EMI吸波材在AI應用上的解決方案

1. AI 伺服器 / GPU 伺服器

• 問題

  • GPU VRM、HBM、PCIe Gen5/6 產生高頻 EMI
  • 金屬機殼形成腔體共振（30 MHz–10 GHz）

  解決方案

  • GPU 上蓋 → 薄型片狀吸波材（0.3–1 mm）
  • 主機殼內壁 → 片狀 / 泡棉吸波材
  • PCIe 插槽區 → 低介電、低壓縮永久變形吸波材

  效果

  • EMI 衰減：10–30 dB
  • 降低誤碼率（BER）
  • 提升整機穩定度與通過 EMC 測試機率

  AI 伺服器吸波結構示意圖（System / Chassis Level）

  
  

  ※ 在人工智慧伺服器機箱中放置 EMI 吸收材料，以抑制高頻電磁干擾。

  結構說明（由外到內）

  • 金屬機殼（Chassis）：內壁貼附片狀 / 泡棉吸波材 → 抑制腔體共振與反射波
  • GPU 模組：GPU 上蓋貼薄型吸波片（0.3–1 mm），VRM / HBM 區域局部吸波
  • 高速介面區（PCIe Gen5/6）：插槽上方或側邊配置吸波條
  • 風道不遮擋：吸波材避開主要散熱氣流

  吸收對象

  • GPU switching noise
  • PCIe / SerDes 輻射
  • 機殼內 standing wave

2. AI 加速卡 / 推論模組（Edge AI）

問題

• 小尺寸高密度，無法靠距離隔離
• SoC + DDR + PMIC 雜訊耦合

解決方案

• SoC 上方：高磁損薄型吸波片
• DDR 周圍：低導熱吸波材（避免過熱）
• 金屬外殼內貼吸波材抑制反射

效果

• 降低模組間串擾
• 穩定推論時脈
• 降低功耗波動

3. AI 晶片封裝（Chip / Package Level）

問題

• 封裝內部反射造成 EMI 回灌
• 高速 I/O 易受封裝共振影響

解決方案

• 封裝上層：超薄吸波塗層（<100 μm）
• 封裝邊緣：磁性吸波環結構
• 與 underfill / molding compound 共設計

效果

• 降低封裝內 EMI
• 改善 SI / PI
• 提高良率

AI 晶片吸波結構示意圖（Chip / Package Level）

※ 在人工智慧處理器封裝中使用薄吸收層的晶片級電磁干擾抑制結構。

結構分層

1. Silicon Die（AI Core / NPU）
2. 封裝基板（Package Substrate）
3. 吸波層（關鍵）：超薄吸波塗層（<100 μm）或磁性吸波薄片
4. Heat Spreader / Lid
5. 散熱模組（Heatsink）

設計重點

• 吸收封裝內高頻反射（>3 GHz）
• 抑制高速 I/O EMI 回灌
• 不影響熱路（thermal path）

4. AI 主板（PCB 等級）

問題

• 高速線路（PCIe、DDR、SerDes）串擾
• 電源層與訊號層耦合

解決方案

• 關鍵 IC 上方：貼片式吸波材
• PCB 背面熱點區：局部吸波片
• RF 區域：吸波 + 接地結構混合設計

效果

• 降低雜訊峰值
• 提高訊號眼圖開口
• 減少重佈線風險

AI 主板 / PCB 吸波結構示意圖（Board Level）

※ 在高速人工智慧主機板中使用局部吸收材料進行 PCB 級 EMI 抑制。

配置方式

• 關鍵 IC 上方：SoC / FPGA / Switch 上貼片狀吸波材
• 高速線路區：PCIe / DDR 區域上方局部吸波
• PCB 背面：熱點區貼薄型吸波片
• RF 與數位區隔離：吸波材 + 接地牆（GND via fence）

效果

• 降低串擾與共模雜訊
• 改善 eye diagram
• 降低 EMI 峰值

5. AI + 無線通訊整合設備

問題

• AI 運算雜訊干擾天線
• 天線反射波回灌至 RF Front-End

解決方案

• 天線背面：低介電吸波材
• RF 模組與 AI 模組中間：吸波隔離層
• 腔體邊緣吸收駐波

效果

• 提升 SNR
• 降低封包錯誤率
• 穩定通訊品質

6. AI 機器人 / 自主系統

問題

• 馬達、驅動器 → 強 EMI
• 感測器（LiDAR、Camera、IMU）易誤判

解決方案

• 馬達驅動區 → 高磁損吸波材
• 感測器模組外殼 → 內貼吸波材
• 電源模組與感測模組隔離

效果

• 感測數據更穩定
• 降低誤判與雜訊
• 提升導航與辨識準確率