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3nm大規(guī)模導(dǎo)入光模塊:Credo推出二代1.6T光DSP

Hobby觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:梁浩斌 ? 2026-03-27 08:50 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)綜合報(bào)道,在博通推出行業(yè)首款3nm光DSP后,Crdeo近日也宣布推出第二代Cardinal系列1.6T光DSP產(chǎn)品,同樣基于3nm先進(jìn)工藝。
AI計(jì)算集群正持續(xù)突破網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施極限,高基數(shù)交換機(jī)、密集GPU拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及海量東西向流量,對光互連提出了極高要求:光模塊DSP需在每瓦功耗下實(shí)現(xiàn)最大帶寬、極低誤碼率,并具備完善的監(jiān)控能力以保障運(yùn)行穩(wěn)定性與可維護(hù)性。
作為Credo第二代1.6T光DSP產(chǎn)品,Cardinal系列核心依托經(jīng)過量產(chǎn)驗(yàn)證的第七代DSP架構(gòu),在信號(hào)處理精度、功耗控制與場景適配性上實(shí)現(xiàn)迭代升級,同時(shí)提供兩大定制化核心產(chǎn)品形態(tài),精準(zhǔn)匹配不同AI光互連場景需求:其一,專為全重定時(shí)(full-retimed)應(yīng)用打造的專用DSP,具備完整的時(shí)鐘恢復(fù)(CDR)、前向糾錯(cuò)(FEC)與信號(hào)均衡功能,可適配傳統(tǒng)1.6T光模塊,支持高速信號(hào)長距離傳輸后的精準(zhǔn)還原,滿足AI集群骨干網(wǎng)絡(luò)的通用互連需求;其二,針對線性接收光學(xué)模塊(LRO)應(yīng)用設(shè)計(jì)的專用DSP,采用極簡架構(gòu)設(shè)計(jì),通過優(yōu)化信號(hào)處理鏈路、集成高效功率管理單元,可實(shí)現(xiàn)1.6T收發(fā)器整體功耗低于15W,較前代產(chǎn)品功耗降低25%以上,完美適配機(jī)架級高密度GPU集群的低功耗、低散熱需求,解決高密度部署場景下的供電與散熱瓶頸。
在核心技術(shù)性能上,Cardinal系列呈現(xiàn)三大專業(yè)優(yōu)勢:一是光驅(qū)動(dòng)集成化設(shè)計(jì),內(nèi)置低功耗、高擺幅的EML(電吸收調(diào)制激光器)與硅光驅(qū)動(dòng)器,驅(qū)動(dòng)擺幅可達(dá)8Vpp,支持直接驅(qū)動(dòng)主流224G EML與硅光引擎,無需額外外置驅(qū)動(dòng)芯片,不僅降低了光模塊的設(shè)計(jì)復(fù)雜度與BOM成本,更提升了模塊整體的運(yùn)行穩(wěn)定性與信號(hào)一致性;二是鏈路可靠性保障,配備先進(jìn)的診斷與預(yù)測性監(jiān)控工具包,可實(shí)時(shí)監(jiān)測光功率、誤碼率(BER)、鏈路損耗等關(guān)鍵參數(shù),支持故障預(yù)警與遠(yuǎn)程運(yùn)維,確保大規(guī)模AI集群長時(shí)間無故障運(yùn)行,可維護(hù)性大幅提升,滿足AI基礎(chǔ)設(shè)施7×24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行需求;三是超低延遲性能,通過優(yōu)化DSP內(nèi)部信號(hào)處理流水線設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)單向信號(hào)處理延遲低于40ns,遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平,可充分滿足GPU間高速數(shù)據(jù)交互、分布式AI訓(xùn)練等場景的低時(shí)延需求,有效提升AI計(jì)算效率。
Credo銷售與光產(chǎn)品營銷副總裁Chris Collins表示:AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)改變了光互連設(shè)計(jì)的重心,而Cardinal系列自研發(fā)之初便是圍繞這些獨(dú)特需求構(gòu)建的。通過將成熟的低功耗架構(gòu)、卓越的低延遲性能,與既能支持全重定時(shí)1.6T光模塊、又能實(shí)現(xiàn)超高效線性接收方案的靈活性相結(jié)合,Cardinal為我們的客戶提供了實(shí)現(xiàn)AI基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)?;瘮U(kuò)展所需的理想方案。
供應(yīng)方面,Credo已向首批客戶提供Cardinal DSP系列樣品,標(biāo)志著該產(chǎn)品正式進(jìn)入商業(yè)化落地階段。業(yè)內(nèi)人士表示,Cardinal系列的發(fā)布,標(biāo)志著1.6T光DSP從通用化向AI場景深度定制化演進(jìn),將為下一代AI算力集群的高速互聯(lián)提供關(guān)鍵芯片支撐,助力AI基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)?;渴?。
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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