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导语 人工智能(AI)是一场正在改变社会的技术革命,但它需要强大的基础设施支持,包括数据存储、计算能力、网络速度和能耗管理。其中,光收发器是数据中心的关键组成部分。它就像一座桥梁,将电子设备产生的电信号转换成光信号,通过光纤进行高速传输,再在接收端转换回电信号。没有它,AI 所需的海量数据将无法高效流动。 需求爆发:AI 驱动光收发器升级
随着5G、虚拟现实和增强现实、自动驾驶汽车的普及以及物联网的应用,数据量呈指数级增长。传统的铜线传输已无法满足需求,而光纤通信凭借高带宽、低信号损耗、无电磁干扰等优势,成为必然选择。光收发器,正是光纤网络中的“心脏”。 制造难点:纳米级精度决定性能成败 制造光收发器,“光纤对准”和“性能测试”是两大难题。
激光二极管与光纤之间的耦合示意图 光纤对准:发射器(激光二极管芯片)和接收器(光电二极管)必须对准,以确保光纤或波导中实现最大光传输并将损耗降至最低。这样,收发器才能以最佳状态运行。光纤对准通常需要在三个轴向上进行对准,有时甚至需要在多达六个轴向上进行对准。仅仅数微米的未对准就会造成巨大的注入功率损耗。因此,亚微米级的运动和精度是标配,通常需要达到数百纳米级的运动控制精度。同时,光纤对准还必须快速完成,以提高产量并降低加工成本。
高速光电探测器和光接收器 用作许多电子仪器的前端光电转换器
眼图示例 测试测量:是收发器制造过程中的一项关键任务,以了解元件的性能是否正常。高速光电探测器和光电接收器是光收发器与电子仪器之间的接口,用于将光信号转换为电信号,以便通过示波器、网络分析仪和频谱分析仪等仪器进行分析。MKS 为光收发器提供了广泛的测试和测量产品系列,其中包括定制的 OE(光-电)转换器,支持对 100 GB/通道和 200 GB/通道收发器的测试。 MKS 的解决方案:精准赋能 作为 20 世纪 90 年代末电信建设过程中光纤对准的主要参与者,MKS 对设计和制造光收发器所面临的挑战有着深刻的理解。我们已将这些知识转化为独特的产品特性,使其在光收发器制造过程中运用时发挥优势。 纳米级位移台 在使用运动控制系统进行光纤对准时,首先要考虑的参数是最小位移增量 (MIM),即设备能够持续提供的最小位移增量。在调整光纤位置过程中,为了寻找峰值功率的位置,数百纳米量级的最小位置增量是必须的,尤其是单模光纤。
高精度光纤对准系统中的 3 轴 Newport VP 电动位移台总成(右)和多轴 Newport ULTRAlign 手动光纤对准位移台总成(左) 其次,精度和重复精度至关重要。精度很重要,这样位移台才能精确地移动到编程的位置,而重复精度同样重要,这样位移台才能在接到移动到其他位置的指令后,反复返回到相同的位置。再次强调,精度和重复精度要求可以达到数百纳米量级。
定制的 12 轴 Newport OEM 光纤对准 配有环氧树脂点胶系统 一个经常被忽视的参数是运动系统稳定性。一旦到达目标位置,光纤必须在该位置保持几秒钟,以确保光纤固定(如环氧树脂点胶和固化)完成后不会出现任何漂移。 为了最大限度地提高产量,位移台显然必须快速移动。然而,要在不大幅增加成本的情况下实现更小的 MIM、更高的精度和更高的重复精度,需要在速度上作出取舍。因此,在选择最佳电动定位系统时,应充分了解应用目标。 五十多年来,MKS 一直是运动控制领域公认的引领者和创新者之一。Newport 电动位移台和六足位移台专为光纤对准而设计,可广泛用于研发、装配和生产。 光子器件搜索算法 除了采用优异的硬件外,高效的光纤对准还需要与具体应用和对准过程步骤相匹配的位置搜索算法。MKS 已开发了以应用程序编程接口 (API) 形式提供的对准算法,可在 Newport XPS-D 高性能运动控制器的固件中使用(见表 #1)。在对光纤对准系统进行编程时,可将这些 API 函数用作执行运动模式的命令。可以使用特定的搜索算法来查找首束光(即光束的边缘),然后使用更快速、更精确的算法来定位峰值功率位置。第二种算法的选择取决于光束是高斯分布还是具有多个峰值的平顶分布,有些算法可用于两种类型的光束分布,也可以并行使用。
适用于 100 和 200 GB/通道的 OEM 光电转换器
安装在采样示波器中的定制设计的 OEM OE 转换器 MKS 能够提供定制的 OEM 光-电 (OE) 转换器,可安装到采样示波器中,用于在生产过程中对收发器进行性能表征。OE 转换器可根据特定的应用需求进行定制设计,包括频率响应、增益、噪声和其他特性。如表 #2 中的各种通信协议所示,MKS 可对 100 GB/通道和 200 GB/通道的收发器进行测试。
此外,MKS 还提供范围最广的 New Focus 即插即用型高速光接收器和探测器,可提供最低的噪声和最纯净的响应,并有数十种标准产品可供选择。 转自:MKS光电解决方案 注:文章版权归原作者所有,本文内容、图片、视频来自网络,仅供交流学习之用,如涉及版权等问题,请您告知,我们将及时处理。
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