AIデータセンターの相互接続を250 GHzまで検証する方法

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ブロードバンド相互接続の検証

毎秒448ギガビットで動作し、毎秒1.6テラビットへと進化しつつある人工知能（AI）データセンター相互接続を検証するには、250 GHzに至る連続的な周波数範囲にわたる伝送チャネルの広帯域特性評価が必要となります。 測定構成には、ベクトルネットワークアナライザ、広帯域周波数エクステンダ、テストセットコントローラ、高精度校正標準器、およびフィクスチャやコネクタが含まれ、これらを用いて、銅線および光インターコネクト技術における挿入損失、反射損失、群遅延、差動伝送特性、およびインピーダンス挙動を評価します。測定は、チャネル、コネクタ接続部、ケーブルアセンブリ、プリント基板構造、および共封止型光インターフェースに対して行われ、ハードウェアの統合前に、各要素がチャネルの性能にどのように寄与しているかを把握します。

こうして得られた広帯域散乱パラメータの測定結果は、シミュレーションやコンプライアンス検証のための正確なチャネルモデルの生成に活用されます。エンジニアは、測定データをシグナルインテグリティツールにエクスポートすることで、ハードウェアの改修に着手する前に、等化手法、アイ開口、挿入損失バジェット、およびチャネル全体のマージンを評価することができます。 連続的な広帯域測定により、複数の周波数帯域を繋ぎ合わせる必要がなくなるため、校正の複雑さが軽減されると同時に、低周波数からサブテラヘルツ帯域に至るまでのチャネルを電気的に完全に表現することが可能になります。これにより、次世代AIネットワークインフラにおいて、測定されたハードウェア性能とシステムレベルのシミュレーションとの間に一貫した相関関係が得られます。

ブロードバンドAI相互接続ソリューション

AIデータセンターの相互接続特性を評価するには、測定を複数の校正帯域に分割することなく、動作周波数範囲全体にわたって連続的な広帯域測定を行う必要があります。ワークフローは、ベクトルネットワークアナライザと周波数エクステンダの広帯域校正から始まり、続いてテストセットコントローラによる同期化されたシステム制御が行われます。自動化された周波数スイープにより、相互接続パス全体にわたる挿入損失、反射損失、群遅延、差動伝送性能、およびインピーダンス整合性に関する高解像度の散乱パラメータデータが取得されます。 エンジニアは、ケーブル、コネクタ、パッケージ、およびコパッケージ型光モジュールを評価し、測定データをチャネルシミュレーションツールにエクスポートすることで、等化戦略の検証、測定値とシミュレーション結果の比較、および448ギガビット/秒および将来の1.6テラビット/秒インターフェース向けのシステムアーキテクチャの最適化を行うことができます。連続的な広帯域測定により、検証ワークフローが簡素化され、測定の一貫性が向上し、複数の校正帯域に伴う不確実性が低減されます。
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