Die gemeinsame Entwicklung von PCBs und KI

PCB: Der Kern-Träger und Leistungsgrundstein der KI-Hardware

1.1 Grundlegende Unterstützungsfunktion

Gedruckte Schaltungen (PCBs) dienen als „neuronales Skelettnetzwerk“ elektronischer Systeme und spielen eine wichtige Verbindungsfunktion innerhalb der Hardwarearchitekturen von KI-Systemen. In KI-Servern, Edge-Computing-Geräten und intelligenten Endgeräten sind leistungsstarke PCBs für die Verbindung von GPU/TPU-Clustern, Hochbandbreitenspeichern (HBM) und Hochgeschwindigkeitsschnittstellen verantwortlich und ermöglichen so einen effizienten Datenfluss.

1.2 Entwicklung der technischen Spezifikationen

• Erhöhte LeitungsdichteDie Leiterbahnbreite/-abstand in AI-Servern entwickelt sich von den herkömmlichen 0,1 mm in Richtung 0,05 mm, wodurch die Routing-Dichte um das 3- bis 5-fache erhöht wird.
• Erhöhte SchichtanzahlStandard-Server-Leiterplatten haben in der Regel 12 bis 16 Schichten, während Leiterplatten für KI-Trainingsserver häufig 20 bis 38 Schichten aufweisen und komplexe Backplanes sogar mehr als 40 Schichten haben können.
• Durchbruch bei den Signalraten: Aufrüstung von 56 Gbit/s PAM4 auf 112 Gbit/s PAM4, um den Anforderungen von Hochgeschwindigkeitsschnittstellen wie PCIe 6.0 und 800G-Optikmodulen gerecht zu werden.

1.3 Material- und Prozessinnovation

• Anwendung von Hochfrequenzmaterialien: Low-loss materials like Rogers RO4350B and Panasonic MEGTRON6 (Dk≤3.5, Df≤0.003) become the preferred choice for AI hardware.
• Durchbruch in der Microvia-Technologie: Laser drill hole diameters are shrinking from 150μm to 50μm, requiring layer-to-layer alignment accuracy of ≤50μm.
• Verbesserte thermische LösungenInnovative Kühltechnologien wie eingebettete Kupferblöcke, thermische Via-Arrays (Reduzierung des Wärmewiderstands um 40 %) und Metallkernsubstrate.

KI-Technologie verändert den gesamten Prozess der Leiterplattenentwicklung und -fertigung

2.1 Intelligente Designautomatisierung

(1) Layout- und Routing-Optimierung

• KI-gesteuerte ToolsTools wie Cadence Allegro X AI und Zuken CR-8000 erzielen eine 10-fache Verbesserung der Designeffizienz.
• Intelligente Routing-AlgorithmenOptimieren Sie das Routing von Differentialpaaren, die Impedanzanpassung und die Stromverteilungsnetze durch verstärktes Lernen.
• Echtzeit-SimulationsanalyseTools wie Sigrity X Aurora ermöglichen die Analyse der Signalintegrität (SI) und Stromintegrität (PI) in Echtzeit.

(2) Multiphysikalisches Co-Design

2.2 Intelligente Fertigung und Qualitätskontrolle

(1) Intelligente Inspektionssysteme

• Maschinelle BildverarbeitungAOI-Systeme auf Basis von Deep Learning erreichen eine Fehlererkennungsgenauigkeit von über 99,5 % und eine Fehlererkennungsrate von unter 0,1 %.
• Vorausschauende Wartung: Prognostiziert Ausfälle wichtiger Geräte wie Laserbohrer und Belichtungsmaschinen durch Analyse der Gerätedaten.

(2) Prozessoptimierung

• Intelligente ParametereinstellungDie KI überwacht die Parameter des Ätz- und Beschichtungsprozesses in Echtzeit und gleicht Prozessschwankungen automatisch aus.
• Ertragsprognose: Erstellt Ertragsprognosemodelle auf der Grundlage von Produktionsdaten, um potenzielle Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen.

2.3 Lieferketten- und Betriebsmanagement

• Bedarfsprognose: Prognostiziert Veränderungen der PCB-Nachfrage anhand historischer Daten und Marktentwicklungsanalysen präzise.
• Intelligente Produktionsplanung: Mehrzieloptimierte Planung unter Berücksichtigung des Anlagenstatus, der Lieferanforderungen und der Prozessmerkmale.
• BestandsoptimierungDynamische Sicherheitsbestandsmodelle reduzieren die Kapitalbindung und gewährleisten gleichzeitig die Kontinuität der Produktion.

