人工智能

#1

確保 AI 芯片設計的高性能表現(xiàn)

人工智能 (AI) 系統(tǒng)及其大型數(shù)據(jù)集、機器學習算法和計算硬件的高速發(fā)展，為各種領域帶來了重大機遇，但也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

AI 加速器（芯片）能夠處理海量數(shù)據(jù)并以閃電般的速度執(zhí)行復雜計算。因此，這些芯片消耗的功率比之前的處理器更高，這種功率級別也會產生大量熱量。如何有效地散熱成為了關注焦點。

#2

降溫：設計師的困境

在當前的 AI 芯片功率下，很多導熱界面材料并不具備有效傳導這些大熱負荷所需的低熱阻。結果可能導致溫度升高、速度變慢，有時甚至出現(xiàn)處理器故障。因此，追求最大限度地傳導熱量成為了我們的主要目標。隨著設備功率密度的增加，以及降低與冷卻相關的能源成本的需求不斷增加，這一挑戰(zhàn)變得愈加嚴峻。

我們的導熱界面材料產品組合正在穩(wěn)步增加。Laird Tpcm、Tgrease?和 Tgel 產品可提供業(yè)界領先的低熱阻，進而應對 AI 市場中的各種挑戰(zhàn)。我們在追求提高下一代產品性能的同時，我們始終將客戶的長期可靠性需求放在首位，并與客戶合作開發(fā)特定應用測試系統(tǒng)。我們竭盡全力確保為客戶提供最佳解決方案。

#3

電磁干擾：第二個嚴重的 AI 設計威脅

隨著更高性能的 AI 芯片設計的出現(xiàn)，除了熱量之外，有時還會出現(xiàn)另一個相關問題，那就是過度的電磁干擾。電磁干擾 (EMI) 一直是影響高功率密度芯片的難題。現(xiàn)在，越來越強大的 AI 芯片和極高的電路板密度使 EMI 問題變得更加嚴峻。

在數(shù)據(jù)中心等應用中，AI 芯片的長期性能面臨著巨大的挑戰(zhàn)。從芯片架構本身到設備驗證，芯片會產生多種不必要的雜訊。EMI 對 AI 芯片構成的威脅給整個印刷電路板 (PCB) 蒙上了一層陰影。

#4

盡早解決雜訊問題

創(chuàng)建 AI 芯片架構的設計師應計劃在架構開發(fā)周期的早期處理并解決 EMI 問題。他們應該在早期設計階段權衡利弊，綜合考慮多種因素，諸如雜訊（如器件串擾）、功率、低頻和高頻應用、線性度和電路板密度，以做出最佳選擇。

萊爾德是全球電磁干擾問題的首選解決方案提供商，我們的吸波材料，其可靠性可滿足 AI 頻率變高的趨勢，例如速度更快、帶寬更高的數(shù)據(jù)流。AI 設備設計師通常需要更為廣泛的選擇。為此，我們提供了各種吸波片材，點膠和3D注塑吸波材料。

此外，萊爾德?lián)碛惺澜珙I先的建模、仿真和預測分析能力，提供更貼合客戶需求的解決方案，幫助客戶加快合規(guī)性和推出市場。

當前出現(xiàn)一個新趨勢，那就是越來越多的電路板設計團隊開始選擇多功能?“一體化”的解決方案，因為這種解決方案能夠同時解決散熱和電磁干擾問題，并以高度緊湊、節(jié)省空間的單一封裝，縮小電路板空間。

審核編輯：黃飛

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