Giải pháp Mô-đun Quang NVIDIA｜Hướng dẫn Lựa chọn: Ngân sách Liên kết Quang 800G và Danh sách Kiểm tra Triển khai

Khi các trung tâm dữ liệu chuyển sang mạng 800G, việc lựa chọn và triển khai các mô-đun quang NVIDIA phù hợp trở nên quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu. Hướng dẫn toàn diện này cung cấp thông tin cần thiết cho các kiến trúc sư và kỹ sư mạng đang lên kế hoạch nâng cấp cơ sở hạ tầng 800G.

Ngân sách liên kết quang đại diện cho thông số kỹ thuật cơ bản xác định xem một kết nối có hoạt động đáng tin cậy hay không. Đối với các mô-đun NVIDIA 800G, việc hiểu các thành phần ngân sách liên kết là điều cần thiết để triển khai thành công.

Các yếu tố chính của việc tính toán ngân sách liên kết bao gồm:

• Công suất Máy phát: Công suất đầu ra quang từ -6 đến +4 dBm tùy thuộc vào loại mô-đun
• Độ nhạy Máy thu: Công suất thu tối thiểu từ -10 đến -4 dBm cho các yếu tố hình thức 800G khác nhau
• Phạt Công suất: Tính đến các tác động của tán xạ, phản xạ và tỷ lệ tuyệt chủng
• Lề Hệ thống: Khuyến nghị lề bổ sung 3-4 dB cho các biến thể về tuổi thọ và nhiệt độ

Việc chọn mô-đun quang NVIDIA phù hợp đòi hỏi phải xem xét cẩn thận nhiều yếu tố ngoài khả năng tương thích tốc độ dữ liệu đơn giản.

Khả năng Tương thích Yếu tố Hình thức: Các yếu tố hình thức QSFP-DD và OSFP cung cấp những lợi thế khác nhau. QSFP-DD cung cấp khả năng tương thích ngược tốt hơn với cơ sở hạ tầng QSFP28/56 hiện có, trong khi OSFP cung cấp hiệu suất nhiệt vượt trội cho các ứng dụng công suất cao hơn.

Yêu cầu về Phạm vi: NVIDIA cung cấp các mô-đun 800G được tối ưu hóa cho các yêu cầu về khoảng cách cụ thể:

• 800G SR8: Lên đến 100 mét trên sợi quang đa mode OM5
• 800G DR8: Lên đến 500 mét trên sợi quang đơn mode
• 800G 2xFR4: Lên đến 2 km với ghép kênh phân chia theo bước sóng
• 800G LR4: Lên đến 10 km cho các ứng dụng trong khuôn viên và đô thị

Tiêu thụ Điện năng: Quản lý nhiệt trở nên ngày càng quan trọng ở mật độ 800G. Yêu cầu về điện năng dao động từ 12W đối với các mô-đun tầm ngắn hơn đến 16W đối với các phiên bản tầm xa hơn.

Việc triển khai 800G thành công đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng trên nhiều khía cạnh của sự sẵn sàng về cơ sở hạ tầng.

Đánh giá Cơ sở hạ tầng Sợi quang:

• Xác minh khả năng tương thích loại sợi (đơn mode so với đa mode)
• Kiểm tra độ sạch và tình trạng của đầu nối
• Xác nhận quản lý phân cực cho quang học song song
• Xác thực chiều dài sợi so với thông số kỹ thuật của mô-đun

Lập kế hoạch Điện năng và Nhiệt:

• Tính toán tổng ngân sách điện năng cho mật độ mô-đun đã lên kế hoạch
• Xác minh luồng không khí và khả năng làm mát đầy đủ
• Theo dõi nhiệt độ mặt trước của công tắc trong quá trình hoạt động
• Lập kế hoạch cho các yêu cầu dự phòng điện năng

Cấu hình và Quản lý:

• Cập nhật chương trình cơ sở của công tắc lên phiên bản được hỗ trợ mới nhất
• Định cấu hình tốc độ dữ liệu và cài đặt FEC thích hợp
• Triển khai giám sát và cảnh báo cho các thông số DOM
• Ghi lại vị trí mô-đun và số sê-ri

Các vấn đề về Lề Ngân sách Liên kết: Khi hoạt động gần khoảng cách tối đa được chỉ định, hãy cân nhắc việc triển khai sửa lỗi chuyển tiếp (FEC) và đảm bảo hiệu suất đầu nối tối ưu thông qua việc làm sạch và kiểm tra thích hợp.

Các Mối quan tâm về Khả năng Tương tác: Mặc dù các mô-đun NVIDIA đã được thử nghiệm về khả năng tương thích rộng rãi, hãy xác thực các kết hợp công tắc và NIC cụ thể trong quá trình thử nghiệm bằng chứng khái niệm trước khi triển khai đầy đủ.

Quản lý Nhiệt: Trong các cấu hình mật độ cao, hãy theo dõi chặt chẽ nhiệt độ cổng và cân nhắc các phụ kiện quản lý luồng không khí nếu hoạt động ở giới hạn nhiệt độ trên.

Sau khi cài đặt, việc kiểm tra toàn diện đảm bảo hiệu suất tối ưu và xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến lưu lượng sản xuất.

• Thực hiện xác minh liên kết cho tất cả các mô-đun đã cài đặt
• Giám sát các thông số giám sát chẩn đoán kỹ thuật số (DDM)
• Xác thực tỷ lệ lỗi và thống kê FEC
• Thực hiện kiểm tra lưu lượng ở tốc độ đường truyền đầy đủ
• Ghi lại các chỉ số hiệu suất cơ sở

Việc lựa chọn và triển khai các mô-đun quang NVIDIA 800G phù hợp cho phép các tổ chức xây dựng các mạng hiệu suất cao, đáng tin cậy, có khả năng hỗ trợ các ứng dụng AI, đám mây và doanh nghiệp đòi hỏi khắt khe nhất. Bằng cách tuân theo phương pháp có cấu trúc này để phân tích ngân sách liên kết và lập kế hoạch triển khai, các nhóm mạng có thể giảm thiểu rủi ro và đảm bảo việc triển khai thành công.