AI サーバー PCB

AIサーバーPCBは,基本的な電子プラットフォームとして機能し,人工知能計算ワークロードに必要なプロセッサ,メモリ,加速器,パワー管理システムを接続し,サポートします.AIサーバー内では,PCB設計は,GPU/TPUクラスターと大規模なデータ処理の要求を満たすために高速信号伝達,高電力密度,熱管理に取り組んでいます.

AIサーバーは主に3つの主要なPCB製品カテゴリーを含む：GPU基板は一般的に20層を超える高層ボードを使用します。コンパクトなAI加速器モジュールは,主に高密度相互接続のために4〜5層HDIに依存しています.従来のCPUマザーボードは基本的なサポート構造を形成します。AIサーバーが繰り返しアップグレードされるにつれて、GPUマザーボードは徐々にHDI構造に移行しています。この傾向は,先進的なHDIを今後5年間でAIサーバーPCB市場で最も急速に成長するセグメントとして位置付け,特に第4層以上の製品に対する緊急な需要があります.

サーバー内では,PCBは主に加速器ボード,マザーボード,電源バックプレーン,ハードドライブバックプレーン,ネットワークインターフェースカード,ライザーカードなどのコンポーネントに展開されています.その核心特徴は,高層数,高アスペクト比,高密度,高伝送率として明らかになります.サーバープラットフォームが継続的に繰り返しアップグレードされるにつれて,PCB層数は継続的に増加し,材料,設計,製造プロセスに要求が高まります.

3つの供給関係がAIサーバーPCBを支配します:

GPUボードアセンブリは完全にGPUメーカーによって設計され,その結果PCBの供給配置を決定します.

CPUボードアセンブリは,既定のサーバーメーカーサプライチェーン関係に従っています.CPUキャリアボードはCPUデザイナーによって決定され,完全なシステムのためのCPUテンプレートと拡張カードボードは最終顧客によって指定されます.ほとんどの他のチップ装備されたPCBの場合,顧客は設計要件を機能部品メーカーに提出し,その後独立してPCBの調達を決定します.

アクセサリー: アクセサリーは通常,既存のモジュールメーカーから直接顧客によって購入されます.いくつかのシナリオでは,顧客はアクセサリーモジュールサプライヤーに特定の設計要件を提案することができますが,これは,PCB調達決定におけるモジュールサプライヤーの自主性に影響を与えません.

AIサーバー電源のアップグレードでは,PCBは材料,プロセス,その他の側面で強化されます.電子部品のキャリアとして,サーバー電源内のPCBは,電源スイッチ,電源フィルター,電圧調節器,ヒートシンクなどのモジュールで使用されます.通用サーバーと比べて,AIサーバー電源のPCBは,材料,製造技術,技術のアップグレードを備えています.

1) より高い流れを収容するための銅の厚さの増加: PCBの相互接続は,基板上の純1 1 1 銅の痕跡に依存します.より厚い銅ホイルは、より高い電流運搬能力を可能にします。銅ホイルはPCBの上流原材料の約9％を占め、銅に覆われたラミネート材料は30％以上を占める。銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅銅の厚さが同時に増加すると,層間のプリプレグをラミネート,掘削,電圧などのプロセスに要求が高まり,PCB製品の価値が大幅に高まります.

2) パワー密度を高めるためにパワーモジュールを埋め込む: PCB埋め込まれたパワーモジュール技術は巨大な性能の可能性を持っています.従来のパッケージング方法と比べて,PCB組み込みパワーモジュールは,半導体当たりの電流運送能力を約40%増やすか,同等の電流出力で半導体使用量を3分の1減らすことができます.同じ出力条件で電源モジュールの材料コストは20％減少すると予想されています。インバータの全体的なスイッチング損失は,従来のインバータ製品の3分の1に減少します.その結果,より高いスイッチング周波数によるスイッチング損失の増加は,従来のインバータに比べて3分の2減少します.

3) 熱管理は優れた熱伝導性の材料を使用します:PCB基板材料の高い熱伝導性は散熱を強化します.一般的に,樹脂は熱伝導性が悪い一方,銅ホイルの痕跡とViasは優れた熱導体として機能します.その結果,主要な熱管理戦略には,銅の残留率を増やすこと,熱通路の数を増やすこと,それらの内部の銅の厚さを高めること,銅のブロックまたは陶磁板を埋め込むことなどがあります.同時に,合理的なルーティング設計は,PCBにホットスポットの集中を防ぐ.

AIサーバーPCBに直面する主要な障害:

高速信号整合の課題: AIサーバーは,高速相互接続機能 (PCIe 5.0/6.0,CXL,HBMインターフェイスなど) を必要とします.PCBでの高速差異信号伝達では、クロストーク、反射、遅延、損失などの問題が容易に現れます。さらに、PCB層数が増加し、ルーティング密度が強化するにつれて、信号の完整性を維持し、低遅延を確保することは徐々に困難になります。

エクソービタント材料と製造コスト: AIサーバーPCBは,通常,低介電常数 (Dk) と低損失因子 (Df) の高速材料,またはハイブリッド材料などの高性能基板を必要とします.また,超高層数 (20層以上) を要求し,精密HDIとプロセスを通じてブラインド/埋葬を使用します.これは,製造コストを大幅に増加させるだけでなく,収益率を保証することも困難になり,大規模な展開中のコスト効果性を制限します.

産業開発の機会：

高速相互接続の需要による機会: 高速コンピューティングと大帯域幅データ伝達を達成するために,AIサーバーは,PCBに高度な要求を課します.これらには,多層設計,優れた高速信号整合性,超低介電常数 (Dk) および低損失因子 (Df) を備えた高周波,高速基板などの低損失材料の使用が含まれています.これは,HDI,Substrate-Like Package (SLP),Modified Semi-Additive Process (mSAP),および任意層相互接続PCBなどの高度なPCBの成長機会を提供します.

信号の完整性とコストの課題に直面しているにもかかわらず,AIサーバーPCBの開発は,高速インターコネクトの需要と電源供給技術のアップグレードによって推進されています.これは,先進製品の渗透を加速し,将来的にパフォーマンスとコストのバランスを取ることによって市場シェアを拡大する見通しを持っています.