ウェビナー
データセンターが膨大なAIワークロードに対応するために1.6Tイーサネットアーキテクチャへアップグレードするにつれ、光トランシーバー（光モジュール）は徐々にネットワーク性能の重要なボトルネックとなりつつあります。単一チャネル224 Gb/s PAM4という極めて過酷な環境下では、物理層（PHY）の余裕は極めてわずかです。わずかな信号減衰でも連鎖反応を引き起こし、リンクの不安定化、ネットワークの輻輳、さらにはAIワークロードのパフォーマンス低下につながる可能性があります。一方、IEEE 802.3dj規格では測定定義に大幅な更新が導入され、従来の検証手法や相互運用性のワークフローに深刻な課題をもたらしています。次世代の光インターコネクト技術に取り組む研究開発エンジニアは、AI ネットワークの信頼性の高いパフォーマンスを確保するため、絶えず進化する規格要件に迅速に適応しなければなりません。
今回のウェビナーでは、技術的な深みという観点から、1.6T 光学 PHY テストの進化の経緯について詳しく解説します。特に以下の点について重点的に取り上げます：
TDECQおよびOMAの新たな定義。
新たに導入されたリファレンス受信機（Reference Receiver）。
こうした規格の変更は、従来のプラグイン型光モジュールから、LPO（リニア駆動型プラグイン光学モジュール）やCPO（コパッケージ型光学モジュール）といったさまざまなトランシーバーアーキテクチャの検証作業にどのような影響を与えるのか。
なぜ既存のワークフローでは、もはや正確な関連付けができず、拡張も困難になる可能性があるのか。
さらに、自動化され、規格に準拠した検証ソリューションが、研究開発の初期段階でデバイスの限界をより早期に特定し、1.6Tの光学性能の信頼性を確保することで、AIのスケールアウト（Scale-out）ネットワークの基盤を強固にするのにどのように役立つかについてもご説明します。
光モジュール研究開発エンジニア、光通信システムエンジニア、PHY/SerDesエンジニア、テスト・検証エンジニア、データセンターネットワークアーキテクト
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