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AI時代裡的PCB多物理模擬開發關鍵
滿足高速、高頻的HPC系統需求

【作者: 籃貫銘】   2024年07月25日 星期四

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AI應用興起,帶動了新一波的PCB板技術發展,也由於AI時代來臨,PCB板開發的多物理模擬思維也變得越來越重要,它能幫助工程師更快速、準確地預測PCB在真實環境中的表現,進而提升PCB的可靠性和性能。


傳統的PCB模擬主要集中在電磁場、熱場等單一物理場的分析。而在AI時代,多物理模擬思維強調將電、熱、機械、流體等多個物理場耦合起來進行分析,更全面地考慮PCB在實際工作環境中受到的各種影響。


AI伺服器的PCB板六大技術趨勢

而受到AI應用的快速發展,以及對算力需求的激增所驅動,與生成式應用息息相關的HPC伺服器的PCB板技術,也出現了與傳統不同的技術趨勢,主要以下是幾個主要的發展:


1. 高密度、高複雜度:AI伺服器需要處理大量的數據和複雜的運算,這對PCB板的密度和複雜度提出了更高的要求。因此,AI伺服器PCB板的層數不斷增加,線路密度和佈線複雜度也越來越高。


2. 高速傳輸、低延遲:AI運算需要高速的數據傳輸和極低的延遲,這使得AI伺服器PCB板需要採用更先進的材料和設計技術,例如高頻高速材料、差分信號技術、背鑽技術等,以滿足高速傳輸和低延遲的需求。


3. 高功率、高效散熱:AI伺服器功耗巨大,產生大量的熱量。因此,AI伺服器PCB板需要採用高效的散熱設計,例如多層板、厚銅箔、散熱孔、散熱器等,以確保伺服器的穩定運行。


4. 模組化設計、易於維護:AI伺服器通常採用模組化設計,以便於擴展和維護。PCB板作為伺服器的核心部件,也需要具備模組化設計的特點,以便於更換和升級。


5. 客製化設計、滿足特定需求:不同類型的AI應用對伺服器的需求不同,因此AI伺服器PCB板也需要根據具體應用場景進行客製化設計,以滿足特定的需求。


6. 環境友善、可持續發展:在全球關注環保的背景下,AI伺服器PCB板的設計也需要考慮環境因素,採用更環保的材料和工藝,實現可持續發展。


上述這些發展趨勢將持續推動PCB技術的不斷創新和發展,為AI的技術應用提供更強大的硬體支持。對於臺灣的PCB板製造來說,隨著AI技術的發展,臺灣的PCB廠商也在積極投入AI伺服器PCB板的研發和生產,以持續保持在PCB板市場的領先地位。


PCB板的多物理模擬關鍵

PCB板的多物理模擬關鍵在於整合電、熱、機械等多個物理領域的相互作用,以更全面地評估PCB在實際工作環境中的性能和可靠性。表一為PCB板多物理模擬的關鍵要素。


表一:PCB板多物理模擬的關鍵要素

關鍵要素

內容

說明

耦合場分析

電熱耦合

電流與溫度相互影響,評估熱分布和電性能

 

電機械耦合

電流產生電磁力,評估結構可靠性和振動

 

熱機械耦合

溫度變化導致應力,評估熱應力和變形

材料特性

電特性

電導率、介電常數影響電流分布和信號傳輸

 

熱特性

熱導率、比熱容影響熱傳遞和溫度分布

 

機械特性

楊氏模量、泊松比影響應力和變形

邊界條件

電邊界條件

電壓、電流影響電流分布和電勢

 

熱邊界條件

溫度、熱流密度影響溫度分布

 

機械邊界條件

位移、力影響應力和變形

數值方法

有限元法 (FEM)

適用於複雜幾何和非線性問題

 

有限差分法 (FDM)

適用於規則幾何和線性問題

 

邊界元法 (BEM)

適用於求解線性問題,計算量較小


在耦合場分析方面.電流流經導體時會產生熱量,而溫度變化又會影響導體的電阻,進而影響電流分布。電熱耦合分析可以模擬這種相互作用,評估PCB的熱分布和電性能;溫度變化會導致材料膨脹或收縮,產生應力。熱機械耦合分析可以評估這種相互作用,分析PCB的熱應力和變形。


至於材料特性,導體和絕緣材料的電導率、介電常數等電特性會影響電流分布和信號傳輸;材料的熱導率、比熱容等熱特性則會影響熱傳遞和溫度分布;機械特性的楊氏模量、泊松比等會影響材料的應力和變形。


而電壓、電流等電邊界條件會影響電流分布和電勢;溫度、熱流密度等熱邊界條件會影響溫度分布;位移、力等機械邊界條件會影響應力和變形。


AI世代引領PCB開發廣泛採用多物理模擬技術

由於AI應用對於高速、高頻的需求,也帶動了PCB板朝向不同的設計,因此對於多物理場模擬的需求也有所提升。多物理模擬可以分析信號完整性、電源完整性、電磁干擾等問題,確保PCB的性能達到設計要求。


特別是對於AI伺服器的高功率密度PCB來說,多物理模擬可以分析熱分布、散熱效果等問題,確保PCB的溫度在安全範圍內。此外,對於可靠性要求高的PCB,多物理模擬可以分析振動、衝擊、熱循環等環境因素對PCB的影響,確保PCB在各種惡劣環境下都能正常工作。


