AI服務器是專門為人工智能訓練與推理設計的計算基礎設施,搭載GPU、TPU或ASIC等加速芯片,承擔大規模矩陣運算和海量數據吞吐任務。在AI集群架構中,AI服務器通過高速光模塊網絡實現Scale-out(節點間互聯)、Scale-up(單節點內互聯)以及Scale-across(數據中心間互聯)三層互聯,共同構成AI算力集群的數據通道。
單芯片功耗超1000W
集群功耗達數千瓦
高密度部署下散熱設計成為可靠性瓶頸
多GPU/CPU協同要求時鍾同步精度躍升
5~20GHz信號抖動、串擾問題突出
主板層數達40~50層
高頻率、高功耗、高密度加劇EMI
單端時鍾易受噪聲汙染
PCIe 5.0/6.0等高速總線要求抖動30-50fs
避免誤碼率和重傳
需求156.25M/312.5M/625M高頻差分時鍾
高基頻輸出降低抖動累積
-40~105℃寬溫下穩定度±20ppm
老化±3ppm/年
保障24×7連續工作
采用LVDS/LVPECL差分輸出
抵消共模噪聲
提升抗幹擾能力
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