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面向AI數(shù)據(jù)中心的800G互連:普源精電(RIGOL)測(cè)試方案助力AI算力基礎(chǔ)設(shè)施穩(wěn)定演進(jìn)

焦點(diǎn)訊 ? 來(lái)源:焦點(diǎn)訊 ? 作者:焦點(diǎn)訊 ? 2026-02-25 15:50 ? 次閱讀
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隨著生成式AI、大模型訓(xùn)練與推理場(chǎng)景的持續(xù)擴(kuò)展,全球數(shù)據(jù)中心正加速邁向更高算力密度與更大帶寬規(guī)模。800G光模塊及相關(guān)高速互連技術(shù),正成為新一代AI數(shù)據(jù)中心的重要基礎(chǔ)設(shè)施選擇,用以支撐集群內(nèi)部海量數(shù)據(jù)的低延遲、高可靠傳輸。

在算力需求持續(xù)攀升的背景下,互連系統(tǒng)的穩(wěn)定性正在成為影響AI集群效率和可擴(kuò)展性的關(guān)鍵因素。相比帶寬本身,信號(hào)時(shí)序一致性、鏈路延遲與相位偏移等“看不見(jiàn)的指標(biāo)”,正在直接決定系統(tǒng)能否長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。

AI驅(qū)動(dòng)下,互連驗(yàn)證面臨新的技術(shù)門檻

在800G及以上高速鏈路中,越來(lái)越多的數(shù)據(jù)中心開始采用有源電纜(AEC)等互連方案,以在功耗、成本和部署靈活性之間取得平衡。然而,有源器件在提升信號(hào)完整性的同時(shí),也引入了新的技術(shù)挑戰(zhàn)——鏈路中的固有延遲、通道間偏斜以及相位不一致性,正在成為高速互連可靠性的潛在風(fēng)險(xiǎn)源。

在單通道112G PAM4等高速傳輸條件下,即使是皮秒級(jí)的時(shí)序偏差,也可能放大為系統(tǒng)級(jí)誤碼、鏈路不穩(wěn)定,甚至影響整網(wǎng)算力利用效率。這使得互連方案在研發(fā)、驗(yàn)證及量產(chǎn)階段,對(duì)高精度、可重復(fù)的測(cè)試與驗(yàn)證能力提出了更高要求。

RIGOL:以可驗(yàn)證的測(cè)試能力,支撐高速互連規(guī)?;涞?/strong>

圍繞AI數(shù)據(jù)中心高速互連的新需求,RIGOL基于DS9404數(shù)字示波器的時(shí)域測(cè)量能力,構(gòu)建了一套面向AEC等高速互連方案的延遲與相位偏移測(cè)試方法。

RIGOL DS9404數(shù)字示波器通過(guò)最高4GHz的高帶寬與最高20GSa/s的高采樣率,實(shí)現(xiàn)對(duì)高速脈沖信號(hào)上升沿及細(xì)微變化的清晰捕獲,為延遲與相位偏移測(cè)量提供基礎(chǔ)保障。同時(shí),借助自動(dòng)時(shí)延測(cè)量、統(tǒng)計(jì)分析等功能,可對(duì)鏈路時(shí)序差異及重復(fù)性進(jìn)行穩(wěn)定評(píng)估。

在面向研發(fā)驗(yàn)證及量產(chǎn)測(cè)試場(chǎng)景時(shí),該平臺(tái)還支持可編程控制與自動(dòng)化測(cè)試流程,適用于長(zhǎng)時(shí)間、多通道的時(shí)延掃描與判定需求。結(jié)合緊湊的工業(yè)化設(shè)計(jì),其在產(chǎn)線與機(jī)柜等受限空間內(nèi)的部署靈活性,也為高速互連測(cè)試的工程化落地提供了便利條件。

通過(guò)對(duì)參考路徑與被測(cè)路徑進(jìn)行同步采集和對(duì)比分析,該方案能夠?qū)︽溌费舆t、通道間時(shí)序差異進(jìn)行量化評(píng)估,為互連設(shè)計(jì)和一致性驗(yàn)證提供直觀、可追溯的數(shù)據(jù)依據(jù)。

該測(cè)試思路不僅適用于研發(fā)階段的設(shè)計(jì)驗(yàn)證,也支持在生產(chǎn)與交付階段建立標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化的測(cè)試流程,為高速互連方案的大規(guī)模部署提供質(zhì)量保障。

隨著AI應(yīng)用持續(xù)深化,數(shù)據(jù)中心建設(shè)正在從追求更高帶寬,轉(zhuǎn)向?qū)﹂L(zhǎng)期穩(wěn)定性與可擴(kuò)展性的系統(tǒng)性要求。高速互連的測(cè)試與驗(yàn)證能力,正成為連接器件創(chuàng)新與算力落地之間的重要橋梁。

在800G光模塊及更高速互連技術(shù)加速演進(jìn)的背景下,能夠?qū)︽溌逢P(guān)鍵時(shí)域特性進(jìn)行量化和驗(yàn)證,不僅有助于提升單一系統(tǒng)的可靠性,也為整個(gè)AI算力基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)?;渴鹛峁┝嘶A(chǔ)支撐。RIGOL將持續(xù)圍繞相關(guān)關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景,推動(dòng)測(cè)試技術(shù)與產(chǎn)業(yè)需求的深度結(jié)合。

審核編輯 黃宇

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