Explosives Wachstum und technische Anforderungen an KI-Server-Leiterplatten: Eine umfassende Analyse

1. Explosives Wachstum bei KI-Server-Leiterplatten

In den letzten Jahren haben KI-Anwendungen ein explosionsartiges Wachstum erfahren. Die exponentiell steigende Nachfrage nach KI-Rechenleistung seitens Unternehmen und Forschungseinrichtungen hat das rasante Wachstum des KI-Server-Marktes direkt angetrieben. Laut Daten von TrendForce werden die Auslieferungen von KI-Servern im Jahr 2023 voraussichtlich fast 1,2 Millionen Einheiten erreichen, ein Anstieg von fast 38,41 Tsd. Billionen Einheiten gegenüber dem Vorjahr. Bis 2026 soll die Anzahl der KI-Server 2,3 Millionen übersteigen. Das schnelle Wachstum des KI-Server-Marktes wird primär durch folgende Faktoren bedingt: Erstens erfordern das Training und die Inferenz großer Modelle extrem hohe Rechenleistung. Beispielsweise verfügt das GPT-3-Modell über 175 Milliarden Parameter. Das Training eines solchen Modells erfordert enorme Rechenressourcen, und KI-Server bieten leistungsstarke parallele Rechenkapazitäten, um den Anforderungen des Trainings großer Modelle gerecht zu werden. Zweitens hat die breite Anwendung von KI in verschiedenen Branchen, wie z. B. intelligenter Kundenservice, Bilderkennung und intelligente Empfehlungen, Unternehmen dazu veranlasst, ihre Investitionen in KI-Server zu erhöhen, um ihre Geschäftseffizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Darüber hinaus explodieren mit der Entwicklung neuer Technologien wie 5G und dem Internet der Dinge die Datenmengen, und die Nachfrage nach Datenverarbeitung und -analyse treibt das Wachstum des Marktes für KI-Server weiter an.

2. Besondere Anforderungen an Leiterplatten in KI-Servern

Die Leistungsanforderungen von KI-Servern unterscheiden sich deutlich von denen herkömmlicher Server und stellen höhere Anforderungen an die Leiterplatten. Herkömmliche Server dienen primär der Datenspeicherung und der Durchführung routinemäßiger Rechenaufgaben mit vergleichsweise geringen Anforderungen an Rechengeschwindigkeit und Datenübertragungsraten. KI-Server hingegen müssen riesige Datenmengen verarbeiten und Hochgeschwindigkeitsberechnungen durchführen, um die Echtzeitanforderungen von KI-Algorithmen zu erfüllen.

Um den hohen Leistungsanforderungen von KI-Servern gerecht zu werden, müssen Leiterplatten hinsichtlich Lagenanzahl, Materialien und Fertigungsprozessen optimiert werden. Herkömmliche Server-Leiterplatten weisen typischerweise 6 bis 16 Lagen auf, während KI-Server-Leiterplatten in der Regel über 20, mitunter sogar bis zu 30 Lagen umfassen. Diese höhere Lagenanzahl bietet mehr Platz für die Verdrahtung, reduziert Signalstörungen und verbessert die Stabilität und Geschwindigkeit der Datenübertragung. KI-Server benötigen kupferkaschierte Laminate mit niedriger Dielektrizitätskonstante (Dk) und geringem dielektrischem Verlust (Df), um Signalverluste zu minimieren und die Signalintegrität zu erhöhen. Darüber hinaus erfordern KI-Server-Leiterplatten fortschrittlichere Fertigungstechniken wie Rückbohrung, Harzverguss und Polyolefin (POFV), um die Zuverlässigkeit und Stabilität der Leiterplatten zu verbessern.

3. Analyse der Gründe für das explosive Wachstum der Nachfrage nach Leiterplatten für KI-Server.

In KI-Servern sind GPU-Module Kernkomponenten, die für hohe Rechenleistung sorgen. Die NVIDIA-Prozessoren A100 und H100 beispielsweise sind in KI-Systemen weit verbreitet, und die Nachfrage nach Leiterplatten, die diese Prozessoren unterstützen, ist entsprechend stark gestiegen. Um die Kommunikation zwischen den GPUs zu verbessern, müssen Chips auf GPU-Adapterplatinen vorintegriert werden. Dadurch sind GPU-Platinen der Hauptgrund für die wachsende Nachfrage nach KI-Server-Leiterplatten. Im Vergleich zu herkömmlichen Servern nutzen KI-Server mehrere GPUs, was den Wert ihrer Leiterplatten deutlich erhöht. Beispielsweise weist die NVIDIA DGX A100 einen 5,6-fach höheren Leiterplattenwert im Vergleich zu einem typischen Server auf, wobei etwa 941 TP4T dieses Mehraufwands auf die GPU-Platinen zurückzuführen sind.

Der Anteil von KI-Servern in Rechenzentren wächst stetig und entwickelt sich von einer begrenzten Anwendungskategorie zu einem Standard. Laut aktuellen Daten werden KI-Server in den nächsten Jahren voraussichtlich über 501.040.000 aller Rechenzentrumsserver ausmachen. Die Modernisierung der Rechenzentrumsinfrastruktur umfasst auch Netzwerk- und Speichergeräte, die ebenfalls Leiterplatten verwenden, wodurch die Marktnachfrage nach Leiterplatten weiter steigt.