數(shù)據(jù)家,idc官網(wǎng),算力,裸金屬,高電機房,邊緣算力,云網(wǎng)合一,北京機房,北京云計算,北京邊緣計算,北京裸金屬服務(wù)器,北京數(shù)據(jù)服務(wù)器,北京GPU服務(wù)器,高算力服務(wù)器,數(shù)據(jù)機房相關(guān)技術(shù)新聞最新報道
大型人工智能模型和相關(guān)應(yīng)用的蓬勃發(fā)展，使人工智能計算能力成為人工智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。800G光模塊的開發(fā)對于確保通信基礎(chǔ)設(shè)施能夠管理AI模型所需的快速數(shù)據(jù)處理和交換至關(guān)重要。
AI計算驅(qū)動的端到端用戶流量的增加，導(dǎo)致800G光模塊需求激增，表明市場對網(wǎng)絡(luò)帶寬并發(fā)性和實時性的提升提出了更高的要求。 隨著帶寬需求的不斷增加，800Gbit/s光模塊將逐漸出現(xiàn)，預(yù)計到2025年實現(xiàn)規(guī)模部署，并憑借其性能優(yōu)勢占據(jù)主流市場。
線性驅(qū)動可插拔光學器件 (LPO) 技術(shù)采用線性驅(qū)動方法，用跨阻放大器 (TIA) 和具有高線性度和 EQ 功能的 DRIVER（驅(qū)動芯片）取代 DSP。 雖然DSP提供了數(shù)字時鐘恢復(fù)和色散補償?shù)裙δ埽軌蛞暂^低的錯誤率實現(xiàn)信號恢復(fù)，但也帶來了較高的功耗和成本。
AI計算如何助推800G光模塊發(fā)展？
與傳統(tǒng)解決方案相比，LPO模塊在數(shù)據(jù)接口中僅使用線性模擬元件，無需DSP架構(gòu)。 因此，LPO模塊可以將系統(tǒng)功耗和延遲降低約50%，同時會損害系統(tǒng)錯誤率和傳輸距離。 這顯然適合現(xiàn)代人工智能計算中心的短距離、高帶寬、低功耗、低延遲的數(shù)據(jù)通信。
800G光模塊主要有兩種分類方式，即按封裝分類或按電接口通道數(shù)分類。 從封裝來看，800G光模塊主要有雙密度四通道小封裝可插拔800G QSFP-DD和八通道小封裝可插拔800G OSFP兩種類型。
如果按照通道數(shù)分類，主要有以下三種：
PAM4（四級脈沖幅度調(diào)制）調(diào)制允許在每個符號中對多個位進行編碼，確保光通信網(wǎng)絡(luò)上高效、高速的數(shù)據(jù)傳輸。
8×100G PAM4光模塊采用8通道配置運行，每個通道承載100G數(shù)據(jù)流。 還有一個使用 MTP?-16 APC（母頭）到 8 LC UPC 雙工分支電纜進行 800G XDR8 到 8×100G FR 連接的實例。
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2×400G PAM4光模塊采用兩個獨立的通道，每個通道承載400G數(shù)據(jù)流。 下面是800G 2FR4到2×400G FR4光纖跳線的連接實例。
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800G 相干光收發(fā)器采用先進的相干通信原理，調(diào)制幅度和相位以實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳輸。 它通過相干檢測和 QAM 等復(fù)雜的調(diào)制格式實現(xiàn)高數(shù)據(jù)速率。
在實際應(yīng)用中，其工作速率為128Gbd，采用16QAM調(diào)制，利用四對DAC和ADC、一個激光器和一對光收發(fā)器，并且可以在數(shù)據(jù)中心相干光模塊中使用固定波長激光器以降低成本和功耗 。
據(jù)預(yù)測，到2025年800G光模塊將逐漸出現(xiàn)并得到廣泛部署，并以其更好的性能占據(jù)主流市場。 800G以太網(wǎng)未來將經(jīng)歷以下三大增長趨勢：
多模光纖帶寬限制將100G PAM4 VCSEL+多模光纖的傳輸距離限制為50米。 如果使用OM5光纖，系統(tǒng)成本會上升。 因此，未來將出現(xiàn)向單模光接口解決方案的轉(zhuǎn)變，這將有利于 SiPh 技術(shù)。
盡管112Gbd EML技術(shù)發(fā)展迅速，原型機已經(jīng)誕生，55GHz帶寬資源略顯不足。 SiPh調(diào)制器和硅基薄膜鈮酸鋰在200G PAM4上有廣泛的應(yīng)用。
隨著傳輸速率的提高，相干技術(shù)解決方案將能夠在80公里傳輸距離的基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用擴展到40公里、20公里、10公里等更短的距離。 與此同時，非相干的解決方案正試圖在更遠的距離上發(fā)展。
人工智能服務(wù)器在支持大型模型和人工智能應(yīng)用方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。 這些服務(wù)器經(jīng)過專門設(shè)計和優(yōu)化，可以處理復(fù)雜人工智能任務(wù)的計算需求。 而800G以太網(wǎng)的部署在這個過程中至關(guān)重要。 那么為什么 800G 對于 AI 服務(wù)器來說比 400G 更關(guān)鍵呢？
人工智能服務(wù)器要求高數(shù)據(jù)傳輸速率和低延遲，因此需要與底層帶寬保持一致的架頂交換機。
這些交換機可能還需要延遲冗余，需要高速光學模塊。 GPU 服務(wù)器專為密集型機器學習任務(wù)而設(shè)計。 一般情況下，集群中的每臺服務(wù)器配置4×高性能GPU。 為了實現(xiàn)無縫連接并處理來自眾多服務(wù)器的數(shù)據(jù)流量，集群的架頂交換機端口必須支持至少 4 個 800G，以保持數(shù)據(jù)交換的最佳速度和效率。
800G光芯片具有優(yōu)越的成本效率和經(jīng)濟優(yōu)勢。 它們利用 100G EML 芯片，而不是使用 50G 光學芯片的 200G/400G。 經(jīng)測算，同等速率下，一顆100G光芯片的成本比兩顆50G光芯片低30%。
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AI計算如何助推800G光模塊發(fā)展？
為了滿足人們對更快、更高效的數(shù)據(jù)傳輸日益增長的需求，800G光模塊時代已經(jīng)到來。 憑借卓越的帶寬能力、LPO 技術(shù)的進步以及極高的成本效益，這些收發(fā)器有潛力改變?nèi)斯ぶ悄茴I(lǐng)域并重塑數(shù)據(jù)中心。 800G光模塊的部署讓我們距離充分發(fā)揮人工智能的潛力又近了一步。
