לוח בסיס אוניברסלי UBB לייצור חיבורי האצה

הגדרת לוח AI UBB

AI UBB, לוח בסיס אוניברסלי, הוא לוח אחורי או לוח אם מתקדם שנועד לספק ערוצי חיבור מהירים, ניהול, אותות וכוח לכרטיסי מאיץ AI כגון מודולי OAM, GPU ו-FPGA. הוא משמש בדרך כלל כפלטפורמת חיבור מרכזית בשרתים או במארזי מאיץ AI, כגון NVIDIA HGX, Baidu Kunlun ו-Alibaba Hanguang, מה שהופך אותו לבסיס חומרה מרכזי עבור מרכזי מחשוב AI מודרניים.

פונקציות עיקריות של לוח AI UBB

• מאפשר חיבור מהיר בין מספר כרטיסי מאיץ AI לבין המעבד המארח, וכן בין כרטיסי מאיץ, ותומך בפרוטוקולים כגון PCIe, NVLink ו-CXL.
• מספק חלוקת כוח מאוחדת, ממשקי קירור, חלוקת אותות ניהול ופונקציות ניטור תקינות.
• תומך בסוגים שונים של מודולי מאיץ AI, ומציע תאימות גבוהה וסקלביליות גמישה.
• מבטיח נתיבי נתונים בעלי רוחב פס גבוה וזמן השהיה נמוך, לצורך חילופי נתונים והעברת נתונים יעילים.

תכונות עיקריות של ייצור PCB AI UBB

• מספר שכבות גבוה במיוחד (≥20 שכבות), גודל גדול (בדרך כלל מעל 400×500 מ"מ) ועובי לוח ≥3 מ"מ.
• משתמש בחומרים מתקדמים בעלי אובדן נמוך במיוחד כדי לעמוד בדרישות העברת אותות בתדר גבוה.
• משתמש בתהליכים מתקדמים כגון קידוח אחורי, מעברים ממולאים ברזין ו-POFV, עם חור קידוח מינימלי של 0.2 מ"מ ויחס רוחב-גובה ≥15.
• צפיפות עקבות גבוהה עד 0.09/0.09 מ"מ, עם דיוק בקרת עכבה המגיע ל-±8%.
• תומך באספקת הספק גבוה ובמודולים הניתנים להחלפה חמה, עם יכולות קירור וניהול הספק חזקות.
• עיצוב מותאם אישית ברמה גבוהה עם אמינות ויציבות יוצאת דופן, מתאים לפריסת אשכול AI בקנה מידה גדול.

יישומים עיקריים של לוח AI UBB

• OAM, מודול מאיץ פתוח, שרתים מבוססי AI, המשמשים כגשר בין מודולי OAM ללוח האם/CPU.
• לוח אחורי מרכזי לפלטפורמות שרתים מבוססי AI כגון NVIDIA HGX, המספק חיבור בין מספר כרטיסי GPU/מאיצי AI.
• שרתים מבוססי AI בעלי ביצועים גבוהים עם קירור נוזלי או אוויר, המאפשרים הרחבה מודולרית וניהול של אשכולות AI בעלי צפיפות גבוהה ועוצמת מחשוב גבוהה.
• משמש במרכזי מחשוב-על, מרכזי נתונים ופלטפורמות מחשוב ענן AI בקנה מידה גדול ליישומי AI מתקדמים.

הבדלים ממערך אחורי מסורתי

• לוחות UBB תוכננו במיוחד עבור מערכת האצת ה-AI, ותומכים ברוחב פס גבוה יותר (כגון PCIe Gen4/Gen5, NVLink, CXL) ודרישות הספק גבוהות יותר.
• התמקדות רבה יותר בהרחבה גמישה ותאימות מגוונת בין מודולי AI, תוך התאמה להתפתחות המהירה של טכנולוגיית AI וחומרה.
• מספקים שלמות אות גבוהה יותר ואמינות מערכת גבוהה יותר, מה שהופך אותם למרכיב חיוני בפלטפורמות מחשוב AI בקנה מידה גדול.