EMI シールド AIクラウドインフラストラクチャの厳しい要求に応える設計
現代のAIクラウドサーバーは、数千基の高性能GPU/TPU、超高速インターコネクト（PCIe 5.0、NVLink、800Gイーサネット）、高密度電源供給システムをコンパクトな4U～8Uシャーシに搭載しています。環境 軽微なEMIでも
- 高速SerDesリンクのビットエラー→トレーニングジョブの失敗
- GPUレーン間のクロストーク → スループットの低下
- BMC/IPMIの誤トリガー→予期しないノードの再起動
- FCCクラスAの制限を超える放射放出
KonlidaのAIサーバー最適化EMI材料 超クリーン、熱安定性、非腐食性を実現シールド ミッションクリティカルな AI ワークロードにおける信号の整合性、規制遵守、99.999% の稼働率を保証します。
AIクラウドサーバー特有のEMI課題
| チャレンジ | インパクト |
|---|---|
| 超高速信号（>32 GT/s） | 遮蔽材料の誘電特性に非常に敏感 |
| 高い GPU/TPU 電力 (チップあたり 700W 以上) | 局所的な温度が120℃を超えると、従来のフォームは劣化する |
| 高密度の気流チャネル | ガスケットは強い気流、振動、粒子の衝撃に耐えなければならない |
| 銅の腐食リスク | 硫黄/塩素含有物質は高速コネクタを酸化します |
| 迅速な展開要件 | 材料は自動組み立て（SMTまたはロボットピックアンドプレース）をサポートする必要があります |
🔍 よく検索されるもの:“EMI ガスケット AIサーバー用』、『低アウトガス』シールド データセンター向け」、「PCIe 5.0 EMI解決 ”
KonlidaのAIクラウドサーバー固有のEMIソリューション
GPU/TPUアクセラレータキャビティシールド
高速インターコネクト（PCIe 5.0 / NVLink / OCP NIC）
Pain Point :
HBMスイッチングノイズがPCIeレーンに結合し、CRCエラーが発生する
Solutions :
Pain Point :
放射放出
Solutions :
光トランシーバーとヒートシンクの汚染を防止。150°Cまで安定しており、GPUの繰り返し熱スロットリングサイクルにも耐えます。
硫黄/塩素ゼロ - 銅配線と金メッキ接点を保護します
データなし
挿入損失とインピーダンス不連続性を最小限に抑えます。低挿入力コネクタ向けに圧縮力を最適化します。
OCP 3.0/4.0 フォームファクターに正確に適合
データなし
電力供給ユニット（PDU）とVRMゾーン
ラックレベルEMCシールド
Pain Point :
多相VRMスイッチングノイズが放射される
Solutions :
Pain Point :
単一ノードからの放出によりラック全体が認証に失敗する
Solutions :
光トランシーバーとヒートシンクの汚染を防止。150°Cまで安定しており、GPUの繰り返し熱スロットリングサイクルにも耐えます。
硫黄/塩素ゼロ - 銅配線と金メッキ接点を保護します
データなし
挿入損失とインピーダンス不連続性を最小限に抑えます。低挿入力コネクタ向けに圧縮力を最適化します。
OCP 3.0/4.0 フォームファクターに正確に適合
データなし
Why choose Konlida?
Technical Advantages Aligned with Communication Needs
データなし
Proven in Real Deployments
1
Global Optical Module Manufacturer
“Konlida's SMT gasket reduced EMI noise by 18dB in our 800G OSFP module, enabling first-pass compliance with IEEE 802.3df.”
2
Top 3 Telecom Infrastructure Provider
“Their silicone gasket solved persistent leakage at the 5G AAU cover joint, even after 1,000 thermal cycles.”
3
Leading Hyperscale Data Center Operator
“Konlida's high-rebound conductive foam eliminated cavity-resonance peaks in our accelerator server, reducing EMI by 20dB from 2–8GHz while maintaining full airflow efficiency.”
データなし
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