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智能光通讯 光通信概念走强,日海智能三连板
发布时间 : 2024-11-23
作者 : 小编
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光通信概念走强,日海智能三连板

2月26日,光通信概念走强,日海智能三连板,金百泽涨逾10%,源杰科技涨近10%,铭普光磁、罗博特科等跟涨。

新机遇新技术新需求,人工智能推动光通信产业新一轮发展

(源初/文)近年来,随着人工智能、大数据和云计算等技术的飞速发展,全球通信网络正面临前所未有的需求和挑战。在这一背景下,高速大容量全光通信技术的创新和应用变得尤为关键。

光通信需应对的五大需求挑战

为了支持AI大模型分布式集群训练,光通信网络需要具备大带宽、低时延、无损和高可靠性等特性,需应对五大需求挑战。

首先,超大规模组网是基础。为了处理海量数据传输,网络必须采用多层胖树、Dragonfly和多维Torus加光交叉OCS等新型组网架构,以优化性能。智算中心网络和算力枢纽间网络需要实现百万卡以上集群训练间的高效互联。

其次,超高速互联是关键。AI大模型训练对带宽提出极高要求,需采用51.2Tbps以上太网交换机和400G/800G接口,逐步升级到1.6T/3.2T光接口。算力枢纽间网络还需要铺设400G超长距离光传输系统,实现城市DC间的高速互联。

第三,超低时延至关重要。低时延确保AI训练和推理效率,需通过采用高速接口和优化拥塞控制算法来减少设备及光模块传输时延。新建直达光纤和提升网络扁平化程度,有助于进一步降低传输时延和接驳时延。

第四,超高可靠性是保障。为了大规模AI集群训练的稳定性,网络必须提升设备和光模块的可靠性,配置基于硬件的快速故障检测和自愈能力,同时优化网络拓扑以实现多层备份和快速故障保护。

最后,智能化管控运维是高效运行的基础。自动化和智能化运维能够支持端到端可视化和实时监测,提升故障快速定位和性能实时监测能力。通过数字孪生和大数据分析实现预测性维护和预警预判,有助于全面提升网络的智能化管理水平。

先进光纤技术应对新需求

超低损光纤在400G光传输系统中扮演着至关重要的角色。G.652.D光纤虽然在超低损耗和大容量传输方向有所优化,但在大规模部署中仍面临限制。相较之下,G.654.E光纤因其更高的光纤传输容量和更低的信号损耗,成为400G光传输系统的首选。

G.654.E光纤主要具有三大显著优势。首先是超低损耗性能,相比传统G.652.D光纤,G.654.E光纤的损耗降低至0.15dB/km,有效延长了传输距离;其次是更高的光纤容量,支持更大容量的光信号传输,满足未来网络大数据传输需求;最后是兼容性好,与现有光纤网络设备兼容,便于系统升级和部署。

G.654.E光纤已具备规模量产和工程部署能力,东数西算推动 G.654.E光纤在我国干线网的部署,并已成为海缆光通信系统实现跨洋超长距传输的应用首。同时,国产G.654E超低损光纤指标提升至0.15dB/km的能力可期。

目前,我国三家电信运营企业积极围绕8个国家枢纽节点和北京、上海、广州、武汉、成都等城市建设G.654.E光缆,部署规模超三万皮长公里。

中国移动在2022年至2024年已开展两次G.654.E光缆集采,采购规模超1万皮长公里。中国电信在上海-广州、北京-太原、广州-贵阳、武汉-广州等新建干线光缆中部署G.654.E光纤,部署规模超0.5万皮长公里。中国联通新建的北京-雄安、西安-合肥、赣州-韶关-怀集等约0.5万皮长公里光缆采用G.654.E光纤。

随着数据传输需求的不断增加,单纯依靠提高单模光纤容量已难以满足未来网络的发展需求。空分复用(SDM)光纤技术因此应运而生,成为未来光通信技术的重要发展方向。

数据显示,SDM光传输容量已突破P比特。2023年,中国信息通信科技集团利用19芯单模多芯光纤实现总传输容量4.IPbps光传输系统。2023年,日本NICT在欧洲光通信会议上报道了基于38芯3模的多芯少模光纤,实现22.9 Pbps 光传输系统。

SDM光纤通过在单根光纤中集成多芯或多模,从而实现容量的大幅提升。随着技术的进一步成熟,未来有望在实际网络中实现更高的传输效率和更低的能耗。

值得一提的是,空芯光纤作为SDM光纤的另一重要形式,具有更低的信号损耗和更高的传输速度。目前,空芯光纤已在实验室中实现了0.114dB/km的损耗水平,显示出巨大的应用潜力。

目前,这方面技术的全球角逐已开启。在解决光纤空间几何结构标准化和工艺稳定性,现网部署工程化等问题上,仍需5-8年持续攻关。同时,需加快原材料技术、设备技术和器件技术、中继放大技术等产业链联动和推进试验验证,逐步向实用化演进。

加速网络智能化发展

在光纤技术不断演进的同时,智能管控技术也在加速推动网络的智能化发展。通过引入AI、大数据等技术,智能管控系统能够实现对网络运行状态的实时监测、故障预测和智能优化,从而提高网络的整体运行效率和可靠性。

提升智算中心网络运维效率:采用意图感知、数字孪生、AI推理训练等核心技术,提升智算中心网络的自动化和智能化运维能力,重点解决故障定位难和影响AI大模型训练效率等问题。

智能管控系统的核心在于数据的采集与分析。通过对网络设备和传输数据进行实时监测,系统能够及时发现潜在问题并进行预警。此外,AI技术的引入使得系统能够基于历史数据和实时数据进行智能分析和预测,为网络的优化和运维提供有力支持。

在AI时代,高速大容量全光通信技术的发展不仅是技术创新的需求,更是满足未来网络需求的必然选择。超低损光纤和空分复用光纤作为两大关键技术,将在未来通信网络中发挥重要作用。同时,智能管控技术的应用将进一步提升网络的智能化水平,为通信网络的可持续发展提供坚实基础。

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