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面向人工智能基础设施的线性光器件:单通道 112G 和 224G 的高效节能 LPO 和 LRO 解决方案.pdf

上传人: 明**** 编号:1012042 2025-12-21 16页 2.22MB

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根据文章内容,以下是全文关键点的概括: 1. **AI基础设施光学需求**:AI和机器学习(AI/ML)的增长推动了对更高带宽的需求,224G/lane成为关键,同时需要更高的能源效率来管理数据中心不断增长的电力需求。 2. **光学解决方案**:文章讨论了三种光学解决方案:传统可插拔光学(DSP)、线性可插拔光学(LPO)和线性接收光学(LRO/TRO/RTLR)。 3. **性能与效率**:LPO和LRO在降低功耗和提高效率方面优于DSP,例如LPO模块温度比DSP低约15℃。 4. **标准化与生态系统**:IEEE 802.3dj和LPO MSA等标准推动了112G的部署,并促进了224G的可行性。 5. **技术优势**:DSP提供全面均衡和信号完整性,但功耗高;LPO和LRO在降低功耗和延迟方面表现优异,但需要更紧密的链路工程。 6. **总结**:线性光学和DSP结合,为可扩展、节能的AI基础设施提供了支持。
"AI集群,光学如何助力?" "112G/224G,光学解决方案揭秘!" "数据中心电力需求,光学节能之道!"
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