CPO設計/多物理模擬全面應援 資料中心高效運算時代翩然而至(1)

CPO設計仍有多重的挑戰待克服,包括光/電訊號整合、光耦合訊號損失、熱能管理及封裝結構穩定性等。這些挑戰依賴模擬工具,以進行精準分析與優化。 生成式人工智慧(GAI)的廣泛應用,帶動矽光子技術與光學共同封裝(CPO)的快速發展。AI可以用於生成文字、圖片與影片,對資料傳輸與運算效能的需求節節攀升。隨著資料中心的電子傳輸逐漸遇到頻寬與延遲瓶頸,矽光子與CPO技術成為實現高頻寬傳輸需求的關鍵。然而,CPO設計仍有多重的挑戰待克服,包括光/電訊號整合、光耦合訊號損失、熱能管理及封裝結構穩定性等。這些挑戰依賴模擬工具,以進行精準分析與優化。透過整合多物理模擬技術,設計人員可以在設計階段預測潛在問題,優化晶片效能,並加速CPO技術的量產進程,為生成式AI的大規模應用鋪路。...
2025 年 01 月 02 日

CPO設計/多物理模擬全面應援 資料中心高效運算時代翩然而至(2)

CPO設計仍有多重的挑戰待克服,包括光/電訊號整合、光耦合訊號損失、熱能管理及封裝結構穩定性等。這些挑戰依賴模擬工具,以進行精準分析與優化。 電訊號分析優化CPO布局 (承前文)Ansys Principal...
2025 年 01 月 02 日