LAIRD吸波材料提供解决高性能AI芯片设计的温控、电磁干扰问题的可靠性解决方案
确保 AI 芯片设计的高性能表现
人工智能 (AI) 系统及其大型数据集、机器学习算法和计算硬件的高速发展,为各种领域带来了重大机遇,但也带来了巨大的挑战。
AI加速器(芯片)能够处理海量数据并以闪电般的速度执行复杂计算。因此,这些芯片消耗的功率比之前的处理器更高,这种功率级别也会产生大量热量。如何有效地散热成为了关注焦点。
降温:设计师的困境
在当前的AI芯片功率下,很多导热界面材料并不具备有效传导这些大热负荷所需的低热阻。结果可能导致温度升高、速度变慢,有时甚至出现处理器故障。因此,追求最大限度地传导热量成为了我们的主要目标。随着设备功率密度的增加,以及降低与冷却相关的能源成本的需求不断增加,这一挑战变得愈加严峻。
我们LAIRD的导热界面材料产品组合正在稳步增加。Laird™ Tpcm™、Tgrease™ 和 Tgel™ 产品可提供业界领先的低热阻,进而应对 AI 市场中的各种挑战。我们在追求提高下一代产品性能的同时,我们始终将客户的长期可靠性需求放在首位,并与客户合作开发特定应用测试系统。我们竭尽全力确保为客户提供最佳解决方案。
电磁干扰:第二个严重的 AI 设计威胁
随着更高性能的AI芯片设计的出现,除了热量之外,有时还会出现另一个相关问题,那就是过度的电磁干扰。电磁干扰 (EMI) 一直是影响高功率密度芯片的难题。现在,越来越强大的AI芯片和极高的电路板密度使EMI问题变得更加严峻。
在数据中心等应用中,AI芯片的长期性能面临着巨大的挑战。从芯片架构本身到设备验证,芯片会产生多种不必要的杂讯。EMI对AI芯片构成的威胁给整个印刷电路板 (PCB) 蒙上了一层阴影。
尽早解决杂讯问题
创建AI芯片架构的设计师应计划在架构开发周期的早期处理并解决EMI问题。他们应该在早期设计阶段权衡利弊,综合考虑多种因素,诸如杂讯(如器件串扰)、功率、低频和高频应用、线性度和电路板密度,以做出最佳选择。
LAIRD莱尔德是全球电磁干扰问题的首选解决方案提供商,我们LAIRD的吸波材料,其可靠性可满足AI频率变高的趋势,例如速度更快、带宽更高的数据流。AI设备设计师通常需要更为广泛的选择。为此,我们提供了各种吸波片材,点胶和3D注塑吸波材料。
此外,莱尔德拥有世界领先的建模、仿真和预测分析能力,提供更贴合客户需求的解决方案,帮助客户加快合规性和推出市场。
当前出现一个新趋势,那就是越来越多的电路板设计团队开始选择多功能 “一体化”的解决方案,因为这种解决方案能够同时解决散热和电磁干扰问题,并以高度紧凑、节省空间的单一封装,缩小电路板空间。
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