ما هو FEC المطلوب عند تكوين 400G-BIDI لكل من أوضاع التشغيل الثلاثة؟

هاري كولينز

هاري كولينز

تم الرد في الساعة 8:14 صباحًا

بالنسبة للأسلوب 100G مع تشكيل QPSK، يمكن أن يكون نوع FEC هو oFEC (OpenROADM) أو SDFEC (Soft Decision FEC) مع تشكيل كوكبة احتمالية.

وبالنسبة للأسلوب 200G مع التشكيل QPSK، يمكن أن يكون نوع FEC هو SDFEC مع تشكيل كوكبة احتمالي.

بالنسبة للأسلوب 400G مع التشكيل 16-QAM، يمكن أن يكون نوع FEC هو SDFEC مع تشكيل كوكبة احتمالي.

يمكن أن تعمل وحدة 400G-BIDI بطرق مختلفة اعتمادًا على المفتاح والتطبيق. يمكنه استخدام أنواع مختلفة من FEC (تصحيح الأخطاء الأمامية) لتحسين جودة الإشارة. FEC هي طريقة لإضافة بتات إضافية إلى البيانات لاكتشاف الأخطاء وتصحيحها.

تتمثل إحدى الطرق في استخدام الوضع 400G-SR4.2 أو 4x 100G-SR1.2، حيث يقوم المحول بإجراء FEC بينما لا تقوم الوحدة بذلك. يُطلق على FEC المستخدم هنا اسم KP-FEC، وهو نوع من Reed-Solomon FEC.

هناك طريقة أخرى وهي استخدام وضع 4x 100G-BIDI (100G-SRBD)، حيث تقوم الوحدة بإجراء FEC ولا يقوم المفتاح بذلك. تستخدم الوحدة FEC مختلفة لكل زوج من الألياف، والتي يمكن أن تعمل مع وحدات 100G-BIDI الموجودة. بهذه الطريقة، يمكنك الاستمرار في استخدام وحدات 100G-BIDI القديمة مع وحدات 400G-BIDI الجديدة.

يسأل الناس أيضا

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

أطلق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي مع Nvidia H100: وحدة معالجة الرسوميات المثالية للتعلم العميق

أطلق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي باستخدام Nvidia H100: وحدة معالجة الرسوميات المثالية للتعلم العميق في عالم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق سريع التغير، كان هناك ارتفاع كبير في الطلب على الموارد الحسابية القوية. تعد وحدة معالجة الرسومات Nvidia H100 بمثابة إجابة مبتكرة لهذه الاحتياجات المتوقعة

كيف تستخدم NVIDIA GB200 800G/1.6T DAC/ACC

أصدرت NVIDIA أحدث أنظمة الحوسبة من سلسلة GB200، مع أداء محسّن بشكل ملحوظ. تستخدم هذه الأنظمة كلاً من الوصلات النحاسية والبصرية، مما يؤدي إلى الكثير من النقاش في السوق حول تطور التقنيات "النحاسية" و"البصرية". الوضع الحالي: سلسلة GB200 (بما في ذلك GH200 السابقة) هي نظام "الرقاقة الفائقة" من NVIDIA. مقارنة ب

تحليل NVIDIA GB200: بنية الترابط والتطور المستقبلي

تحليل بنية التوصيل البيني GB200 حساب عرض النطاق الترددي NVLink لدى NVIDIA الكثير من الالتباس في حساب عرض النطاق الترددي لنقل NVLink ومفاهيم SubLink/Port/Lane. عادةً، يبلغ عرض النطاق الترددي NVLink لشريحة B200 واحدة 1.8 تيرابايت/ثانية. يتم حساب ذلك عادةً باستخدام خوارزمية النطاق الترددي للذاكرة، حيث تكون الوحدة بايت

