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AI 데이터 센터 상호 연결 회로를 250 GHz까지 검증하는 방법

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+ Expert 벡터 네트워크 분석기

광대역 상호연동 검증

초당 448 기가비트 속도로 작동하며 초당 1.6 테라비트로 발전하고 있는 인공지능(AI) 데이터 센터 상호 연결 장치를 검증하려면, 250 GHz에 이르는 연속적인 주파수 범위 전반에 걸쳐 전송 채널의 광대역 특성 분석이 필요합니다. 이 측정 구성에는 벡터 네트워크 분석기, 광대역 주파수 확장기, 테스트 세트 컨트롤러, 정밀 교정 표준기, 그리고 구리 및 광 인터커넥트 기술 전반에 걸쳐 삽입 손실, 반사 손실, 그룹 지연, 차동 전송 특성 및 임피던스 거동을 특성화하기 위한 고정 장치 또는 커넥터가 포함됩니다. 측정은 채널, 커넥터 전환부, 케이블 어셈블리, 인쇄 회로 기판 구조 및 공동 패키징된 광 인터페이스에 대해 수행되며, 이를 통해 하드웨어 통합 전에 각 요소가 채널 성능에 어떻게 기여하는지 파악합니다.

이렇게 얻어진 광대역 산란 매개변수 측정값은 시뮬레이션 및 규격 준수 검증을 위한 정확한 채널 모델을 생성하는 데 사용됩니다. 엔지니어들은 측정된 데이터를 신호 무결성 도구로 내보내어, 하드웨어 수정 작업을 진행하기 전에 이퀄라이제이션 기법, 아이 패턴 개방, 삽입 손실 예산 및 전반적인 채널 마진을 평가할 수 있습니다. 지속적인 광대역 측정을 통해 여러 주파수 대역을 연결할 필요가 없어져, 보정 복잡성을 줄이는 동시에 저주파수 대역부터 서브테라헤르츠 대역에 이르는 채널의 완전한 전기적 특성을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 차세대 AI 네트워킹 인프라에 대해 측정된 하드웨어 성능과 시스템 수준 시뮬레이션 간의 일관된 상관관계를 확보할 수 있습니다.

광대역 AI 상호연결 솔루션

AI 데이터 센터 상호 연결 회로를 특성화하려면 측정을 여러 보정 대역으로 나누지 않고 전체 작동 주파수 범위에서 지속적인 광대역 측정을 수행해야 합니다. 이 워크플로는 벡터 네트워크 분석기 및 주파수 확장기의 광대역 보정으로 시작되며, 이어서 테스트 세트 컨트롤러를 통한 동기화된 시스템 제어가 이루어집니다. 자동화된 주파수 스윕을 통해 전체 상호 연결 경로에 걸친 삽입 손실, 반사 손실, 군지연, 차동 전송 성능 및 임피던스 일관성에 대한 고해상도 산란 매개변수 데이터를 수집합니다. 엔지니어들은 케이블, 커넥터, 패키지 및 코패키지 광학 소자를 평가한 후, 측정 데이터를 채널 시뮬레이션 도구로 내보내 이퀄라이제이션 전략을 검증하고, 측정된 성능과 시뮬레이션된 성능을 비교하며, 448 기가비트/초 및 향후 1.6 테라비트/초 인터페이스를 위한 시스템 아키텍처를 최적화할 수 있습니다. 연속적인 광대역 커버리지는 검증 워크플로우를 간소화하고, 측정 일관성을 향상시키며, 여러 교정 대역과 관련된 불확실성을 줄여줍니다.

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