合集说明

0921-合集待拆-全场-A1厅下午上半场连拍-Mo3-A.pdf(47页)按讲者切分:A1 iPronics p1;A2 香港理工/YOFC p2–14;A3 KDDI p15–26;A4 TU/e p27–35;A5 阿里云 p36–47。

0921-合集待拆-全场-A1厅下午上半场连拍-Mo3-A.pdf(iPronics 第1页,Mo3-A1)

  • 指引:iPronics(Photonics to scale AI datacenters,OCS 用于 scale-up 扩展/scale-out 叶脊层)已由另一批单独处理,此处不展开。

0921-合集待拆-全场-A1厅下午上半场连拍-Mo3-A.pdf(第2–14页,Mo3-A2)

  • 讲者/机构:Jingchuan Wang(香港理工大学 光子研究所;合作 YOFC 长飞光纤光缆全国重点实验室,武汉) | 题目:Demonstration of Ultra-high Link Budget, Low Cost/Latency Distributed AI Scale-across Network Enabled by C-band 3.2-Tb/s/lane IM-DD Transmission over 20-km AR-HCF(原题如印,“3.2 Tb/s/lane”字样按幻灯片原文;正文实验为32波×50 GBaud PAM4,总线速3.2 Tb/s) | 类型:学术论文
  • 方向归属(主/次):主 2 Scale-across(空芯光纤 HCF 用于跨园区);次 1 高波特率/IM-DD 对比相干
  • 核心主张:
    1. HCF 色散低、非线性低、时延低,与分布式 AI 训练(高聚合带宽、低且可预测时延、近零丢包、低成本低功耗)需求匹配,可让低成本 IM-DD 在 >1 km 的 scale-across 场景可用 [p7, p8]。
    2. HCF 中无 SBS/非线性限制,入纤功率可提到 31 dBm 而 BER 几乎不劣化,从而换取超大链路预算 [p12, p13, p14]。
    3. 32 波 C 波段 IM-DD 在 20 km 支撑管 HCF 上给出约 50 dB 的被测信道(CUT)预算,总毛速率 3.2 Tb/s [p14]。
  • 关键数据:
    • SSMF vs HCF(幻灯片表,SSMF 引自 ITU-T G.652.D):C 波段色散 16.7 vs ≈3 ps/nm/km;非线性系数 1.3 /W/km vs 约低 30 dB;传播速度 2.0419×10^8 m/s vs 约快 1.5× [p7]
    • 支撑管 HCF(YOFC)损耗 < 0.1 dB/km [p7]
    • 实验:20 km 支撑管 HCF 或 G.652D SSMF;120 GSa/s Keysight M8194A DAC;70 GHz TFLN MZM;Coherent Waveshaper 4000A WSS;70 GHz InGaAs PIN + 固定增益 EDFA(等效 APD替代,PIN 最佳输入 0–5 dBm);256 GSa/s Keysight UXR0804A ADC;32 波、50 GHz 栅格 [p9]
    • 80 GBaud PAM4、20 km:入纤 5 dBm 时首个衰落陷波 SSMF 13.5 GHz、HCF 31.5 GHz;HCF 入纤升至 31 dBm 陷波位置基本不变;SSMF 用 ITLA 在 17 dBm 时陷波抖动(约 11–17 GHz 范围),窄线宽激光使陷波稳定在约 14.2 GHz [p11]
    • SBS:SSMF 后向散射功率在入纤约 11 dBm 以上快速上升,接收光功率饱和(约 1–2 dBm);HCF 后向散射与接收功率在测试范围(至 31 dBm)线性增长 [p12]
    • 单波 50 GBaud PAM4:LP = 5 dBm 时 HCF 在 15% O-FEC 门限的灵敏度约 −19 dBm,SSMF 曲线始终高于门限(色散衰落);ROP = −15 dBm 时 HCF 直至 31 dBm 入纤 BER 几乎无劣化(约 10^-3 量级);SSMF 最佳入纤约 9 dBm [p13]
    • 32×50 GBaud PAM4:等功率加载 5–13 dBm/波,HCF 与单波接近,SSMF 最佳约 5 dBm(FWM、XPM);混合加载:CUT = 31 dBm,其余31波各 13 dBm,HCF BER 随 CUT 功率变化很小;−19 dBm 接收功率达到 O-FEC 门限,对应 50 dB CUT 预算,总毛速率 3.2 Tb/s;讲者注明该预算是特定混合加载条件下的结果,“可推断”全部同功率时应相同 [p14]
  • 提到的公司/客户/产品/标准:YOFC 支撑管 HCF;ITU-T G.652.D;Keysight M8194A/UXR0804A;Coherent Waveshaper 4000A;TFLN MZM;OFC 2026 Workshop “How Far is Too Far?”(Arista、Ciena、Microsoft 演讲回顾)[p4–p6]
  • 与业界对比或记录声明(SOTA/首次/record):未见”record/首次”字样;对比对象为同条件 SSMF 与 OB2B;“50 dB CUT budget”为讲者强调的结果 [p14]
  • 推荐配图页:p7(SSMF/HCF 参数对比表+HCF截面);p12(SBS:后向散射与接收功率随入纤功率曲线);p14(32波混合加载 BER 与 50 dB 预算)

