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検証

448ギガビット/秒で動作し、1.6テラビット/秒へと進化する人工知能 (AI) データセンター相互接続の検証には、250 GHzまで広がる連続した周波数範囲にわたる伝送チャネルのブロードバンド特性評価が必要です。測定構成には、ベクトルネットワークアナライザ、ブロードバンド周波数エクステンダー、テストセットコントローラ、高精度校正標準、および銅線と光の相互接続技術における挿入損失、反射損失、群遅延、差動伝送特性、インピーダンス挙動を特性評価するためのフィクスチャまたはコネクタが含まれます。ハードウェア統合前に各要素がチャネル性能にどのように寄与するかを理解するため、チャネル、コネクタ遷移部、ケーブルアセンブリ、プリント基板構造、およびコパッケージ光インターフェースで測定が実行されます。

得られたブロードバンド散乱パラメータ測定値は、シミュレーションおよびコンプライアンス検証のための正確なチャネルモデルを生成するために使用されます。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して、ハードウェア改訂を行う前に、イコライゼーション技術、アイ開口、挿入損失バジェット、および全体的なチャネルマージンを評価できます。連続的なブロードバンド測定により、複数の周波数帯域を結合する必要がなくなり、校正の複雑さが軽減され、低周波数からサブテラヘルツ動作までのチャネルの完全な電気的表現が提供されます。これにより、次世代AIネットワーキングインフラストラクチャにおける測定されたハードウェア性能とシステムレベルシミュレーションとの間で一貫した相関関係が可能になります。

ブロードバンドAI相互接続ソリューション

AIデータセンター相互接続の特性評価には、測定を複数の校正帯域に分割することなく、全動作周波数範囲にわたる連続的なブロードバンド測定が必要です。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ーのブロードバンド校正から始まり、テストセットコントローラを介した同期システム制御が続きます。自動周波数掃引により、挿入損失、反射損失、群遅延、差動伝送性能、および完全な相互接続パス全体のインピーダンスの一貫性に関する高分解能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光デバイスを評価し、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して、イコライゼーション戦略を検証し、測定性能とシミュレーション性能を比較し、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を最適化できます。連続的なブロードバンドカバレッジにより、検証ワークフローが簡素化され、測定の一貫性が向上し、複数の校正帯域に関連する不確実性が低減されます。
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