蔡司工業CT對AI服務器多相電源的失效分析案例

 　　AI服務器通常配備更多的GPU(圖形處理單元)卡，以滿足其處理大量計算任務的需求。普通GPU服務器一般只有單卡或雙卡配置，而AI服務器則可能需要四塊或更多的GPU卡，甚至需要構建整個AI服務器集群來應對復雜的計算需求。AI服務器具備強大的計算能力，能夠進行大規模的并行計算和浮點運算，滿足深度學習等人工智能應用對計算能力的極高要求。

　　可以簡單的將CPU理解為學識淵博的教授，什么都精通，而GPU則是整間學校的學生，負責簡單的算數運算，可即使教授再神通廣大，也不能一秒鐘內計算出500次加減法， 因此對簡單重復的計算來說單單一個教授敵不過數量眾多的小學生，在進行簡單的算數運算這件事上，500個學生(并發)可以輕而易舉打敗教授。

　　隨著GPU，CPU等算力芯片朝著更高性能升級，對供電系統也提出了更高的要求，多相電源能夠很好的滿足AI服務器中GPU，CPU的低電壓(0.5V-2V)，大電流和高瞬態的要求。

　　我們以AI服務器的電源模組中多相電源的失效分析案例，通過蔡司工業CT的METROTOM可以無損觀察失效原因，檢查PCB的線路圖形，通孔的鍍銅質量情況。無需破壞工件可視化其整體3D內部結構及缺陷，實現清晰，無偽影的多種材料組件成像并在整體工作區域滿足高精度可追溯測量要求。

　　從配電單元，連接器設備，存儲單元，數據交換設備，到液冷系統都帶來了大量的技術難點，這也是蔡司工業質量解決方案最擅長的，幫助客戶洞察問題，解決問題。

　　蔡司擁有豐富的產品線包含顯微鏡，蔡司藍光掃描儀，蔡司三坐標，工業CT，助力全面解決電子客戶面臨質量挑戰與痛點。

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