AI 서버 PCB

AI 서버 PCB는 인공 지능 컴퓨팅 워크로드에 필요한 프로세서, 메모리, 가속기 및 전력 관리 시스템을 연결하고 지원하는 기본 전자 플랫폼으로 작동합니다.AI 서버 내에서 PCB 설계는 GPU/TPU 클러스터 및 대규모 데이터 처리의 요구를 충족시키기 위해 고속 신호 전송, 고전력 밀도 및 열 관리를 해결합니다.

AI 서버는 주로 세 가지 주요 PCB 제품 카테고리를 포함합니다. GPU 기판은 일반적으로 20 층을 초과하는 고층 보드를 사용합니다.컴팩트 AI 가속기 모듈은 주로 고밀도 상호 연결을 위해 4 ~ 5 층 HDI에 의존합니다.전통적인 CPU 머더보드는 기본 지원 구조를 형성합니다.AI 서버가 반복적으로 업그레이드되면서 GPU 머더보드는 점진적으로 HDI 구조로 전환하고 있습니다.이 추세는 향후 5년 동안 AI 서버 PCB 시장 내에서 가장 빠르게 성장하는 세그먼트로 고급 HDI를 위치화하고 있으며 특히 4층 이상의 제품에 대한 긴급한 수요가 있습니다.

서버 내에서 PCB는 주로 가속기 보드, 머더보드, 전원 공급 백플레인, 하드 드라이브 백플레인, 네트워크 인터페이스 카드 및 라이저 카드와 같은 구성 요소에 배포됩니다.그들의 핵심 특성은 높은 층 수, 높은 측면 비율, 높은 밀도 및 높은 전송 속도로 나타납니다.서버 플랫폼이 지속적으로 반복되고 업그레이드되면서 PCB 층 수가 지속적으로 증가하여 재료, 설계 및 제조 프로세스에 대한 더 높은 요구를 부과합니다.

세 가지 공급 관계가 AI 서버 PCB를 지배합니다.

GPU 보드 조립은 전적으로 GPU 제조업체에 의해 설계되어 있으며, 결과적으로 PCB 공급 배열을 명령합니다.

CPU 보드 조립은 서버 제조업체 공급망 관계를 준수합니다.CPU 캐리어 보드는 CPU 디자이너에 의해 결정되며, 전체 시스템에 대한 CPU 템플릿과 확장 카드 보드는 최종 고객에 의해 지정됩니다.대부분의 다른 칩 장착 PCB의 경우 고객은 기능 부품 제조업체에게 설계 요구 사항을 제시하고 PCB 구매를 독립적으로 결정합니다.

• 액세서리: 액세서리는 일반적으로 고객이 설립된 모듈 제조업체로부터 직접 구매합니다.일부 시나리오에서 고객은 액세서리 모듈 공급자에게 특정 설계 요구 사항을 제안할 수 있지만, 이것은 PCB 구매 결정에서 모듈 공급자의 자율성에 영향을 미치지 않습니다.

AI 서버 전원 공급 업그레이드에서 PCB는 재료, 프로세스 및 기타 측면에서 향상됩니다.전자 부품의 캐리어로서 서버 전원 공급 장치 내의 PCB는 전원 스위치, 전원 필터, 전압 규제 및 히트 싱크와 같은 모듈에서 사용됩니다.일반용 서버와 비교하면 AI 서버 전원 공급장치의 PCB는 재료, 제조 기술 및 기술에 대한 업그레이드를 제공합니다.

1) 높은 전류를 수용하기 위해 구리 두께가 증가했습니다: PCB 상호 연결은 기판에 순수한 구리 추적에 의존합니다.더 두꺼운 구리 포일은 더 높은 전류 운반 용량을 가능하게 합니다.구리 포일은 PCB 상류 원료의 약 9%를 차지하고 있으며 구리 입히는 박판 재료는 30% 이상을 구성합니다.구리 포일은 구리 입히는 라미네이트의 주요 원료이며 비용의 약 40%를 차지합니다.구리 두께가 동시에 증가함으로써 층 사이의 프리프레그를 박판화, 드릴링 및 전기 도금과 같은 과정에 더 높은 요구가 부과되며 PCB 제품의 가치가 크게 높습니다.

