnym elementem wdrażania nowoczesnej infrastruktury sztucznej inteligencji.
Kluczowe cechy produkcji płytek PCB modułów przełączników OAM
- Szybkie połączenia i wymiana danych:Integruje szybkie układy przełączników, takie jak PCIe Switch i NVSwitch, umożliwiając szybkie połączenia między wieloma kartami akceleratorów OAM oraz między kartami a procesorem hosta.
- Modułowość i skalowalność:Obsługuje równoległe wdrażanie różnych kart akceleratorów OAM, ułatwiając skalowanie mocy obliczeniowej systemu w zależności od potrzeb.
- Kompatybilność z wieloma protokołami:Kompatybilność z wieloma szybkimi protokołami połączeń, takimi jak PCIe, NVLink i CXL, spełniająca wymagania różnych scenariuszy akceleracji AI.
- Ujednolicone zarządzanie i zasilanie:Zapewnia ujednoliconą dystrybucję zasilania, monitorowanie i interfejsy zarządzania dla kart akceleratorów OAM, zapewniając długoterminową stabilną pracę systemu.
- Precyzyjny proces produkcji:Konstrukcje PCB mają zazwyczaj około 18 warstw, o średnicy wiercenia 0,2 mm, przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak wiercenie wsteczne, zatyczki żywiczne i POFV. Istnieją rygorystyczne wymagania dotyczące współpłaszczyznowości w pozycjach BGA, aby zapewnić jakość lutowania pakietów chipów.
- Zastosowanie wysokowydajnych materiałów:Wykorzystuje materiały o bardzo niskich stratach i szybsze, szybki atrament i niskoprofilowe procesy tlenku brązu. Niektóre produkty wykorzystują wewnętrzną folię miedzianą o grubości 3OZ lub większej, aby zapewnić integralność sygnału i wysoką obciążalność prądową.
Główne zastosowania
- Duże serwery AI (takie jak platformy NVIDIA HGX), obudowy akceleratorów AI, centra superkomputerowe i inne systemy klastrowe AI o dużej gęstości.
- Duże platformy AI do szkolenia modeli, wnioskowania, obliczeń naukowych i przetwarzania w chmurze.
- Różne wysokowydajne scenariusze zastosowań sztucznej inteligencji, takie jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe.