Crescita esplosiva e richieste tecniche dei PCB dei server AI: un'analisi completa

1. Crescita esplosiva dei PCB dei server AI

Negli ultimi anni, le applicazioni di intelligenza artificiale hanno registrato una crescita esponenziale. La crescita esponenziale della domanda di potenza di calcolo per l'intelligenza artificiale da parte di aziende e istituti di ricerca ha guidato direttamente la crescita esponenziale del mercato dei server di intelligenza artificiale. Secondo i dati di TrendForce, si prevede che le spedizioni di server di intelligenza artificiale raggiungeranno quasi 1,2 milioni di unità nel 2023, con un aumento annuo di quasi 38,41 TP4T. Entro il 2026, si prevede che il numero di server di intelligenza artificiale supererà i 2,3 milioni. La rapida crescita dei server di intelligenza artificiale è trainata principalmente dai seguenti fattori. In primo luogo, l'addestramento e l'inferenza di modelli di grandi dimensioni richiedono una potenza di calcolo estremamente elevata. Ad esempio, il modello GPT-3 ha 175 miliardi di parametri. L'addestramento di un tale modello richiede un'enorme quantità di risorse di calcolo e i server di intelligenza artificiale offrono potenti capacità di calcolo parallelo per soddisfare le esigenze di addestramento di modelli su larga scala. In secondo luogo, la diffusa applicazione dell'intelligenza artificiale in vari settori, come il servizio clienti intelligente, il riconoscimento delle immagini e le raccomandazioni intelligenti, ha spinto le aziende ad aumentare i propri investimenti in server di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza e la competitività aziendale. Inoltre, con lo sviluppo di tecnologie emergenti come il 5G e l'Internet delle cose, i volumi di dati stanno aumentando vertiginosamente e la domanda di elaborazione e analisi dei dati sta ulteriormente stimolando la crescita del mercato dei server di intelligenza artificiale.

2. Requisiti speciali per i PCB nei server AI

I requisiti prestazionali dei server di intelligenza artificiale differiscono significativamente da quelli dei server tradizionali, imponendo requisiti più elevati per i PCB. I server tradizionali sono utilizzati principalmente per l'archiviazione dei dati e le attività di elaborazione di routine, con requisiti relativamente bassi in termini di velocità di elaborazione e velocità di trasmissione dati. I server di intelligenza artificiale, d'altra parte, devono elaborare enormi quantità di dati ed eseguire calcoli ad alta velocità per soddisfare le esigenze in tempo reale degli algoritmi di intelligenza artificiale.

Per soddisfare le elevate prestazioni richieste dai server AI, i PCB richiedono aggiornamenti in termini di numero di strati, materiali e processi. I PCB dei server tradizionali hanno in genere 6-16 strati, mentre i PCB dei server AI ne hanno in genere più di 20, a volte anche fino a 30. Questo aumento del numero di strati offre più spazio per il cablaggio, riduce le interferenze del segnale e migliora la stabilità e la velocità della trasmissione dei dati. I server AI richiedono laminati rivestiti in rame con bassa costante dielettrica (Dk) e bassa perdita dielettrica (Df) per ridurre le perdite di trasmissione del segnale e migliorarne l'integrità. Inoltre, i PCB dei server AI richiedono tecniche di produzione più avanzate, come la foratura posteriore, il plugging in resina e la poliolefina (POFV), per migliorare l'affidabilità e la stabilità della scheda.

3. Analisi delle ragioni della crescita esplosiva della domanda di PCB per server AI

Nei server AI, i moduli GPU sono componenti fondamentali che forniscono una potente potenza di calcolo. I processori A100 e H100 di NVIDIA, ad esempio, sono ampiamente utilizzati nel computing AI e la domanda di PCB che li supportino è aumentata di conseguenza. Per migliorare la comunicazione tra GPU, i chip devono essere pre-integrati sulle schede adattatrici GPU, rendendo le schede GPU il motore principale della crescente domanda di PCB per server AI. Rispetto ai server tradizionali, i server AI utilizzano più GPU, aumentando significativamente il valore dei loro PCB. Ad esempio, NVIDIA DGX A100 vanta un aumento di 5,6 volte del valore del PCB rispetto a un server tipico, con circa 94% di questo aumento proveniente dalle schede GPU.

La quota di server AI nei data center continua a crescere, evolvendosi da un numero limitato di applicazioni a una funzionalità diffusa. Secondo dati rilevanti, si prevede che i server AI rappresenteranno oltre 50% di tutti i server dei data center nei prossimi anni. Gli aggiornamenti dell'infrastruttura dei data center includono anche apparecchiature di rete e storage, che utilizzano PCB, espandendo ulteriormente la domanda di mercato per i PCB.