0921-合集待拆-全场-A1厅下午上半场连拍-Mo3-A.pdf(KDDI 第15–26页,Mo3-A3)

  • 指引:KDDI Research 的 “Is DSP-Free Pluggable Optical Module Suitable for Optical Circuit Switching?”(LPO+OCS,72 小时 LLM 预训练验证)已由另一批单独处理,此处不展开。

0921-合集待拆-全场-A1厅下午上半场连拍-Mo3-A.pdf(第27–35页,Mo3-A4)

  • 讲者/机构:讲者名未在所看页出现;埃因霍温理工大学 TU/e(电光通信组) | 题目:Dynamic RU-DU Reconfiguration in 6G Access Networks Using Fast Controlled Photonic Switches with 400G ZR+ Optics | 类型:学术论文
  • 方向归属(主/次):主 5 固定与无线接入(6G 前传/RAN);次 2 ZR/ZR+
  • 核心主张:
    1. 提出扇区式相干前传架构,RU 到 DU 映射可动态重配,光/二层/三层协同重配 [p30, p35]。
    2. 用 FPGA 控制的 SOA 光子交换节点 + 光监控信道(OSC)实现快速控制 [p31, p32]。
    3. 400G ZR+ 相干信号通过四个级联光子节点可用 [p35]。
  • 关键数据:
    • 结论页:端到端重配时延约 206 μs;光功率代价 < 3.8 dB(pre-FEC 10^-2 BER);四个级联光子节点 [p35]
    • 功率代价:经 1 个节点 0.7 dB,经 4 个节点 3.8 dB;OSNR 降至 31.2 dB [p34]
    • 实验:两路 400G ZR+ RU 信号,RU1 1561.42 nm、RU2 1560.61 nm,各约 −7 dBm;OSC 为 10 GbE,1550.12 nm,约 0 dBm;SOA 偏置电流 40–100 mA;FPGA HTG-830;流量发生/分析 VIAVI ONE-800;DU 侧包交换机 Edgecore DCS240;环形网络(OCR,数字未逐项核对图)[p33]
  • 提到的公司/客户/产品/标准:400G ZR+;CMIS(可插拔控制);IMT-2030;VIAVI;Edgecore;P4 卸载、SDN 控制器、FPGA 监督控制(作为已有方案对比)[p29, p32]
  • 与业界对比或记录声明(SOTA/首次/record):未见 record/首次 字样;动机页称挑战是快速、动态的多层网络重配 [p29]
  • 推荐配图页:p31(SOA 光子交换节点结构与 OSC);p34(重配时延、级联节点 BER-ROP 曲线)

0921-合集待拆-全场-A1厅下午上半场连拍-Mo3-A.pdf(第36–47页,Mo3-A5)