2) 전력 밀도를 향상시키기 위해 전력 모듈을 내장: PCB 내장 전력 모듈 기술은 엄청난 성능 잠재력을 보유합니다.전통적인 포장 방법에 비해 PCB 내장 전력 모듈은 반도체 당 전류 전송 용량을 약 40% 증가하거나 동등한 전류 출력의 반도체 사용량을 3 분의 1 줄일 수 있습니다.동일한 전력 출력 조건에서 전력 모듈의 재료 비용은 20% 감소할 것으로 예상됩니다.인버터의 전체 스위치 손실은 전통적인 인버터 제품의 1/3으로 줄입니다.따라서 더 높은 스위치 주파수로 인한 스위치 손실의 증가는 전통적인 인버터에 비해 3 분의 2 감소합니다.

3) 열 관리는 우수한 열전도를 가진 재료를 고용합니다: PCB 기판 재료에 있는 더 높은 열전도는 열 분산을 향상시킵니다.일반적으로 수지는 열전도가 나쁜 반면 구리 포일 추적과 비아는 우수한 열도체로 작동합니다.따라서 주요 열 관리 전략은 구리 잔류량을 증가시키고, 열 통로의 수를 증가시키고 구리 두께를 향상시키고, 구리 블록 또는 세라미크 플레이트를 포함합니다.동시에 합리적 인 라우팅 설계는 PCB에 동동동시에 동동동시에 동동시에 PCB에 동동시에 동동동시에 동동시에 동동시동시에 PCB에 동시동시에 동시

AI 서버 PCB에 직면하는 주요 장애물:

고속 신호 무결성의 문제: AI 서버는 고속 상호 연결 기능 (PCIe 5.0/6.0, CXL, HBM 인터페이스 등)이 필요합니다.PCB의 고속 차별 신호 전송 중, 크로스스토크, 반사, 지연 및 손실과 같은 문제가 쉽게 나타납니다. 또한 PCB 층 수가 증가하고 라우팅 밀도가 강화되면서 신호 무결성을 유지하고 낮은 지연을 보장하는 것은 점점 더 도전적이 됩니다.

외환 재료 및 제조 비용: AI 서버 PCB는 일반적으로 낮은 절연 상수 (Dk) 및 낮은 손실 인자 (Df) 또는 심지어 하이브리드 재료와 같은 고성능 기판을 필요로합니다.또한 매우 높은 층 수 (20 층 이상) 를 요구하고 정밀 HDI 및 프로세스를 통해 눈 / 묻습니다.이것은 제조 비용을 크게 증가시킬 뿐만 아니라 수확률을 보장하기 어렵게 만들어, 대규모 배포 중 비용 효율성을 제한합니다.

산업 발전의 기회:

고속 상호 연결 수요에 의한 기회: 고속 컴퓨팅과 대대역폭 데이터 전송을 달성하기 위해 AI 서버는 PCB에 더 높은 요구 사항을 부과합니다.이들은 다층 디자인, 우수한 고속 신호 무결성 및 매우 낮은 절연 상수 (Dk) 및 낮은 손실 인자 (Df)를 특징으로 하는 고주파, 고속 기판과 같은 낮은 손실 재료의 사용을 포함합니다.이것은 HDI, Substrate-Like Package (SLP), modified semi-additive process (mSAP) 및 arbitrary-layer interconnect PCB와 같은 고급 PCB의 성장 기회를 제공합니다.

신호 무결성과 비용 문제에 직면하고 있음에도 불구하고 AI 서버 PCB의 개발은 고속 상호 연결 요구와 전력 공급 기술 업그레이드에 의해 추진되고 있습니다.이것은 고급 제품의 침투를 가속화하고 있으며 미래에 성능과 비용을 균형화함으로써 시장 점유율을 확장할 전망이 있습니다.