AI应用兴起,带动了新一波的PCB板技术发展,也由於AI时代来临,PCB板开发的多物理模拟思维也变得越来越重要,它能帮助工程师更快速、准确地预测PCB在真实环境中的表现,进而提升PCB的可靠性和性能。
传统的PCB模拟主要集中在电磁场、热场等单一物理场的分析。而在AI时代,多物理模拟思维强调将电、热、机械、流体等多个物理场耦合起来进行分析,更全面地考虑PCB在实际工作环境中受到的各种影响。
AI伺服器的PCB板六大技术趋势
而受到AI应用的快速发展,以及对算力需求的激增所驱动,与生成式应用息息相关的HPC伺服器的PCB板技术,也出现了与传统不同的技术趋势,主要以下是几个主要的发展:
1. 高密度、高复杂度:AI伺服器需要处理大量的数据和复杂的运算,这对PCB板的密度和复杂度提出了更高的要求。因此,AI伺服器PCB板的层数不断增加,线路密度和布线复杂度也越来越高。
2. 高速传输、低延迟:AI运算需要高速的数据传输和极低的延迟,这使得AI伺服器PCB板需要采用更先进的材料和设计技术,例如高频高速材料、差分信号技术、背钻技术等,以满足高速传输和低延迟的需求。
3. 高功率、高效散热:AI伺服器功耗巨大,产生大量的热量。因此,AI伺服器PCB板需要采用高效的散热设计,例如多层板、厚铜箔、散热孔、散热器等,以确保伺服器的稳定运行。
4. 模组化设计、易於维护:AI伺服器通常采用模组化设计,以便於扩展和维护。PCB板作为伺服器的核心部件,也需要具备模组化设计的特点,以便於更换和升级。
5. 客制化设计、满足特定需求:不同类型的AI应用对伺服器的需求不同,因此AI伺服器PCB板也需要根据具体应用场景进行客制化设计,以满足特定的需求。
6. 环境友善、可持续发展:在全球关注环保的背景下,AI伺服器PCB板的设计也需要考虑环境因素,采用更环保的材料和工艺,实现可持续发展。
上述这些发展趋势将持续推动PCB技术的不断创新和发展,为AI的技术应用提供更强大的硬体支持。对於台湾的PCB板制造来说,随着AI技术的发展,台湾的PCB厂商也在积极投入AI伺服器PCB板的研发和生产,以持续保持在PCB板市场的领先地位。
PCB板的多物理模拟关键
PCB板的多物理模拟关键在於整合电、热、机械等多个物理领域的相互作用,以更全面地评估PCB在实际工作环境中的性能和可靠性。表一为PCB板多物理模拟的关键要素。
表一:PCB板多物理模拟的关键要素
关键要素
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内容
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说明
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耦合场分析
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电热耦合
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电流与温度相互影响,评估热分布和电性能
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电机械耦合
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电流产生电磁力,评估结构可靠性和振动
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热机械耦合
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温度变化导致应力,评估热应力和变形
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材料特性
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电特性
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电导率、介电常数影响电流分布和信号传输
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热特性
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热导率、比热容影响热传递和温度分布
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机械特性
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杨氏模量、泊松比影响应力和变形
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边界条件
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电边界条件
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电压、电流影响电流分布和电势
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热边界条件
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温度、热流密度影响温度分布
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机械边界条件
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位移、力影响应力和变形
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数值方法
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有限元法 (FEM)
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适用於复杂几何和非线性问题
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有限差分法 (FDM)
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适用於规则几何和线性问题
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边界元法 (BEM)
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适用於求解线性问题,计算量较小
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在耦合场分析方面.电流流经导体时会产生热量,而温度变化又会影响导体的电阻,进而影响电流分布。电热耦合分析可以模拟这种相互作用,评估PCB的热分布和电性能;温度变化会导致材料膨胀或收缩,产生应力。热机械耦合分析可以评估这种相互作用,分析PCB的热应力和变形。
至於材料特性,导体和绝缘材料的电导率、介电常数等电特性会影响电流分布和信号传输;材料的热导率、比热容等热特性则会影响热传递和温度分布;机械特性的杨氏模量、泊松比等会影响材料的应力和变形。
而电压、电流等电边界条件会影响电流分布和电势;温度、热流密度等热边界条件会影响温度分布;位移、力等机械边界条件会影响应力和变形。
AI世代引领PCB开发广泛采用多物理模拟技术
由於AI应用对於高速、高频的需求,也带动了PCB板朝向不同的设计,因此对於多物理场模拟的需求也有所提升。多物理模拟可以分析信号完整性、电源完整性、电磁干扰等问题,确保PCB的性能达到设计要求。
特别是对於AI伺服器的高功率密度PCB来说,多物理模拟可以分析热分布、散热效果等问题,确保PCB的温度在安全范围内。此外,对於可靠性要求高的PCB,多物理模拟可以分析振动、冲击、热循环等环境因素对PCB的影响,确保PCB在各种恶劣环境下都能正常工作。
PCB多物理模拟解决方案
为因应PCB开发的多物理模拟需求,相关的设计软体工具商也提供一系列的整合型解决方案,提供开发者更快速,同时也更具效益的进行PCB板设计。
在Cadence方面,该公司提供了全面的 PCB 设计工具套件,涵盖从概念到制造的整个流程。
· OrCAD Capture/PSpice Designer:业界标准的原理图设计和模拟工具,提供强大的电路设计和验证功能。
· Allegro X AI设计平台:整合了最新AI技术的高效PCB布局和布线工具,支援复杂的高速、高密度 PCB 设计,可大幅缩减 PCB 设计的时间。
· Allegro Package Designer:封装设计工具,可与Allegro PCB Designer整合,实现从晶片到系统的完整设计流程。
· Sigrity X:讯号和电源完整性分析工具,提供模拟和分析功能,确保 PCB 的电气性能。

