Ams‑Osram ra mắt nền tảng mô phỏng truyền quang MicroLED để đẩy nhanh thiết kế kết nối tốc độ cao cho AI
Ams‑Osram ra mắt nền tảng mô phỏng truyền quang MicroLED để đẩy nhanh thiết kế kết nối tốc độ cao cho AI
2026-08-19
Ams-Osram ra mắt nền tảng mô phỏng truyền quang MicroLED để tăng tốc thiết kế kết nối tốc độ cao cho Trung tâm dữ liệu AI
Được thúc đẩy bởi sự tăng trưởng bùng nổ trong nhu cầu AI, đầu tư vốn khổng lồ đang đổ vào cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu.Cả việc đào tạo các mô hình lớn hiện đại và chạy khối lượng công việc suy luận cho các đại lý AI như ChatGPT và Claude đều đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ.
Trung tâm dữ liệu AI bao gồm các mạng được xây dựng bằng cách kết nối các bộ xử lý và thiết bị lưu trữ.Tuy nhiên., các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới đang phải đối mặt với một thách thức chung nghiêm trọng: băng thông mạng, cho dù trong hoặc giữa các máy chủ, cần cải thiện đáng kể.
Từ góc độ kỹ thuật, phương pháp thông thường là tiếp tục tăng tần số truyền tín hiệu qua mạng dây đồng. Tuy nhiên, phương pháp này đang tiến gần đến giới hạn vật lý.Khi tần số truyền tăng, tiêu thụ năng lượng mỗi bit, sản xuất nhiệt và sự phức tạp của hệ thống tăng lên đồng thời.
Trong bối cảnh này, AMS-OSRAM đang phát triển một giải pháp truyền quang dựa trên microLED để truyền dữ liệu băng thông cao trong các trung tâm dữ liệu AI.Các mạng quang truyền thống băng thông cao áp dụng mô hình "nhanh nhưng hẹp": dữ liệu được truyền qua một sợi quang duy nhất ở tần số cực cao.sử dụng hàng trăm đến hàng ngàn máy phát microLED hoạt động song song để thay thế các máy phát tốc độ cao duy nhất, máy phát laser công suất cao.
Mảng microLED cùng với công nghệ điều khiển và điều khiển của nó đã đạt được sự triển khai thương mại trên nền tảng EVIYOS TM của AMS-OSRAM cho ánh sáng ô tô.Điều này chứng minh chắc chắn rằng công ty đã vượt qua các thách thức sản xuất và đóng gói chung cho máy phát microLED mật độ cao và mạch điều khiển kỹ thuật số.
Tuy nhiên, các thiết bị microLED để truyền thông dữ liệu khác với những thiết bị được sử dụng trong ánh sáng ô tô trong cả các đặc điểm kỹ thuật hiệu suất và cách tiếp cận thực hiện. network‑equipment manufacturers aiming to drive innovation with microLED are still awaiting definitive verification results to validate the performance of such systems under real‑world operating conditions in data centers.
01
Mô hình mô phỏng: Sao chép hiệu suất cấp liên kết trong điều kiện hoạt động thực tế
Với mục đích này, AMS-OSRAM đã phát triển một phương pháp xác nhận chính xác đối với các yêu cầu của thông số kỹ thuật ngành.Công ty đã xây dựng một mô hình mô phỏng cấp hệ thống độ trung thực cao có khả năng đánh giá toàn diện hiệu suất của các liên kết truyền thông dựa trên microLED được điều khiển bởi các luồng dữ liệu AI thực tế.
Mô hình cấp hệ thống AMS-OSRAM tích hợp các khả năng mô phỏng phạm vi thời gian, phạm vi tần số và tỷ lệ lỗi bit (BER).ống kính và các loại sợi quang khác nhau, cũng như truyền bình đẳng, trình điều khiển, nhận bình đẳng và khuếch đại.Mô hình này bao gồm đầy đủ tất cả các khối xây dựng cốt lõi của giao diện điện quang cho các liên kết dữ liệu quang học trong máy chủ AI.
Các mô hình cấp thiết bị này kết hợp các thông số đặc trưng microLED được đo bằng thực nghiệm với các mô hình hành vi vật lý của các thành phần khác.Chúng cho phép phân tích toàn diện các tác động của các thông số điện và quang học chính, bao gồm phân bố bức xạ microLED, khả năng phản hồi photodiode, cũng như phân tán màu sắc và phân tán phương thức của sợi quang.Mô hình mô phỏng có thể chính xác xuất các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) như tỷ lệ lỗi bit, tỷ lệ năng lượng trên mỗi bit và tín hiệu-đồn.
