Smart Core的生产
随着全球人工智能（AI）基础设施的全球资本支出增加，没有人愿意错过这一浪潮，以及对计算和数据传输浪潮的需求，推动了每个渠道光学PHY的开发。
的Sian3和DSP Phy芯片，旨在单模光纤（SMF）和多模式纤维（MMF）链路，优化了800G和1.6T光学互连的功耗和成本，为AI串件提供了有效的支持。
通过集成的VCSEL驱动程序扩展短程MMF链接寿命，而Sian3则通过3NM流程将1.6T功耗降低至23W。
第1部分
Sian3和
核心值
对AI簇的计算需求呈指数增长，尤其是在驱动GPU从1.6Tbps迁移的制造商的背景下，光学互连已成为瓶颈。
高速互连面临多个挑战，主要包括：
短途互连（100m以内）受VCSEL技术的物理瓶颈的限制。
在1.6T速度下，长距离互连（2-3公里）显着增加，成为扩展AI簇的主要限制。
Sian3并提供每个通道的速度，支持8个通道，以达到1.6Tbps的总带宽，并且性能直接满足AI训练和推理的高吞吐量要求。
在分布式深度学习中，群集中GPU之间的参数同步需要极低的延迟和高带宽。 SIAN系列通过PAM-4调制和DSP优化控制了低于10°²的位错误率（BER），以确保数据传输的可靠性。
对于用户而言，这意味着更快的模型训练速度和更高的计算效率。在数据中心中，Sian3支持的1.6T链接可以将簇之间的通信瓶颈减少约50％，从而大大改善了总体吞吐量。
功耗是AI簇的可扩展性的关键限制因素。
传统800G SMF光学模块的功耗约为15-16W。如果直接扩展到1.6吨，功耗可能会翻一番，超过30W，从而增加冷却成本和能源消耗。
Sian3使用3NM工艺和DSP体系结构优化来降低1.6吨至23W的功耗，与竞争对手相比（约32W）节省了约28％的能耗。每位（PJ/位）也相应下降，在800克处接近水平。
对于短距离MMF链接，已集成了VCSEL驱动程序，并且功耗在10-12W的范围内得到控制。这种设计扩大了VCSEL技术的寿命，使其在1.6T时代仍然具有竞争力。
对于短途应用（例如在100米以内的机架之间），用户可以获得低功耗和高密度的双重优势，从而降低了机床中的散热压力。从5nm到3NM的过程过渡可减少功耗并降低芯片尺寸。
与Sian2相比，Sian3的Die面积减少了约30％，从而降低了制造成本和包装成本。对于模块开发人员而言，这意味着每位成本（$/位）的成本降低，使1.6T光学模块更具竞争力。
通过综合驱动程序来减少外部组件要求，进一步优化了短途链接的BOM（材料法案）成本。降低成本直接转化为较低的采购和运营费用。例如，在部署1.6T簇时，数据中心运营商可以节省约20％的互连成本，同时受益于更高的带宽密度。
Sian3并针对不同的链路长度进行优化提供灵活的解决方案。
Sian3支持2-3公里的SMF链接，适用于建筑物跨建筑物的AI群集连接；
它专注于100米内的MMF链接，以满足机架或计算机室中的高密度需求。
这种层次设计使用户可以根据实际情况选择最佳解决方案，并避免浪费资源。
Sian3可用于连接到分布式数据中心；
它适用于内阁部署，并共同建立一个有效的光学互连网络。
第2部分
的交付计划
Sian3凭借其在功耗，带宽密度和过程技术方面的优势，以1.6吨的功耗为23W，支持1.6TBPS带宽，以满足AI群集的高吞吐量要求，并降低了芯片大小和成本在3nnm流程中。当然，Sian3还面临着诸如高初始制造成本，与现有模块的兼容性挑战以及有效散热解决方案的需求。
VCSEL驱动程序的整合实现了低功耗（10-12W）和成本效益，这特别适合短距离高密度部署，同时扩展了短距离光学应用周期，但受100米内的链路距离的限制，并且对较高的带宽处的可伸缩性有疑问，并且还面临热管理压力。
这两种产品分别针对SMF和MMF市场进行了优化，旨在涵盖从高度尺度数据中心到中小企业和边缘计算的光学互连需求。尽管在1.6T高密度部署中都面临着热管理和电源设计挑战，但Sian3更适合寻求长期投资回报的绩效的顶级客户，并为成本和功率耗费的用户提供即时优势。
现在已向早期客户和合作伙伴提供了Sian3和芯片样品。 Sian3的产量预计将在2025年第三季度增长，展示了Sian Chips和200G VCSEL在加利福尼亚州旧金山在加利福尼亚州旧金山举行的1.6吨光学模块中运行的200G VCSEL。
概括
的Sian3和DSP PHY芯片通过高功率消耗设计和200G/通道的流程优化为AI簇的光学互连提供了强有力的支持。
Sian3符合长距离SMF链接的高性能需求，其23W为1.6T功耗和3NM流程股息；它通过VCSEL集成和低成本特征延长了短途MMF的应用寿命。
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