AI 데이터 센터 상호 연결 회로를 250 GHz까지 검증하는 방법

+ Expert 벡터 네트워크 분석기

광대역 인터커넥트 검증

인공지능(AI) 데이터 센터 인터커넥트가 초당 448기가비트로 작동하고 초당 1.6테라비트로 발전함에 따라, 250GHz까지 확장되는 연속 주파수 범위에서 전송 채널의 광대역 특성화가 필요합니다. 측정 구성에는 벡터 네트워크 분석기, 광대역 주파수 확장기, 테스트 세트 컨트롤러, 정밀 교정 표준, 그리고 구리 및 광 인터커넥트 기술 전반에 걸쳐 삽입 손실, 반사 손실, 그룹 지연, 차동 전송 특성 및 임피던스 동작을 특성화하기 위한 고정 장치 또는 커넥터가 포함됩니다. 하드웨어 통합 전에 각 요소가 채널 성능에 어떻게 기여하는지 이해하기 위해 채널, 커넥터 전환, 케이블 어셈블리, 인쇄 회로 기판 구조 및 공동 패키징된 광 인터페이스에서 측정이 수행됩니다.

결과로 얻은 광대역 산란 파라미터 측정값은 시뮬레이션 및 규정 준수 검증을 위한 정확한 채널 모델을 생성하는 데 사용됩니다. 엔지니어는 하드웨어 개정 전에 측정 데이터를 신호 무결성 도구로 내보내 이퀄라이제이션 기술, 아이 오프닝, 삽입 손실 예산 및 전체 채널 마진을 평가할 수 있습니다. 연속적인 광대역 측정은 여러 주파수 대역을 연결할 필요성을 없애고, 교정 복잡성을 줄이면서 저주파수부터 서브-테라헤르츠 작동까지 채널의 완전한 전기적 표현을 제공합니다. 이를 통해 차세대 AI 네트워킹 인프라를 위한 측정된 하드웨어 성능과 시스템 수준 시뮬레이션 간의 일관된 상관 관계를 확보할 수 있습니다.

광대역 AI 상호연결 솔루션

AI 데이터 센터 인터커넥트를 특성화하려면 측정을 여러 교정 대역으로 나누지 않고 전체 작동 주파수 범위에 걸쳐 연속적인 광대역 측정이 필요합니다. 워크플로우는 벡터 네트워크 분석기 및 주파수 확장기의 광대역 교정으로 시작하여 테스트 세트 컨트롤러를 통한 동기화된 시스템 제어로 이어집니다. 자동화된 주파수 스윕은 전체 인터커넥트 경로에서 삽입 손실, 반사 손실, 그룹 지연, 차동 전송 성능 및 임피던스 일관성에 대한 고해상도 산란 파라미터 데이터를 캡처합니다. 엔지니어는 케이블, 커넥터, 패키지 및 공동 패키징된 광학 장치를 평가한 다음, 측정 데이터를 채널 시뮬레이션 도구로 내보내 이퀄라이제이션 전략을 검증하고, 측정된 성능과 시뮬레이션된 성능을 비교하며, 초당 448기가비트 및 미래의 초당 1.6테라비트 인터페이스를 위한 시스템 아키텍처를 최적화할 수 있습니다. 연속적인 광대역 커버리지는 검증 워크플로우를 단순화하고, 측정 일관성을 향상시키며, 여러 교정 대역과 관련된 불확실성을 줄여줍니다.

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