Người dùng có thể tính toán linh hoạt các KPI khác nhau cho các điều kiện hoạt động và kết hợp thành phần được chỉ định.Mô hình có thể trực quan chứng minh các biến đổi KPI động do thay đổi chiều dài sợi hoặc loại sợiKhi tối ưu hóa hướng tới tỷ lệ lỗi bit nhắm mục tiêu, người dùng cũng có thể tận dụng mô hình để đánh giá và đánh đổi hiệu suất so với tiêu thụ năng lượng.
Phương pháp này cũng hỗ trợ dẫn xuất ngược. Dựa trên các yêu cầu tối ưu hóa hệ thống, mô hình có thể tính toán lại các yêu cầu thông số kỹ thuật cụ thể cho mỗi thành phần trong liên kết.
02
Tiếp tục mở rộng: Mô phỏng độ tin cậy cao cho phép xác nhận và tối ưu hóa giải pháp chính xác
Hiện tại, chức năng của mô hình này đang được mở rộng liên tục.Các kế hoạch trong tương lai bao gồm kết hợp các thiết bị mô phỏng cho điện và quang thông qua giữa micro-LED và photodiodes dày đặc, cũng như đặc điểm nhiệt của các thiết bị đóng gói.
Đối với các đối tác và khách hàng tiềm năng bao gồm các nhà sản xuất thiết bị mạng,Điều này có nghĩa là trước khi đầu tư vào thiết kế và sản xuất phần cứng kết nối dữ liệu dựa trên microLED đầu tiên, họ có thể thực hiện xác nhận và tối ưu hóa giải pháp chính xác thông qua mô hình liên kết hệ thống đáng tin cậy.
Với mô hình mô phỏng này, các đối tác có thể xác định chính xác các yêu cầu kỹ thuật cho từng thành phần riêng lẻ trong liên kết dữ liệu, đánh giá khả năng cung cấp các thành phần cần thiết,và kiểm tra đầy đủ tính khả thi của thiết kế hệ thống tổng thể.
Ams‑Osram ra mắt nền tảng mô phỏng truyền quang MicroLED để đẩy nhanh thiết kế kết nối tốc độ cao cho AI
Ams‑Osram ra mắt nền tảng mô phỏng truyền quang MicroLED để đẩy nhanh thiết kế kết nối tốc độ cao cho AI
2026-08-19
Ams-Osram ra mắt nền tảng mô phỏng truyền quang MicroLED để tăng tốc thiết kế kết nối tốc độ cao cho Trung tâm dữ liệu AI
Được thúc đẩy bởi sự tăng trưởng bùng nổ trong nhu cầu AI, đầu tư vốn khổng lồ đang đổ vào cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu.Cả việc đào tạo các mô hình lớn hiện đại và chạy khối lượng công việc suy luận cho các đại lý AI như ChatGPT và Claude đều đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ.
Trung tâm dữ liệu AI bao gồm các mạng được xây dựng bằng cách kết nối các bộ xử lý và thiết bị lưu trữ.Tuy nhiên., các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới đang phải đối mặt với một thách thức chung nghiêm trọng: băng thông mạng, cho dù trong hoặc giữa các máy chủ, cần cải thiện đáng kể.
Từ góc độ kỹ thuật, phương pháp thông thường là tiếp tục tăng tần số truyền tín hiệu qua mạng dây đồng. Tuy nhiên, phương pháp này đang tiến gần đến giới hạn vật lý.Khi tần số truyền tăng, tiêu thụ năng lượng mỗi bit, sản xuất nhiệt và sự phức tạp của hệ thống tăng lên đồng thời.
Trong bối cảnh này, AMS-OSRAM đang phát triển một giải pháp truyền quang dựa trên microLED để truyền dữ liệu băng thông cao trong các trung tâm dữ liệu AI.Các mạng quang truyền thống băng thông cao áp dụng mô hình "nhanh nhưng hẹp": dữ liệu được truyền qua một sợi quang duy nhất ở tần số cực cao.sử dụng hàng trăm đến hàng ngàn máy phát microLED hoạt động song song để thay thế các máy phát tốc độ cao duy nhất, máy phát laser công suất cao.
