在人工智能技術快速發展的今天，AI硬件設備對計算能力的需求呈指數級增長。從云端服務器到邊緣計算設備，高性能的PCB（印制電路板）成為保障算力充分發揮的關鍵基礎。

一、高密度布線：滿足AI芯片的復雜互聯需求
現代AI芯片（如GPU、TPU）通常集成數百億個晶體管，需要極高的引腳數量和高速互聯通道。傳統的雙面板或四層板已無法滿足其布線需求。多層板（通常8層以上）通過立體布線結構，在有限空間內實現更復雜的走線，確保信號完整性的同時減少干擾。捷多邦采用高密度互聯（HDI）技術和微孔工藝，為AI加速卡等設備提供高達20層的精密布線方案，充分釋放芯片算力。

二、高速信號傳輸：降低延遲，提升數據吞吐
AI計算對數據傳輸速率要求極高，尤其是訓練大型模型時，需要處理海量參數。多層板的專用信號層和阻抗控制設計可有效減少信號衰減和串擾。

通過以下技術保障高速傳輸：

使用低損耗材料（如Megtron 6）降低介電損耗
嚴格管控差分對走線的長度匹配（±5mil公差）
優化層疊結構，避免高頻信號跨分割參考平面

三、散熱設計：解決高功耗帶來的熱挑戰
AI硬件在運行時的功耗可達數百瓦，散熱成為影響算力持續輸出的關鍵因素。多層板通過以下方式提升散熱效率：

內置散熱通孔：在芯片下方密集布置導熱孔，快速傳導熱量
金屬芯結構：采用鋁基或銅基板材增強熱擴散能力
局部厚銅設計：在電源層使用2oz以上銅厚，降低電阻發熱

四、電源完整性：保障算力穩定輸出
AI芯片的瞬時電流可達數十安培，對供電系統提出嚴峻挑戰。多層板的優勢在于：

獨立電源層和地層，降低電源阻抗
分布式去耦電容布局，抑制電壓波動
優化電源平面分割，減少噪聲耦合

未來趨勢：向3D集成演進
隨著chiplet技術的普及，多層板正朝著嵌入式被動元件和硅基互連方向發展。

審核編輯 黃宇