- كاثرين
- 30 سبتمبر 2023
- 1: 47 صباحا
هاري كولينز
تم الرد في الساعة 1:47 صباحًا
يعتمد ذلك على نوع وتوافق الكابلات النحاسية 100G QSFP ومنافذ 40G QSFP. بشكل عام، يمكن استخدام بعض الكابلات النحاسية 100 جيجا QSFP لـ 40 جيجا، ولكن ليس كلها. فيما يلي بعض العوامل التي يجب مراعاتها:
يمكن أن تكون الكابلات النحاسية 100G QSFP سلبية أو نشطة. لا تحتوي الكابلات السلبية على تضخيم أو معادلة للإشارة، بينما تحتوي الكابلات النشطة على إلكترونيات مدمجة تعمل على تحسين جودة الإشارة. عادةً ما تكون الكابلات السلبية أقصر وأرخص من الكابلات النشطة، ولكنها تحتوي على قدر أكبر من فقدان الإدخال والتداخل. يمكن أن تدعم الكابلات النشطة مسافات أطول ومعدلات بيانات أعلى، ولكنها تستهلك المزيد من الطاقة وقد تواجه مشكلات في التوافق مع بعض الأجهزة.
يمكن أن تكون الكابلات النحاسية 100G QSFP إما متصلة بشكل مباشر أو منفصلة. تحتوي كابلات التوصيل المباشر على موصلات QSFP على كلا الطرفين، بينما تحتوي الكابلات الجانبية على موصلات QSFP على أحد الطرفين وأربعة موصلات SFP+ على الطرف الآخر. يتم استخدام كابلات التوصيل المباشر لتوصيل منفذين 100 جيجا، بينما يتم استخدام كابلات الفصل لتوصيل منفذ 100 جيجا بأربعة منافذ 10 جيجا أو 25 جيجا.
يمكن لمنافذ 40G QSFP أن تدعم معايير وبروتوكولات مختلفة، مثل 40GBASE-CR4، 40GBASE-SR4، 40GBASE-LR4، إلخ. لكل معيار متطلبات مختلفة لطول الكابل، والطول الموجي، ونوع الألياف، وما إلى ذلك. بعض المعايير متوافقة مع بعضها البعض، في حين أن بعضها الآخر ليس كذلك.
لذلك، لاستخدام كابل نحاس QSFP 100 جيجا لـ 40 جيجا، تحتاج إلى التحقق مما يلي:
يتوافق نوع الكابل (السلبي أو النشط) وطوله مع مواصفات معيار 40G الذي تريد استخدامه.
يتطابق موصل الكابل (المتصل مباشرة أو المنفصل) مع تكوين منفذ 40G الذي تريد استخدامه.
يتوافق بائع الكابل وطرازه مع الشركة المصنعة للجهاز والطراز الذي تريد استخدامه.
يسأل الناس أيضا
إطلاق العنان لقوة وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 في الخوادم عالية الأداء
The high-pressure landscape of contemporary computing that is characterized by increasing data volume and rising computational requirements has witnessed the emergence of the NVIDIA H100 GPU, a trailblazer in high-performance servers. The article seeks to unveil the revolutionary features as well as novel technologies behind the NVIDIA H100 GPU, which
Nvidia DGX GH200 الثوري: تعزيز مستقبل أجهزة الكمبيوتر العملاقة ذات الذكاء الاصطناعي
يمثل Nvidia DGX GH200 نقلة نوعية في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي، إيذانا ببدء فصل جديد لأجهزة الكمبيوتر العملاقة ذات الذكاء الاصطناعي. لقد تم تصميمه كنظام متطور قادر على التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة بقوة حسابية وسرعة وكفاءة في استخدام الطاقة لا مثيل لها تلبي الاحتياجات المتزايدة. هذا المقال
شبكات توسيع نطاق GPU المستندة إلى Ethernet
وقد أدى الإطلاق الأخير لـ Gaudi-3 من Intel، والذي يستخدم RoCE للتوصيل البيني الموسع، إلى جانب مناقشات Jim Keller حول استبدال NVLink بشبكة Ethernet، إلى لفت الانتباه إلى هذا النهج المبتكر. والجدير بالذكر أن Tenstorrent، حيث يشارك جيم كيلر، قام بذكاء بتنفيذ التوصيل البيني للشبكة بين الشرائح باستخدام Ethernet. لذلك، من المناسب معالجة
