Croissance explosive et exigences techniques des circuits imprimés pour serveurs d'IA : Une analyse complète

1. Croissance explosive des cartes de circuits imprimés pour serveurs d'IA

Ces dernières années, les applications d'IA ont connu une croissance fulgurante. L'augmentation exponentielle de la demande en puissance de calcul pour l'IA, émanant des entreprises et des instituts de recherche, a directement alimenté cette croissance explosive du marché des serveurs d'IA. Selon les données de TrendForce, les livraisons de serveurs d'IA devraient atteindre près de 1,2 million d'unités en 2023, soit une augmentation annuelle de près de 38,41 Tp4 Tp. D'ici 2026, le nombre de serveurs d'IA devrait dépasser les 2,3 millions. Cette croissance rapide s'explique principalement par les facteurs suivants : premièrement, l'entraînement et l'inférence de modèles complexes nécessitent une puissance de calcul extrêmement élevée. Par exemple, le modèle GPT-3 compte 175 milliards de paramètres. L'entraînement d'un tel modèle requiert des ressources de calcul considérables, et les serveurs d'IA offrent de puissantes capacités de calcul parallèle pour répondre aux exigences de l'entraînement de modèles à grande échelle. Deuxièmement, la généralisation de l'IA dans divers secteurs, tels que le service client intelligent, la reconnaissance d'images et les recommandations intelligentes, a également incité les entreprises à investir davantage dans les serveurs d'IA afin d'améliorer leur efficacité et leur compétitivité. De plus, avec le développement de technologies émergentes telles que la 5G et l'Internet des objets, les volumes de données explosent et la demande en matière de traitement et d'analyse des données stimule encore davantage la croissance du marché des serveurs d'IA.

2. Exigences particulières relatives aux circuits imprimés dans les serveurs d'IA

Les exigences de performance des serveurs d'IA diffèrent considérablement de celles des serveurs traditionnels, ce qui impose des contraintes plus importantes aux cartes électroniques. Les serveurs traditionnels sont principalement utilisés pour le stockage de données et les tâches de calcul routinières, avec des exigences relativement faibles en termes de vitesse de calcul et de débit de transmission. Les serveurs d'IA, quant à eux, doivent traiter des volumes massifs de données et effectuer des calculs à haute vitesse pour répondre aux exigences de temps réel des algorithmes d'IA.

Pour répondre aux exigences de haute performance des serveurs d'IA, les circuits imprimés (PCB) nécessitent des améliorations en termes de nombre de couches, de matériaux et de procédés de fabrication. Les PCB de serveurs traditionnels comportent généralement de 6 à 16 couches, tandis que ceux des serveurs d'IA en comptent généralement plus de 20, voire jusqu'à 30. Ce nombre accru de couches offre davantage d'espace pour le câblage, réduit les interférences de signal et améliore la stabilité et la vitesse de transmission des données. Les serveurs d'IA requièrent des stratifiés cuivrés à faible constante diélectrique (Dk) et à faibles pertes diélectriques (Df) afin de réduire les pertes de transmission du signal et d'améliorer son intégrité. De plus, les PCB des serveurs d'IA nécessitent des techniques de fabrication plus avancées, telles que le perçage arrière, le bouchage à la résine et l'utilisation de polyoléfines (POFV), pour renforcer la fiabilité et la stabilité de la carte.

3. Analyse des raisons de la croissance explosive de la demande de circuits imprimés pour serveurs d'IA

Dans les serveurs d'IA, les modules GPU sont des composants essentiels qui fournissent une puissance de calcul considérable. Les processeurs NVIDIA A100 et H100, par exemple, sont largement utilisés dans le calcul IA, et la demande de cartes électroniques (PCB) compatibles avec ces processeurs a explosé. Pour optimiser la communication entre les GPU, les puces doivent être pré-intégrées sur des cartes d'adaptation GPU, faisant de ces dernières le principal moteur de la demande croissante de PCB pour serveurs d'IA. Comparés aux serveurs traditionnels, les serveurs d'IA utilisent plusieurs GPU, ce qui augmente significativement la valeur de leurs PCB. Par exemple, le NVIDIA DGX A100 affiche une valeur de PCB 5,6 fois supérieure à celle d'un serveur classique, dont environ 941 000 000 ₹ (TP4T) proviennent des cartes GPU.

La part des serveurs d'IA dans les centres de données ne cesse de croître, passant d'un nombre limité d'applications à une fonctionnalité désormais courante. Selon les données disponibles, les serveurs d'IA devraient représenter plus de 501 000 téraoctets (TP4 T) de l'ensemble des serveurs de centres de données dans les prochaines années. Les mises à niveau de l'infrastructure des centres de données incluent également les équipements réseau et de stockage, qui utilisent eux aussi des circuits imprimés (PCB), contribuant ainsi à l'augmentation de la demande du marché pour ces derniers.