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。對於台灣的PCB板製造來說,隨著AI技術的發展,台灣的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
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內容
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說明
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耦合場分析
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電熱耦合
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電流與溫度相互影響,評估熱分布和電性能
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電機械耦合
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電流產生電磁力,評估結構可靠性和振動
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熱機械耦合
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溫度變化導致應力,評估熱應力和變形
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材料特性
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電特性
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電導率、介電常數影響電流分布和信號傳輸
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熱特性
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熱導率、比熱容影響熱傳遞和溫度分布
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機械特性
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楊氏模量、泊松比影響應力和變形
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邊界條件
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電邊界條件
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電壓、電流影響電流分布和電勢
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熱邊界條件
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溫度、熱流密度影響溫度分布
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機械邊界條件
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位移、力影響應力和變形
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數值方法
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有限元法 (FEM)
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適用於複雜幾何和非線性問題
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有限差分法 (FDM)
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適用於規則幾何和線性問題
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邊界元法 (BEM)
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適用於求解線性問題,計算量較小
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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設計平台: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設計平台,支援複雜的高速、高密度 PCB 設計。(source:Cadence) |
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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 的多物理場耦合平台,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) |
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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 設計和分析平台,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台,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 設計和分析平台,內建 HyperLynx 模擬引擎,實現設計與模擬整合。(source:Siemens EDA) |
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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。