在边缘AI推理系统中，低功耗的实现早已超越“选择一颗省电的处理器”这一初始阶段。当算法、固件、电源策略都已优化到位，真正的瓶颈往往出现在最底层——PCB的物理实现质量。
这背后的核心矛盾是：系统级节能依赖瞬态响应能力，而响应能力取决于PDN（供电网络）的物理特性。电压不是抽象的“3.3V”，而是通过铜箔、过孔、叠层结构传递的能量流。任何电阻、电感的存在，都会延缓其建立过程，增加过渡期损耗。尤其是在高频启停或动态调压场景下，这些寄生参数直接决定了每次状态切换的能量开销。
更进一步看，电源路径的设计本质上是一种时间与能量的权衡。短而宽的走线可降低阻抗，提升响应速度，但受限于布局空间；使用埋阻、嵌入式电容可优化去耦效率，却涉及成本与工艺匹配。这些决策没有标准答案，只有基于具体负载特性的折中判断。
LDO与DC-DC的布局同样如此。表面看是拓扑选择问题，实则涉及热分布、环路稳定性与噪声传播路径。一个DC-DC模块若远离负载芯片，即使输出滤波完整，仍可能因走线电感引入额外纹波，迫使后级增加稳压或去耦，反而增加损耗。而LDO的散热设计若未与内层铜平衡考虑，局部温升会加速老化，影响长期能效一致性。
最终，低功耗不再是“有没有做”的问题，而是“做得多精细”的较量。那些节省下来的毫瓦，来自对每一段电源路径的审视，对每一个使能信号完整性的把控，对每一处地回流路径的预判。
我是老张，深耕PCB十二年，如果你也在追求那最后的能效边际提升，欢迎关注我，一起探讨工程细节中的确定性。
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