PCB多物理模擬解決方案

為因應PCB開發的多物理模擬需求,相關的設計軟體工具商也提供一系列的整合型解決方案,提供開發者更快速,同時也更具效益的進行PCB板設計。


在Cadence方面,該公司提供了全面的 PCB 設計工具套件,涵蓋從概念到製造的整個流程。


? OrCAD Capture/PSpice Designer:業界標準的原理圖設計和模擬工具,提供強大的電路設計和驗證功能。


? Allegro X AI設計平臺:整合了最新AI技術的高效PCB布局和布線工具,支援複雜的高速、高密度 PCB 設計,可大幅縮減 PCB 設計的時間。


? Allegro Package Designer:封裝設計工具,可與Allegro PCB Designer整合,實現從晶片到系統的完整設計流程。


? Sigrity X:訊號和電源完整性分析工具,提供模擬和分析功能,確保 PCB 的電氣性能。



圖一 : Cadence的Allegro X AI設計平臺,支援複雜的高速、高密度 PCB 設計。(source:Cadence)
圖一 : Cadence的Allegro X AI設計平臺,支援複雜的高速、高密度 PCB 設計。(source:Cadence)

工程模擬領先者Ansys在 PCB 多物理場模擬也提供了多種工具,涵蓋電磁場、熱、結構等領域:


? Ansys HFSS:高頻電磁場模擬的黃金標準,廣泛應用於天線、射頻/微波電路、高速互連等領域。


? Ansys SIwave:專門針對 PCB 和 IC 封裝的電源完整性、信號完整性及 EMI 分析工具。


? Ansys Q3D Extractor:快速準確的電感、電容、電阻參數提取工具,用於電路和系統級模擬。


? Ansys Icepak:專業的電子散熱分析工具,基於 CFD 技術,可模擬 PCB、電子元件、封裝和系統的熱傳導、熱對流和熱輻射。


? Ansys Mechanical:綜合性的結構分析工具,可模擬 PCB 的應力、變形和疲勞等機械性能。


? Ansys Workbench:Ansys 的多物理場耦合平臺,可以將電磁場、熱、結構等不同領域的模擬工具整合在一起,實現多物理場耦合分析。



圖二 : Ansys針對 PCB的 設計,推出了一系列的模擬工具,包含電、熱與結構。(source:Ansys)
圖二 : Ansys針對 PCB的 設計,推出了一系列的模擬工具,包含電、熱與結構。(source:Ansys)

至於Siemens EDA(原 Mentor Graphics),也提供了一系列PCB多物理場模擬工具,涵蓋電磁場、熱、結構等領域:


? HyperLynx SI/PI/Thermal:訊號完整性、電源完整性、電磁干擾和熱分析的綜合解決方案,提供快速、準確的模擬和分析。


? Xpedition:PCB 設計和分析平臺,內建 HyperLynx 模擬引擎,實現設計與模擬整合。


? FloTHERM XT:業界領先的電子散熱分析軟體,提供全面的熱模擬功能,包括穩態和瞬態熱分析、熱應力分析等。


? Valor NPI:新產品導入 (NPI) 解決方案,提供PCB可製造性分析和優化,包括應力、變形和組裝分析等。


? Simcenter:Siemens 的多物理場模擬和測試平臺,可以整合電磁場、熱、結構等不同領域的模擬工具,實現多物理場耦合分析。



圖三 : 西門子Xpedition PCB 設計和分析平臺,內建 HyperLynx 模擬引擎,實現設計與模擬整合。(source:Siemens EDA)
圖三 : 西門子Xpedition PCB 設計和分析平臺,內建 HyperLynx 模擬引擎,實現設計與模擬整合。(source:Siemens EDA)

AI技術加速PCB設計多物理模擬效能

AI技術一方面刺激了PCB技術的發展,另一方面,也提升了PCB設計工具的成長。透過機器學習等AI技術,可以加速PCB的開發過程、優化設計參數、預測潛在問題。AI技術可以幫助工程師更有效地利用多物理模擬,提升PCB設計的效率和品質。


再者,AI技術的應用使得PCB模擬模型的建立和求解變得更加高效和精確。例如,機器學習算法可以根據大量的實驗數據或仿真數據,自動建立起複雜的PCB模型,從而提高模擬的精度和可靠性。而AI技術的引入使得PCB模擬流程變得更加智能化。例如,AI算法可以根據設計要求和模擬結果,自動調整PCB的佈局、布線等參數,從而實現PCB設計的最優化。


多物理模擬思維不僅適用於PCB的設計階段,還可以在PCB的製造、測試和維護等環節發揮重要作用。包含在PCB製造過程中,可以利用多物理模擬來預測PCB的翹曲、應力等問題,進而優化整體的製造品質。


總結來說,AI技術為PCB的設計與多物理模擬帶來了多項優勢,包含縮短開發週期,可以在設計早期發現和解決潛在的問題,從而減少設計迭代的次數;降低開發成本,通過模擬預測PCB的性能和可靠性,可以減少原型製作和測試的次數,從而降低開發成本;提高產品質量,多物理模擬可以幫助工程師更好地理解PCB在各種工作環境下的表現,從而優化PCB的設計,提高產品的質量和可靠性。


結語

因應AI應用對PCB的高速、高頻、高功率密度及可靠性要求,多物理模擬在PCB設計中扮演關鍵角色,能有效分析信號完整性、電源完整性、電磁干擾、散熱、振動等問題。各大EDA廠商如Cadence、Ansys、Siemens EDA皆提供完整的多物理模擬解決方案,協助工程師克服設計挑戰。


而AI技術的導入,也將進一步提升PCB多物理模擬的效能,透過機器學習加速開發流程、優化設計參數、預測潛在問題,使模擬模型更精確高效,模擬流程更智能化。多物理模擬思維貫穿PCB設計、製造、測試、維護全流程,有效提升PCB品質、降低成本、縮短開發週期。


展望未來,AI與多物理模擬的深度融合將持續驅動PCB技術創新,為AI時代的電子產品開發奠定堅實基礎。


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