توقعات السوق لـ AEC وDAC وAOC

وفقًا لتقرير حديث من Lightcounting، من المتوقع أن ينمو سوق الكابلات الكهربائية النشطة (AEC)، والمحولات الرقمية إلى التناظرية (DAC)، والكابلات الضوئية النشطة (AOC) من 1.2 مليار دولار في عام 2023 إلى 2.8 مليار دولار بحلول عام 2028. أداء معدلات نمو السوق واتجاهات التكلفة AOC offأداء متفوق مقارنة بـ AEC

يؤدي تسارع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على 1.6T OSFP-XD

يزدهر الطلب على أجهزة الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تتسارع وتيرة شحن رقائق الحوسبة. واستنادًا إلى أبحاث FiberMall حول سلسلة صناعة الطاقة الحاسوبية، تتوقع شركة FiberMall أن تصل شحنات رقائق السلسلة H وB من NVIDIA إلى 3.56 مليون و350,000 وحدة على التوالي في عام 2024. وفي عام 2025،

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 »
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 »
نفيديا h100

أطلق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي مع Nvidia H100: وحدة معالجة الرسوميات المثالية للتعلم العميق

أطلق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي باستخدام Nvidia H100: وحدة معالجة الرسوميات المثالية للتعلم العميق في عالم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق سريع التغير، كان هناك ارتفاع كبير في الطلب على الموارد الحسابية القوية. تعد وحدة معالجة الرسومات Nvidia H100 بمثابة إجابة مبتكرة لهذه الاحتياجات المتوقعة

اقرأ المزيد »
gb200

كيف تستخدم NVIDIA GB200 800G/1.6T DAC/ACC

أصدرت NVIDIA أحدث أنظمة الحوسبة من سلسلة GB200، مع أداء محسّن بشكل ملحوظ. تستخدم هذه الأنظمة كلاً من الوصلات النحاسية والبصرية، مما يؤدي إلى الكثير من النقاش في السوق حول تطور التقنيات "النحاسية" و"البصرية". الوضع الحالي: سلسلة GB200 (بما في ذلك GH200 السابقة) هي نظام "الرقاقة الفائقة" من NVIDIA. مقارنة ب

اقرأ المزيد »
GB200 NVL72

تحليل NVIDIA GB200: بنية الترابط والتطور المستقبلي

تحليل بنية التوصيل البيني GB200 حساب عرض النطاق الترددي NVLink لدى NVIDIA الكثير من الالتباس في حساب عرض النطاق الترددي لنقل NVLink ومفاهيم SubLink/Port/Lane. عادةً، يبلغ عرض النطاق الترددي NVLink لشريحة B200 واحدة 1.8 تيرابايت/ثانية. يتم حساب ذلك عادةً باستخدام خوارزمية النطاق الترددي للذاكرة، حيث تكون الوحدة بايت

اقرأ المزيد »
وحدة

توقعات السوق لـ AEC وDAC وAOC

وفقًا لتقرير حديث من Lightcounting، من المتوقع أن ينمو سوق الكابلات الكهربائية النشطة (AEC)، والمحولات الرقمية إلى التناظرية (DAC)، والكابلات الضوئية النشطة (AOC) من 1.2 مليار دولار في عام 2023 إلى 2.8 مليار دولار بحلول عام 2028. أداء معدلات نمو السوق واتجاهات التكلفة AOC offأداء متفوق مقارنة بـ AEC

اقرأ المزيد »
بنية شبكة تقليدية ثلاثية الطبقات مع طبقات تجميع الوصول والطبقات الأساسية

يؤدي تسارع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على 1.6T OSFP-XD

يزدهر الطلب على أجهزة الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تتسارع وتيرة شحن رقائق الحوسبة. واستنادًا إلى أبحاث FiberMall حول سلسلة صناعة الطاقة الحاسوبية، تتوقع شركة FiberMall أن تصل شحنات رقائق السلسلة H وB من NVIDIA إلى 3.56 مليون و350,000 وحدة على التوالي في عام 2024. وفي عام 2025،

اقرأ المزيد »

اترك تعليق

انتقل إلى الأعلى