高性能AI芯片设计的温控与电磁干扰问题

人工智能

#1

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。

#2

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。

#3

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。

#4

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。

莱尔德是全球电磁干扰问题的首选解决方案提供商，我们的吸波材料，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。

审核编辑：黄飞