Mảng microLED cùng với công nghệ điều khiển và điều khiển của nó đã đạt được sự triển khai thương mại trên nền tảng EVIYOS TM của AMS-OSRAM cho ánh sáng ô tô.Điều này chứng minh chắc chắn rằng công ty đã vượt qua các thách thức sản xuất và đóng gói chung cho máy phát microLED mật độ cao và mạch điều khiển kỹ thuật số.
Tuy nhiên, các thiết bị microLED để truyền thông dữ liệu khác với những thiết bị được sử dụng trong ánh sáng ô tô trong cả các đặc điểm kỹ thuật hiệu suất và cách tiếp cận thực hiện. network‑equipment manufacturers aiming to drive innovation with microLED are still awaiting definitive verification results to validate the performance of such systems under real‑world operating conditions in data centers.
01
Mô hình mô phỏng: Sao chép hiệu suất cấp liên kết trong điều kiện hoạt động thực tế
Với mục đích này, AMS-OSRAM đã phát triển một phương pháp xác nhận chính xác đối với các yêu cầu của thông số kỹ thuật ngành.Công ty đã xây dựng một mô hình mô phỏng cấp hệ thống độ trung thực cao có khả năng đánh giá toàn diện hiệu suất của các liên kết truyền thông dựa trên microLED được điều khiển bởi các luồng dữ liệu AI thực tế.
Mô hình cấp hệ thống AMS-OSRAM tích hợp các khả năng mô phỏng phạm vi thời gian, phạm vi tần số và tỷ lệ lỗi bit (BER).ống kính và các loại sợi quang khác nhau, cũng như truyền bình đẳng, trình điều khiển, nhận bình đẳng và khuếch đại.Mô hình này bao gồm đầy đủ tất cả các khối xây dựng cốt lõi của giao diện điện quang cho các liên kết dữ liệu quang học trong máy chủ AI.
Các mô hình cấp thiết bị này kết hợp các thông số đặc trưng microLED được đo bằng thực nghiệm với các mô hình hành vi vật lý của các thành phần khác.Chúng cho phép phân tích toàn diện các tác động của các thông số điện và quang học chính, bao gồm phân bố bức xạ microLED, khả năng phản hồi photodiode, cũng như phân tán màu sắc và phân tán phương thức của sợi quang.Mô hình mô phỏng có thể chính xác xuất các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) như tỷ lệ lỗi bit, tỷ lệ năng lượng trên mỗi bit và tín hiệu-đồn.
Người dùng có thể tính toán linh hoạt các KPI khác nhau cho các điều kiện hoạt động và kết hợp thành phần được chỉ định.Mô hình có thể trực quan chứng minh các biến đổi KPI động do thay đổi chiều dài sợi hoặc loại sợiKhi tối ưu hóa hướng tới tỷ lệ lỗi bit nhắm mục tiêu, người dùng cũng có thể tận dụng mô hình để đánh giá và đánh đổi hiệu suất so với tiêu thụ năng lượng.
Phương pháp này cũng hỗ trợ dẫn xuất ngược. Dựa trên các yêu cầu tối ưu hóa hệ thống, mô hình có thể tính toán lại các yêu cầu thông số kỹ thuật cụ thể cho mỗi thành phần trong liên kết.
02
Tiếp tục mở rộng: Mô phỏng độ tin cậy cao cho phép xác nhận và tối ưu hóa giải pháp chính xác
Hiện tại, chức năng của mô hình này đang được mở rộng liên tục.Các kế hoạch trong tương lai bao gồm kết hợp các thiết bị mô phỏng cho điện và quang thông qua giữa micro-LED và photodiodes dày đặc, cũng như đặc điểm nhiệt của các thiết bị đóng gói.
Đối với các đối tác và khách hàng tiềm năng bao gồm các nhà sản xuất thiết bị mạng,Điều này có nghĩa là trước khi đầu tư vào thiết kế và sản xuất phần cứng kết nối dữ liệu dựa trên microLED đầu tiên, họ có thể thực hiện xác nhận và tối ưu hóa giải pháp chính xác thông qua mô hình liên kết hệ thống đáng tin cậy.
Với mô hình mô phỏng này, các đối tác có thể xác định chính xác các yêu cầu kỹ thuật cho từng thành phần riêng lẻ trong liên kết dữ liệu, đánh giá khả năng cung cấp các thành phần cần thiết,và kiểm tra đầy đủ tính khả thi của thiết kế hệ thống tổng thể.