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MicroLED CPO(MicroLED-based Co-Packaged Optics)是AI光互联领域最前沿的低功耗方案,由Avicena的LightBundle平台主导。 它把显示技术里的微型LED阵列(尺寸<100μm)直接当光源,取代传统激光器,实现芯片与光引擎共封装(CPO)。核心思路是用“宽而慢”并行架构:数百到数千颗蓝光MicroLED,每颗对应一个独立数据lane,只需100µA极低电流就能跑4Gbps,采用NRZ简单直接调制。 光信号通过多芯成像光纤束并行传输,每根光纤芯精确对准一颗MicroLED和接收端的PD阵列。接收端用CMOS集成PD阵列,把光转回电,整个过程无需复杂WDM或高速SerDes,功耗直接砍到80fJ/bit(Tx端,无FEC)。 技术体系分层: • 发射端(Tx):MicroLED阵列 + CMOS驱动电路 • 互连介质:多芯成像光纤束(支持10米+) • 接收端(Rx):硅PD阵列 + CMOS放大电路 • 封装层:支持SoIC/CoWoS先进封装,与ASIC直接共封装 • 系统层:兼容UCIe/BOW协议,实现>1 Tbps/mm²带宽密度 关键性能参数(Avicena 2025-2026最新演示): • 单lane速率:4Gbps(可扩展) • Tx电流:100µA/LED • Tx能耗:80fJ/bit • BER:<1×10⁻¹²(raw,无FEC) • 传输距离:>10米(已演示30米) 在100k GPU集群中,机架间互联若全用MicroLED CPO,一年可省约1500万度电,整体链路功耗仅为铜缆的5%。 与传统激光CPO对比: MicroLED CPO功耗仅80fJ/bit(激光CPO 0.5-1pJ/bit),密度>1 Tbps/mm ²(激光CPO约0.5 Tbps/mm²),延迟更低(无激光启动时间),架构更简单(无需WDM)。激光CPO靠WDM实现单纤高带宽,但激光阈值电流和温度敏感性导致功耗更高、热管理更难。 MicroLED CPO在AI Scale-Up低功耗场景全面领先,是CPO技术的2.0版本,目前处于工程样片向小批量商用过渡阶段。 #MicroLED #AI光互联 #CPO #AvicenaLightBundle #AI算力
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情人节刚刚过去,不过咱们今天不聊风花雪月,咱们来聊聊目前资本市场上最“火热”的一对CP——AI与能源。 如果说过去两年大家都在盯着谁家的大模型更聪明,那么到了2026年,不管是华尔街还是陆家嘴,聪明的钱都在看谁家给AI盖的“房子”更牛。这个“房子”,就是我们今天要深扒的主角——新一代AI数据中心。 很多朋友会问,数据中心不就是堆服务器的大仓库吗?这就是典型的老观念了。以前的数据中心像个“图书馆”,主要是为了存数据,硬盘转得比脑子快;但新一代AI数据中心,它更像是一个巨大的、有生命的“超级大脑”。它的核心任务不是存,而是“算”。因为像DeepSeek、Seedance这些2026年主流的模型,它们每秒钟都在进行着万亿次级别的吞吐。这就逼着整个产业链发生了一次彻底的基因突变。 咱们把这个产业链像剥洋葱一样剥开来看看。 最里面、最核心的上游,当然还是大家熟悉的“算力皇冠”——AI芯片。虽然英伟达在2026年依然强势,但国内的华为昇腾等玩家也已经通过集群优势站稳了脚跟。这一层是“大脑”。 但今天我要重点讲的,是正在发生巨变的中游。这里藏着两个“超级金矿”。一个是网络连接,也就是光模块和交换机,这是“神经系统”,负责把成千上万个芯片连成一个整体;另一个是温控与电源,这是“血液循环系统”。 最后是下游,就是咱们熟悉的那些应用厂商,不管是做视频生成的,还是做人形机器人的,它们是买单的人。 那么,这个产业链现在的核心技术瓶颈到底在哪儿呢? 逻辑变了。以前我们怕芯片不够快,现在到了2026年,我们发现最痛的痛点变成了两个字:“热”和“墙”。 首先是“热”。现在的AI芯片功耗太恐怖了。传统的风冷,也就是吹空调,已经完全压不住这些“大火炉”了。你可以想象一下,在一个机柜里塞进几十块满负荷运转的GPU,那热量堪比在一个电话亭里点燃一堆篝火。所以,2026年是液冷技术的爆发元年。不管是用冷板式直接贴在芯片上降温,还是把整个服务器泡在氟化液里的浸没式液冷,这已经不是“选修课”,而是“必修课”。 其次是“墙”,也就是“内存墙”和“通信墙”。芯片算得再快,数据传不过去也没用。所以我们看到,今年1.6T的光模块已经开始大规模铺货,甚至3.2T的技术都在路上了。 #数据中心 #光模块 #液冷 #光互联 #1.6t光模块
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