  • 讲者/机构:Qin Chen / 阿里云(Alibaba Cloud, Alibaba Group),2026年9月21日 | 题目:Large-Scale Deployment of LPO in AI Clusters | 类型:产业发布(学术会场邀请/现网数据)
  • 方向归属(主/次):主 3 Scale-out(LPO 400G DR4 现网);次 4 Scale-up(LPO→NPO→CPO 路线)
  • 核心主张:
    1. 阿里 scale-out 现用 FRO、未来 FRO 与 LPO 并存;scale-up 现用铜、未来线性光学 LPO→NPO→CPO [p37]。
    2. 现网 13,234 只 400G DR4 LPO、25.8M 器件小时数据表明 LPO 在功耗、时延、可靠性、成本与部署效率上具优势,日链路抖动率比 FRO 低 58% [p42, p46, p47]。
    3. 大规模 LPO 部署为后续 NPO/CPO 线性驱动技术奠定基础;在受控封闭光网络(如 scale-up)中最成熟 [p47]。
  • 关键数据:
    • 部署环境:ToR/Aggregation/Core 的 scale-out 网络;Broadcom Tomahawk 5 51.2T,4U 机箱,128×400G QSFP112;通用 PHY-less 交换机,非为 LPO 定制;400G QSFP112 DR4 LPO 基于硅光,来自3家模块商,驱动/TIA/PIC 来自不同芯片商 [p38]
    • 链路:通道插损最大接近 16 dB(CEI-112G-VSR 极限);线卡 TX/RX 中位数 13/12.7 dB,MAC 板 TX/RX 11.4/10.6 dB;MPO 跳线最长 250 m(中位 133 m);CTLE 固定 0 dB [p39]
    • 实验室:光环回,106.25 Gb/s PAM4,PRBS31Q;BER 中位数 线卡 2.0e-10、MAC 板 2.7e-11,均比 KP4 FEC 门限(2.4×10^-4)低 2 个数量级以上;TDECQ 与 BER 相关性弱,TDECQ > 3.5 dB(400GBASE-DR4 限值)的端口 BER 仍很好 [p40]
    • 互通(接收灵敏度 OMA 中位数):L2L −9.4,L2R −6.7,R2L −10.0,R2R −9.4 dB(L=LPO,R=FRO);L2R 显著劣化,部分 FRO 接收机不满足 DR4 灵敏度(−3.9 dBm OMA);策略:纯 LPO 对 LPO 部署 [p41]
    • 现网:13,234 只 LPO,累计 25.8M 器件小时;对照组为同3家厂商同工艺 FRO [p42]
    • 功耗中位数 LPO 4.2 W vs FRO 8.1 W(降 48%);壳温中位数 35.1 vs 45.5 °C(低 10.4 °C)[p43]
    • 模块 TX+RX 时延:LPO < 5 ns;三家主流 DSP 厂商 FRO > 100 ns(柱图约 100–160 ns)[p44]
    • 稳定性:接收 SNR 波动 < 0.3 dB(观察约 80 天);累计 KP4 FEC 非零 bin 最大值低于 10 [p45,OCR,图未细看]
    • 可靠性表:LPO 13,234 只 2.58E+07 h,RMA 7 例,MTB RMA 420 年;FRO 220,352 只 8.35E+08 h,RMA 209 例,456 年;链路抖动 LPO 178 次、MTB 17 年、日抖动率 0.017%;FRO 13,746 次、7 年、0.040%(LPO 低 58%);7 只 LPO RMA 失效模式为污染与 ESD [p46]
  • 提到的公司/客户/产品/标准:Broadcom Tomahawk 5;QSFP112 DR4;400GBASE-DR4;CEI-112G-VSR;KP4 FEC;TDECQ;3家未具名模块商与 3家 DSP 厂商
  • 与业界对比或记录声明(SOTA/首次/record):未见 record 字样;给出规模化现网 LPO 与 FRO 对照统计(同厂商同工艺)[p42, p46]。讲者提示 LPO MTB RMA(420 年)与 FRO(456 年)“相当”,但 FRO 器件数与器件小时量大得多 [p46]
  • 推荐配图页:p46(可靠性统计表);p43(功耗/壳温箱线图);p41(互通矩阵 L2R 劣化);p44(时延对比柱图)

本批小结

  1. 低成本 IM-DD 正通过换介质/换架构向更长距离和更大预算延伸:PolyU/YOFC 用 HCF 在 20 km 上跑 32×50 GBaud PAM4,入纤 31 dBm 无非线性/SBS 劣化,获 50 dB CUT 预算(A2)。
  2. LPO 从实验室走向现网规模验证:阿里 13,234 只 400G DR4 LPO、25.8M 器件小时,功耗降 48%、时延 < 5 ns、日链路抖动低 58%(A5);但 L2R 互通劣化表明需 LPO 对 LPO 配对,属封闭光网络思路(A5)。
  3. LPO 被视为通往 NPO/CPO 的台阶,且 scale-up 时延约束(对比 FRO > 100 ns)是主要驱动力(A5);与同场 KDDI、iPronics 的 OCS+线性光学方向(另批处理)相呼应。
  4. 6G 接入侧出现”相干 ZR+ + 快速光交换”融合:TU/e 用 SOA 交换与 OSC,206 μs 完成光/二/三层重配,4 节点级联代价 3.8 dB(A4),说明 ZR+ 的应用正从 DCI 延伸到前传。
  5. 会场共同主线是 AI 数据中心对功耗、时延与丢包的约束(A2 的分布式训练需求页、A5 的 scale-up 时延约束)。