مقالات ذات صلة
تقرير اختبار توافق وحدات الإرسال والاستقبال الضوئية 800G SR8 و400G SR4
الإصدار تغيير سجل الكاتب V0 عينة اختبار كاسي اختبار الغرض كائنات الاختبار: 800G OSFP SR8/400G OSFP SR4/400G Q112 SR4. من خلال إجراء الاختبارات المقابلة، تلبي معلمات الاختبار معايير الصناعة ذات الصلة، ويمكن استخدام وحدات الاختبار بشكل طبيعي لمحول Nvidia (Mellanox) MQM9790 وبطاقة الشبكة Nvidia (Mellanox) ConnectX-7 وNvidia (Mellanox) BlueField-3، مما يضع الأساس ل
إطلاق العنان لقوة وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 في الخوادم عالية الأداء
The high-pressure landscape of contemporary computing that is characterized by increasing data volume and rising computational requirements has witnessed the emergence of the NVIDIA H100 GPU, a trailblazer in high-performance servers. The article seeks to unveil the revolutionary features as well as novel technologies behind the NVIDIA H100 GPU, which
إطلاق العنان لإمكانات كابلات Nvidia MPO لشبكات الألياف من الجيل التالي
في طليعة الابتكار، توجد كابلات Nvidia MPO في عالم اليوم المتغير باستمرار للاتصالات السلكية واللاسلكية وشبكات مراكز البيانات. إنها تعد بتعزيز كبير لشبكات الألياف من حيث السعة والكفاءة وقابلية التوسع. وتسعى هذه الورقة إلى تقييم الاحتمالات المختلفة offتأثرت بحلول الكابلات المتقدمة هذه مع الاحترام
تقديم منصة NVIDIA HGX: تسريع الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء
تعد منصة HGX من NVIDIA تقدمًا رائدًا في الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء. لقد تم تصميمه لتلبية متطلبات الطاقة المتزايدة للبيئات الحالية كثيفة البيانات ودمجه مع تقنية GPU المتطورة؛ فهو يوفر كفاءة معالجة متميزة بالإضافة إلى المرونة. تهدف هذه المقدمة إلى إعطاء القراء نظرة أولية
Nvidia DGX GH200 الثوري: تعزيز مستقبل أجهزة الكمبيوتر العملاقة ذات الذكاء الاصطناعي
يمثل Nvidia DGX GH200 نقلة نوعية في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي، إيذانا ببدء فصل جديد لأجهزة الكمبيوتر العملاقة ذات الذكاء الاصطناعي. لقد تم تصميمه كنظام متطور قادر على التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة بقوة حسابية وسرعة وكفاءة في استخدام الطاقة لا مثيل لها تلبي الاحتياجات المتزايدة. هذا المقال
شبكات توسيع نطاق GPU المستندة إلى Ethernet
وقد أدى الإطلاق الأخير لـ Gaudi-3 من Intel، والذي يستخدم RoCE للتوصيل البيني الموسع، إلى جانب مناقشات Jim Keller حول استبدال NVLink بشبكة Ethernet، إلى لفت الانتباه إلى هذا النهج المبتكر. والجدير بالذكر أن Tenstorrent، حيث يشارك جيم كيلر، قام بذكاء بتنفيذ التوصيل البيني للشبكة بين الشرائح باستخدام Ethernet. لذلك، من المناسب معالجة
NVIDIA H100 vs A100: الكشف عن أفضل وحدة معالجة رسومات (GPU) لاحتياجاتك
في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة عالية الأداء (HPC)، يوجد عالم سريع التغير حيث يمكن لوحدة المعالجة الرسومية المثالية (GPU) تحسين أداء التطبيقات التي تتطلب حوسبة مكثفة أو كسرها. اثنان من هذه النماذج، NVIDIA H100 وA100، كانا يهيمنان على العقول في هذا المجال؛ كلاهما تم إنشاؤه بواسطة NVIDIA