产品特点

一、超低损耗信号传输

罗杰斯高频材料Df值低至0.0037，相比普通FR-4（Df 0.02-0.03），介电损耗降低约5-6倍

极低介电损耗确保GPU、CPU、HBM之间高速数据交换的信号完整性，减少误码率与传输延迟

提供超纯净信号路径，保障深度学习工作负载下的完美数据速率

二、精密阻抗控制

阻抗公差可控制在±5%以内，满足PCIe 5.0/6.0及112G SerDes接口严苛要求

支持差分100Ω、单端50Ω等多种阻抗标准

稳定的Dk值确保大批量生产时阻抗一致性，降低系统调试难度

三、高密度互连（HDI）设计能力

支持高层数设计（AI服务器主板可达60-70层）

最小线宽/线距可达 3mil/3mil，支持高密度BGA封装布线

支持盲埋孔、背钻等先进工艺，减少信号反射与Stub效应

适配NVIDIA Rubin平台、Google TPU V7、AWS Trainium3等主流AI加速器架构的PCB互连需求

四、卓越热管理与高功率承载

罗杰斯材料热稳定性优异，Tg > 280°C，满足无铅焊接及高负载运行要求

支持内层2oz厚铜设计，满足AI加速器500W级以上供电需求

结合导热过孔阵列与散热结构设计，有效传导GPU/NPU高功耗芯片热量

材料低Z轴热膨胀系数（CTE） ，与铜箔匹配良好，确保镀通孔（PTH）长期可靠性

五、工艺兼容性与混压能力

RO4000系列高频材料兼容标准FR-4加工流程，无需特殊处理

支持罗杰斯+FR-4混压结构：高频层保障信号完整性，FR4层优化成本

显著降低AI服务器PCB的制造成本与交付周期

技术参数

典型应用场景

AI训练/推理服务器：GPU/CPU主板、Switch Tray背板、Midplane中背板

AI加速卡：NVIDIA H100/B100 GPU加速卡、Google TPU、AWS Trainium

高速背板与交换板：数据中心核心交换机、400G/800G光模块接口卡

边缘计算服务器：自动驾驶计算平台、实时AI推理设备

高性能计算（HPC）集群：超算互连背板与计算节点板