OCP EMEA 2025: FiberMall의 레인당 1.6G 기반 224T 플러그형 광 모듈

인공지능(AI)과 머신러닝의 급속한 성장으로 인해 더 높은 대역폭에 대한 수요가 크게 증가했으며, 이로 인해 레인당 224G 구성이 필수적이 되었습니다. 데이터 센터의 끊임없이 증가하는 전력 요구 사항을 관리하기 위해서는 향상된 에너지 효율 또한 매우 중요합니다.

구리 기반 전송이 물리적 한계에 도달함에 따라, 광 통신은 서버와 랙 전반에 걸친 확장 가능한 AI 구축에 필수적인 요소가 되었습니다. 특히 IEEE 802.3dj는 레인당 224G 기술 표준화에 적극적으로 참여하고 있으며, 여러 공급업체가 OFC1.6에서 레인당 224T 2025G 솔루션을 시연했습니다.

OSFP MSA의 최신 개정판은 점차 심화되는 열 문제를 해결하도록 설계된 혁신적인 섀시 디자인을 도입했습니다. 첨부된 그림과 같이 OSFP 2×1 케이지 디자인은 모듈에 수냉판을 직접 장착할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 열 관리를 향상시키고 전력 대비 성능의 균형을 최적화하는 동시에 더욱 고밀도 AI 서버 구성을 지원합니다.

예를 들어, FiberMall의 1.6T OSFP224 2*DR4 모듈은 18.75nm DSP를 사용할 때 5pJ/bit의 에너지 효율을 보입니다. 3nm DSP로 전환하면 성능 저하 없이 전력 소비를 16.25pJ/bit로 줄일 수 있습니다. LPO를 통해 추가적인 전력 절감 효과를 얻을 수 있으며, 6.25pJ/bit라는 놀라운 전력 절감 효과를 달성하여 에너지 효율적인 AI 스케일링에 이상적인 솔루션으로 자리매김합니다.

1.6T OSFP224 2xDR4 모듈의 경우, 3nm 및 5nm DSP 구현 간의 비교 OMA 및 TDEcQ 테스트 결과를 얻었습니다. 3nm DSP는 아직 초기 설계 단계에 있지만, 초기 성능은 이미 지정된 기준을 충족하고 있으며 5nm 설계 결과와 유사한 추세를 보이고 있습니다.

3nm DSP 설계는 모든 채널에서 비트 오류율 임계값을 상당한 여유를 두고 충족하여 사양 및 생산 가능성을 준수함을 확인했습니다.

1.6T OSFP224 2xDR4 LRO 광 모듈의 종단간 검증 결과, 모든 채널의 비트 오류율(BER)이 1E-4 임계값보다 훨씬 낮음을 확인했습니다. 이 결과는 생산 단계에서의 견고한 신호 무결성을 입증하며, DSP 없이 1.6T 시스템을 구축하고 에너지 절감을 달성하는 데 중요한 이정표가 될 것입니다.

FiberMall은 1.6T OSFP224 2xVR4 및 1.6T OSFP224 2xFR4 모듈에 대한 애플리케이션 지원을 적극적으로 개발 및 확장하고 있습니다. 첨부된 아이 다이어그램에서 볼 수 있듯이, 초기 설계 프로토타입은 뛰어난 완성도와 링크 안정성을 보여줍니다. 가장 중요한 목표는 AI 클러스터 내 단거리 연결부터 장거리 스파인-리프 상호 연결까지 다양한 거리에 걸쳐 포괄적인 커버리지를 보장하는 것입니다.

요약하자면, 급성장하는 인공지능 분야는 데이터 센터가 더 높은 대역폭과 더 낮은 전력 소비를 제공하는 솔루션을 요구하도록 만들고 있습니다. 1.6T 광학 시스템 레인당 224G 기술 기반은 미래 AI 인프라의 중추적인 발전을 의미합니다. 업계 발전이 빠르게 진행됨에 따라, FiberMall은 표준 확정에 앞서 이러한 광 모듈에 대한 실시간 시연을 실시했습니다. 새롭게 도입된 OSFP 케이지 설계는 수냉 방식을 지원하여 탁월한 열 관리 기능을 제공합니다. 또한, 3nm DSP의 탁월한 성능과 선형 광학 기술을 통한 전력 소비 감소, 그리고 LRO 모듈의 검증된 신뢰성은 향후 DSP 없는 설계를 위한 토대를 마련합니다.

앞으로 다양한 데이터 센터 환경에서의 배포 확장성과 이러한 혁신을 새로운 네트워크 아키텍처와 통합하는 것과 같은 고려 사항도 탐색을 위한 흥미로운 길을 제공할 수 있습니다.