OAM-Switch-Modul-Platine PCB-Fertigung
Die Herstellung von OAM-Switch-Modulplatinen bietet diesen Systemen eine Grundlage für Datenverbindungen mit hoher Bandbreite und geringer Latenz und ist damit eine wichtige Komponente für die Implementierung moderner KI-Infrastrukturen.
Wichtige Merkmale der Herstellung von OAM-Switch-Modulplatinen
- Hochgeschwindigkeitsverbindung und Datenaustausch:Integriert Hochgeschwindigkeits-Switch-Chips wie PCIe Switch und NVSwitch und ermöglicht so eine Hochgeschwindigkeitsverbindung zwischen mehreren OAM-Beschleunigerkarten sowie zwischen den Karten und der Host-CPU.
- Modularität und Skalierbarkeit:Unterstützt den parallelen Einsatz verschiedener OAM-Beschleunigerkarten, wodurch die Rechenleistung des Systems bei Bedarf leichter skaliert werden kann.
- Multiprotokoll-Kompatibilität:Kompatibel mit mehreren Hochgeschwindigkeits-Verbindungsprotokollen wie PCIe, NVLink und CXL, wodurch die Anforderungen verschiedener KI-Beschleunigungsszenarien erfüllt werden.
- Einheitliche Verwaltung und Stromversorgung:Bietet einheitliche Schnittstellen für die Stromverteilung, Überwachung und Verwaltung von OAM-Beschleunigerkarten und gewährleistet so einen langfristig stabilen Betrieb des Systems.
- Hochpräziser Fertigungsprozess:PCB-Designs haben in der Regel etwa 18 Schichten mit einem Bohrdurchmesser von 0,2 mm, wobei fortschrittliche Techniken wie Back Drilling, Resin Plugging und POFV zum Einsatz kommen. An den BGA-Positionen gelten strenge Koplanaritätsanforderungen, um die Qualität der Chip-Gehäuse-Lötung sicherzustellen.
- Verwendung von Hochleistungsmaterialien:Verwendet Materialien der Klasse „Very Low Loss“ und höher, Hochgeschwindigkeits-Tinte und Low-Profile-Braunoxid-Verfahren. Einige Produkte verwenden eine innere Kupferfoliendicke von 3OZ oder mehr, um die Signalintegrität und eine hohe Strombelastbarkeit zu gewährleisten.
Hauptanwendungen
- Große KI-Server (wie NVIDIA HGX-Plattformen), KI-Beschleuniger-Chassis, Supercomputing-Zentren und andere hochdichte KI-Cluster-Systeme.
- KI-Großmodell-Training, Inferenz, wissenschaftliches Rechnen und Cloud-Computing-Plattformen.
- Verschiedene Hochleistungs-KI-Anwendungsszenarien wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen.