- كاثرين
- 9 سبتمبر 2023
- 7: 51 صباحا
John Doe
تم الرد في الساعة 7:51 صباحًا
يكمن الاختلاف بين 400G-BIDI و400G-SRBD و400G-SR4.2 بشكل رئيسي في اصطلاح التسمية وعامل الشكل للوحدات النمطية. وتعتمد جميعها على نفس المبدأ المتمثل في استخدام أربعة أزواج من الألياف متعددة الأوضاع، يحمل كل منها طولين موجيين لإشارات 25G في كلا الاتجاهين، بإجمالي عرض نطاق 400G. يعد المصطلح 400G-BIDI اسمًا عامًا لهذه التقنية، في حين أن 400G-SRBD و400G-SR4.2 هما اسمان محددان للوحدات النمطية التي تنفذها.
تعتمد وحدة 400G-SRBD على عامل الشكل QSFP-DD، وهو نسخة مزدوجة الكثافة من عامل الشكل QSFP. يحتوي على موصل MPO-12 يمكن توصيله بمنفذ QSFP موجود. يمكن أيضًا استخدام وحدة 400G-SRBD للتطبيقات الجانبية، حيث يمكن توصيلها بأربع وحدات 100G-BIDI تستخدم عامل الشكل QSFP28.
تعتمد الوحدة 400G-SR4.2 على عامل شكل OSFP، وهو عامل شكل جديد مصمم لتوفير طاقة أعلى وأداء حراري. يحتوي على موصل MPO-16 يمكنه دعم أعداد ألياف أعلى ومسافات أطول. يمكن أيضًا استخدام الوحدة 400G-SR4.2 للتطبيقات الجانبية، حيث يمكن توصيلها بأربع وحدات 100G-SR1.2 تستخدم عامل الشكل SFP-DD.
تتوافق كل من الوحدتين 400G-SRBD و400G-SR4.2 مع بروتوكول IEEE 802.3bm ومواصفات 400G BiDi MSA. يمكنهم دعم أطوال الارتباط التي تصل إلى 100 متر عبر الألياف متعددة الأوضاع OM4.
يسأل الناس أيضا
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
شهد مشهد الضغط العالي للحوسبة المعاصرة الذي يتميز بزيادة حجم البيانات وارتفاع المتطلبات الحسابية، ظهور وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H100، الرائدة في الخوادم عالية الأداء. يسعى المقال إلى الكشف عن الميزات الثورية بالإضافة إلى التقنيات الجديدة وراء وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H100، والتي
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