隨著通信電子市場的飛速發(fā)展，AI服務器領域正迎來前所未有的蓬勃增長。在這個信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)成為驅動社會進步的新引擎，而AI服務器則是處理海量數(shù)據(jù)、推動智能化升級的關鍵力量。

讓我們一起走進AI服務器的世界，探索技術革新的無限可能。

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AI服務器的設計精細而復雜，首先，GPU板組作為算力的核心，提供強大的并行處理能力。緊接著，CPU母板組則是數(shù)據(jù)處理的中樞，負責協(xié)調(diào)和管理整個系統(tǒng)的運行。

除了核心的計算和數(shù)據(jù)處理單元，電源模塊、硬盤及其他配件也是不可或缺的。它們不僅提供穩(wěn)定的能源支持，還儲存和處理大量數(shù)據(jù)。外殼、支架和連接器上的電子元器件則確保整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

隨著算力需求的不斷增加，AI服務器中的新趨勢也在不斷涌現(xiàn)。

例如：

電源模塊中，多項電源模組、疊層片式鐵氧體磁珠，確保了電源的穩(wěn)定和高效。

電路板方面，多層高階的HDI板技術，進一步提升了信號傳輸?shù)乃俣群头€(wěn)定性。

高速背板連接器和高功率支架的應用，也確保了系統(tǒng)內(nèi)部的高效連接和散熱。

接下來，我們將針對AI服務器的新技術趨勢，深入探索電感在AI服務器上的新技術的趨勢：電感作為關鍵元件，隨著電源模組上連接的電子元器件數(shù)量顯著增加。

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這一變化帶來了三個主要的技術趨勢：

＋占地面積小型化：

由于電感數(shù)量增多，電感設計趨向于更小、更緊湊，以滿足高密度安裝的需求。

＋低背化設計：

過高的電感會堵塞風扇口和散熱口，影響服務器的散熱。因此，電感設計趨向于低背化，以確保良好的散熱效果。

＋低損耗材料應用：

為了滿足高效能、低功耗的需求，電感采用低損耗材料。這些材料能有效降低銅線和磁芯的損耗，提高電感的轉換效率，進一步降低服務器的能耗。

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這三個技術趨勢共同推動著AI服務器電源模組電感技術的進步，以滿足AI服務器對高性能、高密度、低功耗的嚴苛要求。

以疊層片式鐵氧體磁珠的失效分析為例，獲取帶有磁性樣品的高分辨率圖像一直是一個重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的電子顯微鏡在觀測時對于磁性樣品非常敏感，通常需要先將樣品進行消磁處理，才能進行高分辨率觀察。這一過程不僅操作繁瑣，而且分析時間較長，影響了分析的效率。

然而，面對這一挑戰(zhàn)，ZEISS Sigma電鏡卻展現(xiàn)了其獨特的優(yōu)勢，無需對帶有磁性的樣品進行消磁處理，便可直接進行高分辨率觀察。以電感樣品為例，其內(nèi)部的磁性鐵氧體磁珠可以直接置于ZEISS Sigma電鏡下觀察，無需額外處理。通過逐步放大至2000倍、5000倍甚至1萬倍，ZEISS Sigma電鏡能夠清晰地展示磁珠表面的形貌，并詳細觀察磁珠表面包裹的膜層情況，甚至對膜層厚度進行精確測量。

▲ 2,000倍，5,000倍和10,000倍電鏡放大

Gemini物鏡的獨特設計使得它即使在面對磁性樣件時，也能高效地完成高品質(zhì)成像。同時，BSE探測器能夠精準捕捉膜層樣品的高分辨率形貌和成分襯度成像，而領先的X射線幾何設計則確保了元素分析結果的快速準確獲取。

蔡司工業(yè)顯微鏡 Sigma 500

從配電單元，連接器設備，存儲單元，數(shù)據(jù)交換設備，到液冷系統(tǒng)都帶來了大量的技術難點，這也是蔡司工業(yè)質(zhì)量解決方案最擅長的，幫助客戶洞察問題，解決問題。

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