Изготовление печатных плат для модулей коммутаторов OAM для систем искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений

Изготовление печатных плат для модулей коммутаторов OAM является одной из основных технологий в области высокопроизводительных вычислений (HPC) и серверов искусственного интеллекта (AI). OAM — это открытый стандарт для карт ускорителей AI, продвигаемый Open Compute Project (OCP) и широко используемый в крупных дата-центрах для обучения AI, инференса и других сценариев.

Описание

Изготовление печатных плат для модулей коммутаторов OAM

Изготовление печатных плат для модулей коммутаторов OAM обеспечивает этим системам основу для высокоскоростной передачи данных с низкой задержкой, что делает их важным компонентом для реализации современной инфраструктуры искусственного интеллекта.

Основные особенности изготовления печатных плат для модулей коммутаторов OAM

  • Высокоскоростное соединение и обмен данными:Интегрирует высокоскоростные коммутационные чипы, такие как PCIe Switch и NVSwitch, обеспечивая высокоскоростное соединение между несколькими картами ускорителя OAM, а также между картами и хост-процессором.
  • Модульность и масштабируемость:Поддерживает параллельное развертывание различных карт ускорителей OAM, что упрощает масштабирование вычислительной мощности системы по мере необходимости.
  • Мультипротокольная совместимость:Совместимость с несколькими протоколами высокоскоростного соединения, такими как PCIe, NVLink и CXL, что позволяет удовлетворить требования различных сценариев ускорения ИИ.
  • Единое управление и питание:Обеспечивает унифицированные интерфейсы распределения питания, мониторинга и управления для карт ускорителей OAM, гарантируя долгосрочную стабильную работу системы.
  • Высокоточный производственный процесс:Конструкции печатных плат обычно имеют около 18 слоев с диаметром сверления 0,2 мм, с использованием передовых технологий, таких как обратное сверление, заделка смолой и POFV. К позициям BGA предъявляются строгие требования по копланарности, чтобы обеспечить качество пайки корпуса чипа.
  • Применение высокоэффективных материалов:Используются высокоскоростные материалы класса Very Low Loss и выше, высокоскоростные чернила и процессы Low Profile brown oxide. В некоторых продуктах используется внутренняя медная фольга толщиной 3 унции или более для обеспечения целостности сигнала и высокой токопроводности.

Основные области применения

  • Крупные серверы искусственного интеллекта (такие как платформы NVIDIA HGX), шасси ускорителей искусственного интеллекта, суперкомпьютерные центры и другие высокоплотные кластерные системы искусственного интеллекта.
  • Обучение больших моделей ИИ, вывод, научные вычисления и платформы облачных вычислений.
  • Различные сценарии применения высокопроизводительных ИИ, такие как распознавание изображений, обработка естественного языка и машинное обучение.