Fabrication de circuits imprimés de commutateurs AI pour les serveurs AI

La fabrication de cartes de circuits imprimés pour les commutateurs d’IA est une technologie essentielle pour améliorer les performances globales et l’évolutivité des serveurs d’IA. Avec des caractéristiques telles que des performances élevées, une large bande passante, une faible latence, une forte évolutivité et une grande fiabilité, la carte de circuit imprimé de commutateur d’IA est devenue un composant central irremplaçable dans les clusters d’IA et les centres de données modernes.

Description

Fabrication de circuits imprimés pour les commutateurs d’IA

La fabrication de cartes de circuits imprimés pour les commutateurs d’intelligence artificielle est un aspect essentiel de l’infrastructure informatique moderne de l’intelligence artificielle. La carte de base de commutation d’IA – également connue sous le nom d’interconnexion d’IA ou de carte de base commutée – est spécialement conçue pour les serveurs d’intelligence artificielle et les grappes de calcul à haute performance (HPC). Servant de plateforme vitale d’interconnexion de données à haut débit, elle relie plusieurs cartes accélératrices d’IA et le processeur hôte, permettant un échange de données à large bande passante et à faible latence.

Définition succincte de la carte de commutation AI

La carte de base du commutateur d’IA intègre des puces de commutation à grande vitesse, telles que le commutateur PCIe et le NVSwitch, ainsi que divers canaux d’interconnexion à grande vitesse. Elle prend en charge un transfert de données efficace entre les cartes accélératrices d’IA telles que les GPU, les modules OAM et les FPGA, ainsi qu’entre ces accélérateurs et le CPU hôte. Il s’agit d’un composant essentiel pour les plateformes informatiques d’IA à grande échelle.

Principales fonctions

  • Échange de données à grande vitesse : Intègre des puces de commutation avancées pour une communication efficace entre les accélérateurs d’IA et les CPU.
  • Compatibilité multiprotocole : Prend en charge divers protocoles d’interconnexion à haut débit tels que PCIe, NVLink et CXL.
  • Alimentation et gestion unifiées : Fournit une distribution d’énergie unifiée, des interfaces de surveillance et de gestion pour tous les modules d’accélération de l’IA.
  • Forte évolutivité : Compatible avec différents types de modules d’accélération de l’IA, elle prend en charge l’expansion modulaire et le déploiement flexible du système.

Principales caractéristiques de la fabrication des circuits imprimés de la carte de base du commutateur d’IA

  • Nombre de couches ultra élevé et grande taille : Les conceptions comportent ≥20 couches, une épaisseur de carte ≥3mm, répondant aux demandes d’interconnexion à haute densité.
  • Fabrication de précision : Des techniques avancées de circuits imprimés telles que la taille minimale de perçage de 0,2 mm, le rapport d’aspect ≥15:1, le perçage arrière double face, le Skip Via et le POFV sont employées.
  • Matériaux à haute performance : Utilisation de matériaux à très faible perte et à haute vitesse de qualité supérieure, d’encre à haute vitesse et de la technologie d’oxyde brun à profil bas pour garantir l’intégrité du signal.
  • Densité de câblage élevée et contrôle de l’impédance : Largeur de ligne/espacement jusqu’à 0,09/0,09 mm, avec une précision de contrôle de l’impédance jusqu’à ±8%.
  • Largeur de bande élevée et faible latence : Prise en charge de la transmission parallèle à grande échelle de signaux à haute vitesse pour les performances exigeantes des clusters d’intelligence artificielle.
  • Fiabilité et maintenabilité élevées : La distribution d’énergie et la gestion thermique sont robustes, et les modules sont remplaçables à chaud pour un fonctionnement stable du système.

Principales applications

  • Serveurs d’IA, tels que la plateforme NVIDIA HGX, les châssis d’accélérateurs d’IA et les centres de supercalculateurs pour les clusters d’IA à haute densité.
  • Formation de grands modèles, inférence de l’IA, calcul scientifique et plateformes de cloud computing.
  • Centres de données, centres de supercalcul et infrastructures de cloud computing à grande échelle pour l’IA.