機殼內部的燃燒,讓你的AI伺服器算力正在變質!
—— 只有「不開箱測試」才能揭露真實的穩定力
業界在送測伺服器時,多半是在開放環境、散熱充分、條件理想的實驗室情境下進行,通常很輕易的就能通過測試,各項初步結果與報告也顯示一切「正常」。
然而,一但伺服器進入「實際使用情境」中,被固定進機櫃裡、長時間維持高負載運作/連續運算時,機殼內的溫度便會逐步升高,氣流受到限制、熱能難以排出,形成持續性的熱堆積。當溫度在封閉環境中越積越高,長時間散發高溫彷彿一台烤箱時,這才是真正考驗你的AI伺服器效能與耐用性的「真實場景」!
開放環境 vs. 原機殼情境:AI 伺服器效能為何呈現兩種相反面貌?
因為AI伺服器不像一般企業伺服器,它具有以下高風險特性:
AI 伺服器特性
- GPU密度高、Riser架構複雜
- PCIe Gen6導入超高密度信號
帶來的SI風險
- 多跳傳輸、Connector/Cables成為訊號弱點
- 任何微小阻抗變化都可能導致效能折損
這樣的架構下,只要一條SI品質不佳的PCIe鏈路,就可能造成整台AI伺服器效能下降進而嚴重影響算力劣化,這並非元件損壞,而是算力在高溫中默默流失的結果!此時,PCIe的訊號完整度、錯誤率、延遲表現等,都可能開始在熱中變質。
傳統的開放式驗證無法揭露上述風險,因為那不是伺服器真正運作的情境。在大AI時代,你更需要保留機殼的使用情境下做測試,想要揭露真實情境下的穩定性,唯一的答案是:
「不開箱測試」(Closed-chassis Test) — 在最真實的壓力下,看見最真實的風險
百佳泰以「不開箱測試」型式,讓 Server 在完整組裝、實際運作的狀態下直接受測,忠實還原客戶會面臨的「真實使用情境」。
測試結果顯示:當 Server 長時間運轉、熱能在機殼內不斷累積時,會引發一系列在傳統實驗室環境中難以察覺的問題,例如:
- 訊號衰減上升,傳輸穩定度下降
- 訊號抖動變大,誤碼與延遲增加
- Eye margin 變小,可靠度大幅降低
這些都是系統在市場上長期運作時最真實的壓力來源。
不開箱測試能協助您提前看見與改善,避免將潛在風險帶到量產與客戶端,造成不可預測的巨額損失與品牌信任崩毀!

「不開箱測試」如此關鍵,卻鮮少有人可以辦到!
要模擬真實情境,就必須讓伺服器在完全封閉狀態下燒機。
這意味著:
- 治具必須重新設計,所有監測都得自動化;
- 放入Thermal Chamber後,無法人工介入操作或設定;
- 必須在高溫、長時間、無人值守的環境下完成所有紀錄。
這不是一般測試設備能辦到的事,而是需要方法、架構與經驗的組合。
Allion Golden Methodology – Server測試流程概念(邊測邊燒 Burn & Measure)
- 「邊測邊燒」(Burn & Measure) 架構目標:讓伺服器在封閉機殼內同時進行高負載運算與高速傳輸,並在熱量、功率、電氣干擾齊發的真實條件下,同步觀測訊號完整度(SI)、誤碼率(BER)、抖動(Jitter)等關鍵指標。
- 可發現的問題:測試結果能揭露高溫狀態下,訊號邊緣退化、連接器阻抗變化,以及 Retimer / Redriver 元件在熱壓力下的補償極限等問題。
- 自動化工具提升效率:藉AEMS 的全自動化功能,可在高溫、長時間的壓力下,完成對每一條 Lane 的全面覆蓋測試,並將結果傳輸到外部的 Control PC 進行分析,確保「實驗室的數據」真正反映「實際運行的行為」。
不開箱測試透過維持原機殼組裝的情況下,進行訊號完整性驗證,是唯一能在真實環境下看到 SI 效能變化的方式,從而避免伺服器算力在高溫下悄悄流失。
從實驗室走向真實場域的測試革命 – 伺服器可靠度評估的未來
傳統人工測試:
- 無法真實還原實際運作場景的效能與風險
- 需拆機、更換模組、重複連接線纜
- 測試週期長達 40~60 天
- 常因操作限制而縮減測試覆蓋率(僅 20%~50%)
- 真實模擬高溫與高負載下的運作情境
- 無需人為操作即可完成長時測試
- 測試週期縮短至幾天內完成
- 全面覆蓋每條 Lane、每種工作溫度
讓「實驗室的數據」真正反映「實際情境下的運作狀況」,而不再只是漂亮的數字!
🏆 不開箱測試的價值:穩定、真實、具競爭力
✅ 揭露真實熱壓力下的訊號退化與降速行為
✅ 提前發現潛在失效點,降低RMA與維修成本
✅ 縮短開發週期、提升測試覆蓋率與精確性
✅ 以真實數據證明產品可靠性與市場競爭力
🌟 避免伺服器「看似正常運行、其實在悄悄燃燒自己」
一台AI伺服器,外觀看起來正常運作,但在封閉的機殼內,也許正經歷:
- 訊號衰減
- 誤碼累積
- 效能下降
- AI算力悄悄變質
這些問題正默默持續發生,而你可能絲毫未察覺。
真正的風險,往往不是立即爆炸性的故障,而是長時間高溫下的逐步劣化,唯有在「維持原機殼組態的真實情境」下觀察系統行為與SI驗證,企業才能真正掌握 AI 伺服器的穩定度,避免算力在無聲無息中被吞噬。
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