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1、设计融合大势所趋如今，设计团队都在想方设法优化整体系统性能，因此电子和机械设计正逐渐融合。数据中心恰恰体现了这种融合——吞吐量计算、功耗和散热管理都是其主要的设计考虑因素。数据中心的能耗占到全球总能耗的百分之一。随着越来越多的应用依赖于由高性能互联处理器阵列组成的超大规模计算，预计未来几年的能耗
简介在生成式人工智能、高性能计算 （HPC） 和数据中心的推动下，人们对计算能力的需求不断增长，这也刺激了对先进 CMOS 工艺和封装技术的需求。为满足这一日益增长的需求，半导体行业正在推动到 2030 年实现万亿晶体管三维集成电路（3DIC）系统级封装（SiP）解决方案。本文将探讨台积电推动采用c
《华盛顿邮报》最近发表的一篇文章强调了科技行业一个日益严重且紧迫的问题：数据中心惊人的水消耗，尤其是那些部署人工智能 (AI) 工作负载的数据中心。正如文章所解释的那样，人工智能前所未有的计算需求正在大幅增加电力和水的使用量，造成资源紧张并
摘要数据中心流量的爆炸式增长推动了对更高带宽、更高能源效率光互连的需求。硅基光电子技术与电子-光子共封装是前景广阔的解决方案。本文综述博通公司的最新工作，展示了高密度组装、远端激光器一体化和光连接器等光电共封装的关键技术。提出一种“半封装”的光交换原型系统，与传统光模块相比可实现匹配的带宽密度提升一
埋入式互连装置将帮助拯救摩尔定律。一段时间以来，每种新处理器产生的废热都比原先的要多。如果芯片还是按2000年代早期的轨迹发展，它们的热功率很快将达到每平方厘米6400瓦，相当于太阳表面的功率通量。但事情没有变得那么糟糕，工程师们在努力控制芯片功耗。在性能方面，数据中心的片上系统（SoC）设计一直仅
有没有人注意到，在探讨数据中心服务器的硬件选择，很多人都不会选择FPGA（现场可编程门阵列），甚至会主动避免，这是为什么？针对这个问题进行探讨！1、编程门槛高FPGA的编程需要使用硬件描述语言（如VHDL、Verilog），这些语言与软件开
简介近年来，数据中心和高性能计算机需要高速、低功耗的光互连来支持不断提高的数据传输速率。为提高带宽效率，数据传输速率超过 200G 的以太网采用了 PAM4 信号。然而，传统的 PAM4 发射器依赖于数字信号处理器 （DSP）、数模转换器 （DAC） 和线性驱动器等高功耗组件，每个组件的功耗都高达数
本文来自“《AI时代的网络：网络定义数据中心》”，在网络设计方面，避免常见的误解至关重要。一个普遍的误解是，改变端到端链AI 部署来说可能是可以接受的，但在现实中，这可能会导致时延增加和性能损失。在为 AI构建网络时，其他误解包括：新兴 AI 的持续发展、交换机基数是否关键、浅层和深度缓冲区架构、网
锗电吸收光调制器的进展
引言数据流量呈指数级增长，视频传输、云计算和人工智能等应用推动光通信网络需求激增。根据最新预测，到2029年全球移动数据流量将增长三倍，达到每月403艾字节。这种数据传输量的增长带来了能源效率和带宽能力方面的重大挑战。现代数据中心作为数字基础设施的核心，耗电量巨大 - 单个大型数据中心的用电量相当于
引言在现代数据中心通信中，在保持能源效率的同时提高数据传输速率的需求推动了光电子技术的重大创新。PAM-4（4级脉冲幅度调制）信号技术逐渐取代了传统的非归零(NRZ)信号技术。本文探讨了使用分段电极马赫-曾德尔调制器(SE-MZM)的先进实现方法，重点关注设计考虑因素和制造挑战[1]。PAM-4信号
