هل هناك أي أجهزة إرسال واستقبال 100 جيجا تسمح باستخدام الألياف القياسية المزدوجة متعددة الأوضاع؟

هاري كولينز

هاري كولينز

تم الرد في الساعة 6:34 صباحًا

نعم، هناك بعض أجهزة الإرسال والاستقبال 100G التي تسمح باستخدام الألياف القياسية متعددة الأوضاع المزدوجة. على سبيل المثال، تستخدم أجهزة الإرسال والاستقبال 100G BiDi (ثنائية الاتجاه) أليافًا واحدة لإرسال واستقبال البيانات بسرعة 50 جيجابت/ثانية كاملة الازدواج، ويمكنها دعم مسافات تصل إلى 70 مترًا عبر ألياف OM3 أو 100 مترًا عبر ألياف OM4. مثال آخر هو أجهزة الإرسال والاستقبال 100G SWDM4 (تعدد الإرسال بتقسيم الطول الموجي القصير)، والتي تستخدم أربعة أطوال موجية لتعدد إرسال البيانات عبر ليف واحد، ويمكن أن تدعم مسافات تصل إلى 70 مترًا عبر OM3 أو 100 مترًا فوق ألياف OM4. يحتوي كلا النوعين من أجهزة الإرسال والاستقبال على موصلات LC مزدوجة، وهي متوافقة مع البنية التحتية القياسية للألياف متعددة الأوضاع.

يسأل الناس أيضا

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

مقالات ذات صلة

800 جرام ريال 8 و 400 جرام ريال 4

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

اقرأ المزيد »
إطلاق العنان لقوة وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 في الخوادم عالية الأداء

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

اقرأ المزيد »
8-كابل فايبر-امبو-1

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

اقرأ المزيد »
نفيديا hgx

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

اقرأ المزيد »
Nvidia DGX GH200 الثوري: تعزيز مستقبل أجهزة الكمبيوتر العملاقة ذات الذكاء الاصطناعي

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

اقرأ المزيد »
تجميع الذاكرة لـ ScaleUP

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

اقرأ المزيد »
نفيديا-H100-مقابل-A100-3

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

اقرأ المزيد »

اترك تعليق

انتقل إلى الأعلى