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新聞動態

AI服務器的核心之GPU加速卡

2024.10.17

AI服務器 VS 通用服務器


通用服務器


通常配備2個CPU,具備更加綜合的計算能力、存儲能力和網絡能力,以滿足各種數據的處理和計算需求,往往用于傳統的計算任務和網絡應用。 


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圖源:華為官網



AI服務器



通常采用異構形式,除了2個CPU之外還需配備4-8張加速卡,例如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等,AI服務器具備大量的并行計算能力,因此需要采用更高性能的處理器、大量的內存和存儲資源以及適用于AI計算的加速卡。


在應用場景方面,AI服務器主要針對大數據、科學計算、人工智能等計算密度較高、數據處理龐大的場景。 


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圖源:華為官網


GPU加速卡是AI服務器的關鍵


GPU加速卡(OAM),主要由GPU芯片、內存芯片、電源模塊、散熱器等部件組成,通過PCB來連接和傳輸信號。


GPU加速卡可以分為兩種類型:SXM版本和PCIE版本。SXM版本是指使用NVIDIA公司開發的SXM接口連接GPU芯片和主板的加速卡;PCIE版本是指使用標準的PCIE接口連接GPU芯片和主板的加速卡。


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SXM版本 VS PCIE版本


SXM版本相比PCIE版本具有更高的帶寬和更低的延遲,但也需要更高級別的PCB和散熱系統。


GPU加速卡是目前PCB行業中高端且昂貴的產品之一,對制造工藝要求非常高,一般會用到5-7階HDI,層數在20-26層。


GPU加速卡對PCB的要求主要有以下幾點:


BGA芯片高密度布局

GPU和內存BGA芯片有很多引腳很多,需要多層和多階HDI工藝來實現互聯。


高速信號傳輸

由于GPU加速卡上有很多組高速信號,為了保證信號的低損耗傳輸需要選擇具有較低的介電常數(Dk)、介電損耗(Df)、表面粗糙度(Rz)等參數的高速板材進行加工。


可靠性

由于GPU加速卡需要長期穩定運行,因此在選用板材的時候需要板材具有較高的導熱系數(K)和較低的熱膨脹系數(CTE)保證PCB的熱穩定性。


同時需要板材具有較高的玻璃化轉變溫度(Tg)、較低的水分吸收率(MOT)、較強的機械強度和耐化學腐蝕性。


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7階HDI 26層 GPU加速卡(局部圖)

明陽電路生產


GPU模組板是GPU可擴展的關鍵


GPU模組板(UBB),即Unit Base Board,用于搭載多個GPU整合為矩陣平臺,為GPU之間和GPU與CPU之間,提供高速的數據交換能力。


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GPU模組板(UBB) 與 GPU加速卡(OAM)

The NVIDIA DGX A100 GPU Board


GPU加速卡,是一種基于開放標準(Open Accelerator Module)設計的GPU模塊,可以插入到GPU模組板上。


GPU模組板(UBB) 對PCB的要求主要有以下幾點:


層數

由于GPU模組板需要通過交換芯片連接多個GPU加速卡,并且需要多個電壓的電源分配網絡(PDN),因此層數一般在16層以上。


孔結構

由于GPU模組板的面積比較大,因此可以直接使用通孔來實現不同層之間的互聯,針對高速信號的過孔可以使用背鉆工藝來減少stub帶來的信號反射。


高速信號傳輸

GPU模組板上的交換芯片和GPU模組之間有大量的高速信號線,為了保證信號的低損耗傳輸板材需要選擇PPO等高性能樹脂材料。


熱穩定性

GPU模組板有大量的電源分配網絡(PDN),同時還要受到多個GPU模組和CPU母版的熱傳導,需要選擇有較高的導熱系數(K) 和較低的熱膨脹系數(CTE)的板材。


AI服務器的CPU母板


CPU母板組件包括CPU、CPU主板、內存條、PCIe交換機、網卡、擴展卡和存儲板。以DGX A100 CPU母板為例:

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DGX A100 CPU母板

圖源:fibermall


CPU主板

負責安裝CPU芯片、PCIE Switch芯片、TPM模塊以及各種功能卡,CPU主板支持AMD Rome 64核 CPU和PCIE 4.0總線,PCB層數一般為12-16層,采用通孔設計,使用低損耗板材。


CPU內存條

32個內存條,最大支持2TB RAM。


網卡

Mellanox ConnectX系列有10種型號(8個單端口200Gb/s IB和2個雙端口200Gb/s以太網)。


Riser卡

用于擴展PCIe接口。


硬盤板

裝有兩個 1.92TB M.2 NVMe 硬盤。


文章參考來源:

Breaking down the Five Key Components of an AI Server-fibermall

AI服務器/EGS平臺升級拉動高速PCB需求,高速PCB產業鏈解析-安信證券

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