在当今互联世界中，数据至上，对更快速，更高效通讯渠道的需求变得前所未有的迫切，一年一度的信号完整性和电源完整性行业全球盛会DesignCon即将于2025.01.28开启。目前已经有很多国内的高速研发专家和头部大厂抵达美国，目前从各位专家发出的朋友圈分享来看，112G到224G的切换可能会在今年到明年完成，而448G可能会在两年后实现。对于当前阶段的应用（如数据中心升级、现有设备兼容性）；224Gbps PAM4架构的铜缆传输技术可能是一个更为实际和可行的选择，因为它的技术已经相对成熟，并且成本差异不大。随着连接解决方案领域的持续进步，对速度、可靠性和创新的追求永无止境。对能够处理数据洪流的高速互连方案的需求变得更加迫切，意味着传输和处理讯息的解决方案需要更加专业的研发来完成，测试分析技术变得更加重要.

　　224G PAM4 是一种高速数据传输技术，利用 PAM4 调制方案实现每秒 224 吉比特 (Gbps) 的数据传输率。224 代表了数据传输技术的下一次演进，将数据速率提高到 112G 系统的两倍，用于支持生成式 AI、自动驾驶、5G/6G 和高性能计算等应用不断增长的带宽和性能需求。

　　PAM4 是多电平信令方案，使用四个不同的电压电平来代表每个符号 2 比特的数据。传统的不归零 (NRZ) 信令技术只使用两个电压电平来传输数据（0、1），与此不同的是，PAM4 可通过使用四个电平实现相当于 NRZ 两倍的数据传输率（00、01、10、11）。通过每个符号传输 2 比特，PAM4 能以低于 NRZ 调制的符号率工作，因此在数据传输率相同的情况下，其功耗低于 NRZ。此外，这种带宽效率使 PAM4 成为可扩展性高于 NRZ 的技术，更适合高带宽应用。

　　PAM4 有独特的设计考虑因素，因为 PAM4 的结构使其更容易受到符号间干扰 (ISI)——这是一种由于信号相互干扰而产生的失真。符号间干扰可能会导致误码率 (BER) 增加和数据完整性降低等问题，对于云计算、AI 和机器学习等需要准确可靠地传输数据的应用来说，这些问题可能是严重问题。符号间干扰问题凸显了与 Molex 莫仕等信誉良好的供应商合作的必要性，以便利用先进的均衡技术来管理 PAM4 解决方案中的信号完整性。

　　PAM4 是以 224 Gbps 速率传输数据时的首选调制方案，因为这种技术的带宽效率更高、功耗更低且可扩展性更高。由于 PAM4 每个符号使用 2 比特，因此 224G PAM4 能以低至 112 千兆波特的符号率工作。224 Gbps-NRZ 系统需要以 224 千兆波特的符号率工作才能实现同样的数据传输率，增加了所需的功耗并限制了可扩展性。

　　除了符号率和编码方案，电缆和连接器等系统内部组件以及收发器等硬件的设计也必须能够支持 224G PAM4。

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　　对于生成式 AI 和高性能计算等新兴应用，支持 224G 的数据中心将不是可有可无。对更快速度、更低延迟、更高可扩展性甚至更高机械坚固性的需求会使现今的先进数据中心面临压力；所有这些需求都可通过 224G-PAM4 技术来满足，但可能有独特的设计要求。

　　相较于以往的 112 Gbps 和 56 Gbps 标准，224G 网络的速度和带宽有了显著提高。这两方面的提高是支持人脸识别、5G/6G 推广和车联网 (V2X) 通信等关键应用的必要条件。更快速度和更高带宽还有助于训练非常复杂的 AI 模型——这个过程会使用和产生大量数据。

　　224G PAM4 技术还有助于降低传输延迟。传输延迟是指数据从源头传输到接收器所需的时间。对于延迟可能会导致系统故障或中断用户体验的应用来说，降低延迟很重要。例如，视频会议和 AR/VR 应用需要降低延迟，以提供流畅的沉浸式体验。远程手术需要延迟降到极低，以确保手术安全、准确地进行。对于自动驾驶汽车，延迟可能会影响汽车根据路况和周围环境做出反应的速度。

　　224 Gbps-PAM4 网络组件比前几代解决方案具有更高的机械坚固性。这对于确保数据中心环境中的可靠运行很重要，因为在这种环境中，高热量和高振动可能会导致系统故障。

　　6G 网络等变革性新技术需要高带宽、低延迟性能，为了满足这些技术的未来需求，可扩展性、灵活性和模块化是必要条件。Molex 莫仕 Mirror Mezz Enhanced 连接器等 224G 解决方案使架构可以根据需求增长和下降情况迅速扩展，在最有需要的时候和地点确保高效可靠的运行

　　虽然最需要 224G 解决方案的许多应用还是新兴事物，但却获得了前所未有的广泛采用。生成式 AI 在业务运营和消费类应用中迅速普及，且有可能集成到系统和设备中——这凸显了对支持基础设施的需求。此外，流媒体、云和物联网 (IoT) 等成熟应用继续发展中欧体育，，但需要有更强大的解决方案。

