一、背景概述

AI服务器作为现代数据中心和高性能计算环境中的关键组件，其内部结构复杂且设计精良，本文旨在通过拆解和分析AI服务器的关键硬件组成，帮助读者了解AI服务器的核心部分及其功能，这些硬件包括GPU板组、CPU母板组、硬盘、风扇模组和电源模组等，各部分协同工作，确保服务器的高效运行。

二、AI服务器硬件构成

GPU板组

1.1 GPU载板

英伟达A100的GPU和DRAM采用2.5/3D封装工艺，载板尺寸为70*70mm至100*100mm，具有14至16层FCBGA基板，单颗GPU载板的价值约为650元人民币，因此一台搭载8颗GPU的DGX A100单机价值量为5200元。

1.2 NVSwitch

基于NVLink标准，用于GPU间通信，每颗价值约195元，DGX A100配备6颗，单机价值量1170元。

1.3 OAM

GPU加速卡，尺寸为267.7mm*111.15mm，需20层Ultra Low Loss等级CCL材料，单机价值量2880元。

1.4 UBB

GPU模组板，面积约0.30平方米，使用26层通孔PCB板，单机价值量3000元。

CPU母板组

2.1 CPU载板

与GPU载板规格相近，单颗价值约1300元，单机总价值量2600元。

2.2 CPU主板

采用64核AMD Rome芯片，10~12层Low Loss等级CCL材料，单机价值量1140元。

2.3 功能性配板

包括系统内存卡、网卡等，一般采用8~10层Mid Loss等级CCL材料，单机总价值量870元。

配件

3.1 硬盘

配置8个3.84TB硬盘，总存储30TB。

3.2 风扇模组

由8个风扇组成，保持设备冷却。

3.3 电源模组

包含6组电源，使用厚铜PCB板。

三、AI服务器未来升级方向

硬件迭代

未来AI服务器将在现有基础上继续进行硬件迭代，GPU和CPU作为核心组件，其性能将随着技术进步不断提升，下一代GPU预计将采用更高效能的封装工艺和更多的显存容量，以支持更复杂的AI模型训练和推理，CPU也将向更多内核数和更高效的架构方向发展，以满足多任务并行处理的需求。

散热解决方案优化

随着AI服务器性能的提升，发热量也随之增加，有效的散热解决方案是确保服务器稳定运行的关键，先进的散热技术如液冷散热、相变材料等可能会被广泛应用，这些技术不仅能提高散热效率，还能降低能耗和噪音，使AI服务器在高密度计算环境中更加可靠。

高速互连技术

NVLink和NVSwitch等高速互连技术在未来将会进一步发展，以支持更多GPU之间的高效通信，这将大大提升多GPU系统的通信带宽和效率，满足大规模AI训练集群的需求，新一代的互连技术还会在信号完整性和抗干扰能力上有所改进，确保数据传输的稳定性。

能效提升

AI服务器的能效将是未来升级的重要方向，通过采用低功耗组件、优化电源管理和智能调度技术，可以有效降低AI服务器的能耗，减少运行成本，新的能源管理标准和政策也可能推动AI服务器向更高的能效方向发展。

灵活性与扩展性

未来的AI服务器将更加注重结构的灵活性与扩展性，以适应不同应用场景的需求，模块化设计将成为主流，允许用户根据需求灵活配置和升级各个组件，这种设计不仅可以延长服务器的使用寿命，还能降低维护成本和复杂度。

四、结论与展望

通过对AI服务器关键硬件的分析，可以看出其设计专注于高性能和高效率，GPU板组、CPU母板组及配件共同构建了强大的计算能力，理解这些硬件的功能和价值有助于评估AI服务器的性能并进行有针对性的升级。

展望

AI服务器的发展将进一步依托硬件的进步、散热技术的优化、高速互连技术和能效提升，结构上的灵活性和扩展性也将确保其在不断变化的技术环境中保持领先。