OpenVPX 系统中发热量增加的因素

发布日期:
May 10, 2019

更高的性能意味着更高的热管理要求,这已经不是什么秘密了。封装在较小空间中的密度更高的电子设备通常会给设计师带来挑战,那就是寻找更具创造性的方法来消散传导型冷却方法中增加的热量。OpenVPX 在聚合系统带宽和处理速度方面实现了非凡的飞跃,这要求采用新的方法来应对由此产生的散热挑战。

OpenVPX 已将光学和射频信号引入背板,将这些原本分立的连接器从卡的正面移除。尽管新的背板连接消除了原本会混乱的电缆,但现在穿过背板的聚合高速信号会迅速加热系统,加剧了本已难以管理的温度升高。

一些最复杂的卡片被用于通信的信号情报,以及在战场上记录信号(包括敌方通信)等应用,接收音频输入和对敌方火力来源进行三角测量。

许多高性能应用需要处理器和 FPGA(现场可编程门阵列)系统带宽,这些带宽会增加机箱内部的热负荷,因此需要新的散热管理策略。一个例子是最近的航空航天应用需要很多 RF 输入 — 36 个有效载荷槽,每个插槽有 16 个 RF 信号,还有许多需要大量 RF I/O 信号的大型雷达阵列。

狭窄的空间意味着更多的热量

嵌入式子系统的封装有时必须适应飞机、地面车辆、潜艇、航天器和其他恶劣、紧凑的环境中现有的狭小空间,因此需要优化 Swap-C(尺寸、重量和功率冷却*)。虽然 OpenVPX 在现场部署的系统信号完整性、速度和能力方面有了显著改进,但它为这些空间有限的设施带来了新的挑战。

随着更高性能系统的实施,3U VPX 和 6U VPX 之间的选择将取决于可以将哪种功能封装在较小的显卡上,而不是在较大的卡上。而且,随着处理器和 FPGA 实现更多功能,3U VPX 外形因其更小的尺寸和重量而备受青睐。这将标准定义的现有对流和传导冷却技术推到了极限。

功率集中在较小的主板上严重影响了机箱和背板设计以及使用 3U 卡的系统的复杂散热管理,从而使散热成为一个更大的问题。但是,VITA 48伞下的新冷却选项正在努力适应这些高性能系统中增加的热量。

超越传统的对流和传导

大多数当前应用都认为传导冷却(按照 VITA 48.2 的定义)及其备受推崇的群组对流冷却已经足够了。但是,新电路板和连接器的复杂性增加和发热很快使当前的系统冷却方法超出了这些规定的极限。

随着VPX越来越受欢迎,VITA标准委员会已根据VITA 48定义了其他冷却方法,以确保充分满足未来的散热需求。当前的迭代有:

开发和测试主板的环境通常与最终部署的单元不同,因此,例如,实验室机箱通常只能依靠风扇冷却,而部署的设备可能需要传导冷却。部署的系统的正确冷却方法应基于最实用的设计,并考虑外壳、卡散热器和机箱本身。

参见有关 VITA 48.4 和替代冷却方法的博客文章

OpenVPX 走向未来

OpenVPX 允许对 VPX 背板和系统进行新的定义,为系统架构师和最终用户在关键高速应用中提供了更广泛的选择,为未来更开放的架构和多供应商互操作性铺平了道路。它可以随着时间的推移促进技术增长,而无需更改系统架构。它使用标准本身的调整来启用新功能并构建 HPEC 硬件。

系统密度只会增加,最终用户仍在寻找将较小的盒子装入更紧凑的空间的方法,以便他们可以在应用中使用更多的电子设备。当然,这意味着更多的热量。

* 出于本次讨论的目的,Swap-C中的 “C” 指的是 “冷却”,而某些定义将 “C” 定义为 “成本”。

Downloads

No items found.

阅读更多博客文章

An Alternative to End-of-Life (EOL) for Embedded Ethernet Switches

An Alternative to End-of-Life (EOL) for Embedded Ethernet Switches

In the past few years, several end-of-life (EOL) announcements in the embedded computing market have both caused angst and opportunity. Making the shift away from a tried-and-true solution always brings with it the need to review not only the mechanical elements of an embedded system, but the integration and networking elements as well. And when that review is forced upon a designer, as in the case of an EOL announcement, it may mean forced choices of not-as-optimum alternatives. Or it could be something different altogether.

Applying the Computing Power of AI to Demanding Industrial Environments

Applying the Computing Power of AI to Demanding Industrial Environments

Rugged platforms for demanding applications have historically been constrained by the limited operational temperature ranges of high-performance processors and other key system components. These applications often operate in challenging temperatures, and high-performance processors aren’t generally offered with these operational temperature ranges. Until now.