AI 正在彻底改变一系列应用，产生了对各种硬件加速器的需求，以便进行机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和高性能计算 (HPC)。每种需求都需要具有高效电源、冷却和可维护性的强大解决方案。配置需要具有可扩展性，同时包含管理和调试功能，以适应扩展和促进复杂的模块间通信。
虽然 PCIe CEM 外形尺寸可实现快速的市场部署，但在处理需要各系统高速互连和多卡的 AI 模型时，却限制了可扩展性。
克服 PCIe CEM 限制的首选解决方案是向开放式夹层外形过渡。这些高密度连接器可减少信号插入损耗，以实现更高的数据传输率，并为加速器、本地逻辑和电源组件提供足够的空间。
向 OAM 发展的趋势推动系统设计融入更多功能，以适应各种冷却方法，包括风冷和液冷。开放式夹层组件的模块间拓扑结构将提高动态、可扩展配置所需的灵活性。