Technische Herausforderungen und Wege zum Durchbruch

3.1 Aktuelle technische Engpässe

3.2 Wichtige technologische Durchbrüche

(1) Innovation in der Verarbeitungstechnologie

• Ultrafeine Linienbearbeitung: Using picosecond UV lasers + LDI direct imaging technology, achieving trace width accuracy of ±2μm.
• Via-Füllbeschichtungstechnologie: Durch Impulsplattierung + spezielle Additive wird eine fehlerfreie Füllung von mikroskopisch kleinen Blinddurchkontaktierungen erreicht.
• Optimierung des Laminierungsprozesses: Materialien mit niedrigem CTE + intelligente Temperatur- und Druckregelung reduzieren die Fehlausrichtung zwischen den Schichten.

(2) Innovation der Entwurfsmethodik

Traditional Flow: Requirements Analysis → Manual Layout → Simulation Verification → Iterative Modification
AI-Enhanced Flow: Intelligent Requirements Parsing → Automatic Layout & Routing → Real-Time Multi-Physics Simulation → Intelligent Optimization

Branchenökosystem und zukünftige Trends

4.1 Sich wandelnde Marktlandschaft

• Globale MarktgrößeDer Markt für KI-spezifische Leiterplatten wird bis 2025 voraussichtlich ein Volumen von 48 Milliarden RMB erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 28 %.
• DomestizierungsprozessDer Marktanteil inländischer Unternehmen bei Server-Leiterplatten stieg von 15 % im Jahr 2020 auf 35 % im Jahr 2023.
• Technologie-AufholprozessBeschleunigung von Durchbrüchen in High-End-Bereichen wie 108+-lagigen Ultra-Hochlagenplatinen und IC-Substraten.

4.2 Innovative Anwendungsszenarien

(1) Heterogene Integration und fortschrittliche Verpackung

• 2,5D/3D-Verpackung: Gemeinsames Design von Silizium-Interposern, TSV-Technologie und hochdichten Leiterplatten.
• Chiplet-ArchitekturMulti-Chip-Module erfordern komplexere Substratdesigns und Lösungen für die Signalverbindung.

(2) Neue Formen von KI-Hardware

• Photonik-Computing-Verbindung: Photoelektrische Hybrid-Leiterplatten erfüllen die Anforderungen an die Verbindung von optischen Computerchips.
• Neuromorphe Hardware: Vom Gehirn inspirierte Chips erfordern eine dreidimensionale Verdrahtungstechnologie.

4.3 Technologieentwicklungs-Roadmap

Kurzfristig (2024–2025):

• Verbessern Sie das Ökosystem der KI-Designtools und erreichen Sie eine durchgängige Designintelligenz.
• Breakthrough in 5μm trace width/space processing technology.
• Steigern Sie den Ertrag für 112-Gbit/s-Kanäle auf über 95 %.

Mittelfristig (2026–2028):

• Praktische Anwendung der 3D-gedruckten Verdrahtungstechnologie.
• Großflächige Anwendung von Glassubstraten und Keramiksubstraten.
• Reifung der 224-Gbit/s-Übertragungstechnologie.

Langfristig (2029+):

• Selbstorganisierende Schaltungstechnologie auf molekularer Ebene.
• Lösungen für die Vernetzung von Quantencomputern.
• Biologisch abbaubare PCB-Materialien.

Wert und Ausblick der gemeinsamen Entwicklung

Die tiefe Integration von PCB und KI schafft einen erheblichen Synergieeffekt:

• Technisches NiveauKI treibt Verbesserungen im Bereich des PCB-Designs und der Fertigungskapazitäten voran, während fortschrittliche PCBs die kontinuierliche Verbesserung der Rechenleistung von KI unterstützen.
• Branchenebene: Bildet einen positiven Kreislauf aus „Hardware-Innovation – Algorithmusoptimierung – Anwendungsbereitstellung“.
• Wirtschaftliches NiveauReduziert die Kosten für KI-Hardware und beschleunigt so die Verbreitung und Anwendung von KI-Technologie.

In Zukunft werden sich Leiterplatten dank der gemeinsamen Fortschritte in den Bereichen Materialwissenschaft, Präzisionsfertigung und künstliche Intelligenz in Richtung höherer Dichte, geringerer Verluste und größerer Intelligenz entwickeln und damit eine solide Hardware-Grundlage für KI-Systeme der nächsten Generation bilden. Gleichzeitig wird die KI-Technologie eine größere Rolle im gesamten Workflow des Leiterplatten-Designs, der Fertigung und der Prüfung spielen und damit die digitale und intelligente Transformation der Elektronikfertigungsindustrie vorantreiben.