　　生成式 AI 应用正在各个行业和用例中迅速受到追捧。这些应用需要大量数据进行训练以提高成熟度，其广为人知的特点是，能够生成质量可媲美人类作品的文本、图像、视频和其他形式的媒体。此外，生成式 AI 的简单操作（通过某种形式的输入来引发响应）也会产生大量数据。

　　机器学习是 AI 的一个子集，使机器能够从数据中学习，做出预测或决策，并改善流程。因此，机器学习应用在企业中的使用量稳步增长，例如中欧体育，，用于进行预测、欺诈检测、产品推荐和能源分配。

　　但是，像生成式 AI 一样，机器学习也是数据密集型应用，因为它需要大型数据集进行训练，而且机器学习模型可能会不断产生数据。

　　高性能计算使用强大的计算机和软件来解决传统计算机无法解决的复杂计算问题。尽管高性能计算已被用于科研、工程、金融和制造等众多领域，但如果与 224 Gbps-PAM4 数据中心的可扩展性相结合，高性能计算的能力将会显著提升。

　　数字孪生是实体对象或系统的虚拟表示，根据从连接到相应对象或系统的传感器和其他设备获得的数据创建出来。数字孪生可用于监控当前情况，预测未来行为，以及模拟潜在情景。例如，数字孪生可用于模拟环境条件（例如，可能出现的飓风或暴风雪）对货运公司物流可能造成的影响。也可以在设备层面甚至组件层面创建数字孪生，以预测使用效果，例如意外掉落。

　　物联网 (IoT) 是由嵌入了传感器和其他设备的实体对象组成的网络，因此能够收集和交换数据。到 2030 年，预计将有近 300 亿台物联网设备连接到互联网；推动这一增长的因素是，物联网设备变得越来越便宜和容易获得，以及对数据驱动型洞察的需求不断增长。

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　　224G PAM4 网络对于确保来自物联网设备的数据可通过云端传输、处理和交付至关重要。

　　随着 Netflix 和 YouTube 等平台的广受欢迎，再加上视频网络的增多，音频和视频流媒体成为了家庭必需品，预计将会保持强劲的增长势头，尤其是因为其已成为典型广播媒体的替代品。流媒体依赖于高带宽、高速和低延迟，可确保始终以高分辨率提供内容。

　　尽管 5G 网络仍处于推广阶段，但已开始对 6G 的早期规划。5G 对消费设备具有最显著的影响，而 6G 则预计会更加侧重于工作场所，有助于实现工业 4.0 等运营目标——这进一步凸显了速度和可靠性的重要性。

　　自动驾驶汽车预计将在未来十年内普及，而 224G 网络对于自动驾驶汽车的部署至关重要。自动驾驶汽车和配套的车联网 (V2X) 基础设施需要高带宽、低延迟的网络，以便有效地通信，并确保驾驶者、乘客和行人的安全。

　　随着与 224G 数据中心的集成，边缘计算将会变得更强大、更高性能且更可靠，使边缘网络能够更好地支持智能家居、远程医疗、智能电网和工业物联网 (IIoT) 等应用。边缘计算性能的提高将会让增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等技术也能受益，使这些技术可打造更低延迟的沉浸式体验。

　　量子计算使用量子力学原理解决大多数计算机都无法解决的复杂问题。量子计算有望彻底改变从医疗保健到研究和金融建模等众多行业，但需要高带宽网络来实现其潜力。

　　采用 224G 带来了重大设计挑战，尤其是如何在信号完整性与机械外形尺寸需求这两方面取得平衡。如果不能在设计阶段及早解决这个平衡问题，可能会导致灾难性的后果，例如，选用的组件不兼容，热管理难度增加，性能下降。在优先考虑信号完整性时，对候选连接器产品采用带有 S 参数模型的系统级建模方法是鉴定设计的最佳方法。以下是已被证实会影响信号完整性的几个 224G 系统因素。

　　连接器接口的连接、电缆和焊盘图案决定了输入阻抗。此外，接口的物理结构决定了引脚间串扰以及连接器主体发出的辐射。

　　I/O 引脚的负载电容和封装电感会对信号完整性产生负面影响。此外，进入印刷线路板或模块连接器的芯片焊盘图案必须采用宽带设计，以支持 224G 这样的高频。

　　对于低于或接近奈奎斯特频率的中频，管理铜粗糙度造成的损耗至关重要。对于接近或高于奈奎斯特频率的频率，介电损耗成为了主要问题。应尽量减少串扰，并使其保持低于一定限度，最高不得超过奈奎斯特准则的规定，典型值为 -40 dB。

　　更高带宽：随着 PAM4 等技术的成熟，以及新的编码方式的探索，铜缆连接的带宽将持续提升，例如向 800G、1.6T 甚至更高迈进。

　　更远距离：通过更先进的信号调理技术和材料，铜缆的有效传输距离有望进一步延长。

　　与光纤技术融合：可能会出现铜缆和光纤混合使用的方案，充分发挥各自的优势。

　　液冷技术应用：针对高带宽铜缆的散热问题，液冷技术可能会得到更广泛的应用。

　　标准化和生态系统完善：行业标准组织的持续推动，将促进铜缆高速连接技术的标准化和生态系统的完善。

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