Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Broadcom Inc. đã mở rộng danh mục bộ xử lý tín hiệu số (DSP) của mình với việc giới thiệu Sian3 và Sian2M, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu kết nối tiên tiến của các cụm AI và máy học. Các DSP mới này nhằm mục đích tối ưu hóa hiệu quả năng lượng cho các ứng dụng thu phát quang 800G và 1,6T trên cả liên kết sợi quang đơn mode và đa mode. Khối lượng công việc AI ngày càng tăng đòi hỏi băng thông và mật độ kết nối cao hơn, khiến năng lượng kết nối quang trở thành yếu tố quan trọng trong khả năng mở rộng quy mô.

Sian3 DSP PHY 3nm được quảng cáo là cung cấp mức tiêu thụ điện năng thấp nhất trong ngành cho các bộ thu phát quang 800G và 1.6T qua sợi quang đơn mode. Sự đổi mới này dự kiến ​​sẽ giảm công suất của nhiều mô-đun 1.6T hơn 20%. Trong khi đó, Sian2M DSP PHY hỗ trợ các liên kết sợi quang đa mode tầm ngắn trong các cụm AI, tích hợp trình điều khiển VCSEL và tận dụng công nghệ VCSEL 200G của Broadcom để cải thiện hiệu suất và hiệu quả.

Các sản phẩm mới của Broadcom là một phần của bộ sản phẩm toàn diện bao gồm laser 200G/làn, nhằm mục đích giúp các nhà phát triển mô-đun giải quyết nhu cầu theo cấp số nhân đối với quang học 200G trong cơ sở hạ tầng AI. Các EML và PD 200G của công ty hiện đang được vận chuyển với số lượng lớn, đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của các kết nối quang AI. Những tiến bộ này cho phép khách hàng mở rộng hiệu quả các cụm AI của họ khi khối lượng công việc AI của họ tăng lên.

Vijay Janapaty, phó chủ tịch kiêm tổng giám đốc của Broadcom, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của dòng sản phẩm Sian DSP PHY trong việc cung cấp kết nối quang cần thiết cho các cụm AI/ML. Sian3 DSP PHY dự kiến ​​sẽ giảm đáng kể mức tiêu thụ điện năng của các mô-đun quang 1,6T, trong khi Sian2M DSP PHY với trình điều khiển VCSEL tích hợp nhằm mục đích cải thiện chi phí và hiệu quả năng lượng của các liên kết tầm ngắn. Những phát triển này dự kiến ​​sẽ cho phép khách hàng mở rộng quy mô các cụm AI của họ để đáp ứng khối lượng công việc AI ngày càng tăng.