OAM-brytermodul PCB-produksjon for AI- og HPC-systemer

OAM-brytermodul PCB-produksjon er en kjerneteknologi innen høytytende databehandling (HPC) og kunstig intelligens (AI) servere. OAM er en åpen standard AI-akseleratorkortpakke som fremmes av Open Compute Project (OCP), og er mye brukt i store datasentre for AI-trening, inferens og andre scenarier.

Beskrivelse

OAM-brytermodulkort PCB-produksjon

OAM-brytermodulkort PCB-produksjon gir disse systemene et grunnlag for dataforbindelse med høy båndbredde og lav latens, noe som gjør det til en viktig komponent for implementering av moderne AI-infrastruktur.

Viktige funksjoner ved OAM-brytermodulkort PCB-produksjon

  • Høyhastighets sammenkobling og datautveksling:Integrerer høyhastighets switch-brikker som PCIe Switch og NVSwitch, noe som muliggjør høyhastighets sammenkobling mellom flere OAM-akseleratorkort og mellom kortene og verts-CPU-en.
  • Modularitet og skalerbarhet:Støtter parallell distribusjon av ulike OAM-akseleratorkort, noe som gjør det enklere å skalere systemets datakraft etter behov.
  • Kompatibilitet med flere protokoller:Kompatibel med flere høyhastighets sammenkoblingsprotokoller som PCIe, NVLink og CXL, og oppfyller kravene til forskjellige AI-akselerasjonsscenarier.
  • Enhetlig administrasjon og strømforsyning:Tilbyr enhetlig strømfordeling, overvåking og administrasjonsgrensesnitt for OAM-akseleratorkort, noe som sikrer langvarig stabil drift av systemet.
  • Høypresisjonsproduksjonsprosess:PCB-design har vanligvis rundt 18 lag, med en borediameter på 0,2 mm, og bruker avanserte teknikker som bakboring, harpiksplugg og POFV. Det er strenge krav til koplanaritet ved BGA-posisjoner for å sikre kvaliteten på lodding av chip-pakker.
  • Bruk av høytytende materialer:Bruker Very Low Loss-klasse og høyhastighetsmaterialer, høyhastighetsblekk og Low Profile-brunoksidprosesser. Noen produkter bruker innvendig kobberfolie med en tykkelse på 3OZ eller mer for å sikre signalintegritet og høy strømkapasitet.

Hovedanvendelser

  • Store AI-servere (som NVIDIA HGX-plattformer), AI-akseleratorchassis, superdatasentre og andre AI-klyngesystemer med høy tetthet.
  • AI-trening av store modeller, inferens, vitenskapelig databehandling og cloud computing-plattformer.
  • Ulike høytytende AI-applikasjonsscenarier som bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling og maskinlæring.