谈及AI服务器通用主板，多数人首先想到的是它连接GPU与CPU的功能。然而，在2025年下半年，随着单颗GPU功耗普遍突破600W甚至逼近700W，主板的角色已悄然转变为一个精密的“电力调度中枢”。能否稳定、高效地输送电能，成为决定AI训练任务连续性的关键因素。
传统服务器主板多采用12相或16相供电设计，主要服务于TDP在250W以内的CPU。而如今，AI主板不仅需支持高性能CPU，更要为多颗高功耗GPU提供独立且冗余的供电路径。主流配置中，GPU侧供电常达到24相甚至更高，每相电流承载能力需稳定在50A以上。
这背后涉及多个技术难点。首先是电压纹波控制。GPU在推理和训练状态间频繁切换时，瞬态电流变化极大，若主板VRM（电压调节模块）响应不及时，可能导致电压跌落，触发保护机制或引发计算错误。为此，高端AI主板开始引入数字电源管理IC，实现微秒级动态调压。
其次是热点分布与散热协同。大电流通过MOSFET和电感时会产生集中发热，若与GPU散热区重叠，可能形成热堆积。因此，PCB布局需将供电元件分散布置，并配合冷板液冷系统进行定向导热。部分设计甚至采用嵌入式功率器件，将发热源下沉至PCB内部，提升整体散热效率。
材料选择也至关重要。为降低导通损耗，主板广泛采用低阻抗铜箔（如HVLP4）和高导热基材。同时，电源层的平面完整性直接影响电磁兼容性，任何分割或过孔密集区都可能成为噪声源，干扰高速信号传输。
作为捷多邦的老张，深耕PCB行业十二年，我深知一块看似普通的主板，其电源设计往往凝聚了最复杂的工程权衡。它不炫目，却决定着整个系统的可靠性。如果你也想了解那些藏在电路板下的技术细节，欢迎关注我，我们一同深入算力底层。
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