在人工智能不断发展的今天，AI服务器已经成为高效处理海量数据和复杂计算的核心设备，本文将详细介绍AI服务器的关键硬件组成部分，帮助读者了解其内部结构和功能。

一、GPU板组：核心计算力

1、GPU载板

- 采用2.5/3D封装工艺，尺寸为70*70mm~100*100mm，层数为14~16层。

- 英伟达A100的GPU和DRAM使用这种载板，单颗价值量约为100美元。

2、NVSwitch

- 基于NVLink标准，用于GPU间的通信，具备高速数据传输能力。

- 每颗价值量约为30美元，承担多数据量的传输任务。

3、OAM（GPU加速卡）

- 承载GPU芯片的板卡，尺寸为267.7mm*111.15mm。

- 需要20层Ultra Low Loss等级CCL材料，单价高达12000元/平方米。

4、UBB（GPU模组板）

- 用于搭载整个GPU平台，面积约为0.30平方米。

- 使用26层通孔PCB板，单价约为10000元/平方米。

二、CPU母板组：系统控制与数据处理

1、CPU载板

- 规格与GPU载板相近，单颗价值量为100美元。

2、CPU主板

- 承载CPU芯片、PCIE Switch芯片、TPM模组等组件。

- 采用64核AMD Rome CPU，10~12层Low Loss等级CCL材料，单价为3000元/平方米。

3、功能性配板

- 包括系统内存卡、网卡、拓展卡等，一般采用8~10层Mid Loss等级CCL材料，单价为1500元/平方米。

三、存储与电源管理

1、硬盘

- 配备8个3.84TB硬盘，合计提供30TB的内部存储空间。

2、风扇模组

- 包含8个风扇，用于有效散热，保持服务器稳定运行。

3、电源模组

- 后部配有6组电源，使用厚铜PCB板，确保电力供应的稳定性。

AI服务器的硬件配置决定了其在人工智能应用中的性能和稳定性，通过详细了解其内部构造，我们可以更好地理解和优化AI服务器的运行效率，推动其在各个领域的应用和发展。