图一 : Cadence的Allegro X AI设计平台,支援复杂的高速、高密度 PCB 设计。(source:Cadence) |
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工程模拟领先者Ansys在 PCB 多物理场模拟也提供了多种工具,涵盖电磁场、热、结构等领域:
· Ansys HFSS:高频电磁场模拟的黄金标准,广泛应用於天线、射频/微波电路、高速互连等领域。
· Ansys SIwave:专门针对 PCB 和 IC 封装的电源完整性、信号完整性及 EMI 分析工具。
· Ansys Q3D Extractor:快速准确的电感、电容、电阻叁数提取工具,用於电路和系统级模拟。
· Ansys Icepak:专业的电子散热分析工具,基於 CFD 技术,可模拟 PCB、电子元件、封装和系统的热传导、热对流和热辐射。
· Ansys Mechanical:综合性的结构分析工具,可模拟 PCB 的应力、变形和疲劳等机械性能。
· Ansys Workbench:Ansys 的多物理场耦合平台,可以将电磁场、热、结构等不同领域的模拟工具整合在一起,实现多物理场耦合分析。

图二 : Ansys针对 PCB的 设计,推出了一系列的模拟工具,包含电、热与结构。(source:Ansys) |
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至於Siemens EDA(原 Mentor Graphics),也提供了一系列PCB多物理场模拟工具,涵盖电磁场、热、结构等领域:
· HyperLynx SI/PI/Thermal:讯号完整性、电源完整性、电磁干扰和热分析的综合解决方案,提供快速、准确的模拟和分析。
· Xpedition:PCB 设计和分析平台,内建 HyperLynx 模拟引擎,实现设计与模拟整合。
· FloTHERM XT:业界领先的电子散热分析软体,提供全面的热模拟功能,包括稳态和瞬态热分析、热应力分析等。
· Valor NPI:新产品导入 (NPI) 解决方案,提供PCB可制造性分析和优化,包括应力、变形和组装分析等。
· Simcenter:Siemens 的多物理场模拟和测试平台,可以整合电磁场、热、结构等不同领域的模拟工具,实现多物理场耦合分析。

图三 : 西门子Xpedition PCB 设计和分析平台,内建 HyperLynx 模拟引擎,实现设计与模拟整合。(source:Siemens EDA) |
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AI技术加速PCB设计多物理模拟效能
AI技术一方面刺激了PCB技术的发展,另一方面,也提升了PCB设计工具的成长。透过机器学习等AI技术,可以加速PCB的开发过程、优化设计叁数、预测潜在问题。AI技术可以帮助工程师更有效地利用多物理模拟,提升PCB设计的效率和品质。
再者,AI技术的应用使得PCB模拟模型的建立和求解变得更加高效和精确。例如,机器学习算法可以根据大量的实验数据或仿真数据,自动建立起复杂的PCB模型,从而提高模拟的精度和可靠性。而AI技术的引入使得PCB模拟流程变得更加智能化。例如,AI算法可以根据设计要求和模拟结果,自动调整PCB的布局、布线等叁数,从而实现PCB设计的最优化。
多物理模拟思维不仅适用於PCB的设计阶段,还可以在PCB的制造、测试和维护等环节发挥重要作用。包含在PCB制造过程中,可以利用多物理模拟来预测PCB的翘曲、应力等问题,进而优化整体的制造品质。
总结来说,AI技术为PCB的设计与多物理模拟带来了多项优势,包含缩短开发周期,可以在设计早期发现和解决潜在的问题,从而减少设计迭代的次数;降低开发成本,通过模拟预测PCB的性能和可靠性,可以减少原型制作和测试的次数,从而降低开发成本;提高产品质量,多物理模拟可以帮助工程师更好地理解PCB在各种工作环境下的表现,从而优化PCB的设计,提高产品的质量和可靠性。
结语
因应AI应用对PCB的高速、高频、高功率密度及可靠性要求,多物理模拟在PCB设计中扮演关键角色,能有效分析信号完整性、电源完整性、电磁干扰、散热、振动等问题。各大EDA厂商如Cadence、Ansys、Siemens EDA皆提供完整的多物理模拟解决方案,协助工程师克服设计挑战。
而AI技术的导入,也将进一步提升PCB多物理模拟的效能,透过机器学习加速开发流程、优化设计叁数、预测潜在问题,使模拟模型更精确高效,模拟流程更智能化。多物理模拟思维贯穿PCB设计、制造、测试、维护全流程,有效提升PCB品质、降低成本、缩短开发周期。
展??未来,AI与多物理模拟的深度融合将持续驱动PCB技术创新,为AI时代的电子产品开发奠定坚实基础。