AI训练服务器 EMC 整改如何平衡成本与GPU训练性能？

发布日期：2026-02-09 浏览次数：134次

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AI训练服务器 EMC 整改常面临成本与训练性能的权衡，提出分级防护策略实现最优平衡：

一级防护为必选项，针对电源入口、外部可插拔接口采用 TVS、共模电感、PPTC，器件选型遵循够用原则，如 12V 供电选用 SMDJ12A 而非 SM8K12A，成本降低 45% 且性能足够；

二级防护为可选项，针对板级噪声敏感电路如GPU核心供电、PLL 时钟、PCIe 差分对，采用磁珠、低电容 ESD、RC 滤波，仅在预测试超标或设计余量不足时增加；

三级防护为结构件，导电泡棉、屏蔽罩、接地弹片在成本允许时优先采用统型设计，开模费用分摊；实测某 8GPU训练服务器采用分级策略，BOM 成本增加仅 2.8%，通过 Class A 认证，训练吞吐量波动 <1.5%；EMC 整改应遵循 80/20 法则，以 20% 成本解决 80% 问题，避免过度防护影响信号质量与散热.