AIは、幅広いアプリケーションに革命を起こし、機械学習（ML）、深層学習（DL）、高性能コンピューティング（HPC）用のさまざまなハードウェアアクセラレーターの需要を創出しています。各アプリケーションには、電力効率、冷却、保守性とともに堅牢なソリューションが必要です。設定は、拡張をサポートし、複雑なモジュール間通信を容易にする、管理とデバッグの機能を含めて、スケーラブルである必要があります。
PCIe CEMフォームファクターで迅速な市場展開ができますが、高速伝送用相互接続とシステムごとに複数のカードが必要なAIモデルを処理する場合はスケーラビリティが制限されます。
PCIe CEMの制限を打破する望ましいソリューションは、オープンメザニン フォームファクターに移行することです。この高密度コネクターにより、高いデータ・レートでの信号挿入損失が低減し、アクセラレーターやローカルなロジックと電源コンポーネントのスペースが確保されます。
OAMへのトレンドにより、空冷や液冷などさまざまな冷却方法をサポートするシステム設計の多様性が高まります。オープンメザニン コンポーネントのモジュール間トポロジーにより、動的でスケーラブルな設定に必要な柔軟性が高まります。
