3月26-28日,第49届光网络与通信研讨会及博览会(OFC)在美国加州圣地亚哥会展中心举行,来自全球40多个国家和地区的1000多家企业参展。锐捷网络作为光模块参展商之一,现场发布并展示了基于LPO(Linear-drive Pluggable Optics,线性驱动可插拨光模块)技术的800G-OSFP-DR8-LD和400G-QSFP112-DR4-LD高速光模块。同时,锐捷网络联合字节跳动、是德科技共同进行了基于51.2Tbps交换机满配800G LPO光模块的蛇形打流测试,现场眼见为实地展示了800G LPO的端口时延、丢包率、误码率,以及系统整体稳定性和可靠性。
锐捷网络展位号:#5334,诚邀新老客户莅临展台参观指导!
在OFC 2024现场,锐捷网络接待了来自北美、巴西等海外以及国内的二十多家设备商、集成商,双方就技术需求、交付、服务、价格等多方面进行了沟通,以期在未来的合作机会。

全新发布基于LPO技术的400G/800G自研光模块
本次OFC展会,锐捷网络发布了基于LPO技术的400G和800G自研光模块,标志着公司在高速光通信领域的技术实力和创新能力得到了显著提升。

800G-OSFP-DR8-LD

400G-QSFP112-DR4-LD
功耗下降50%:LPO光模块功耗相较普通光模块下降50%。低功耗不仅节省电力开 销,而且能够减少模块内组件的发热,提升产品寿命。
客户成本降低25%:光模块中不使用DSP组件,从而可以将客户光模块采购成本下降。
时延降低90%:传统集成DSP组件的光模块传输时延约100ns,而基于LPO技术的光模块传输时延小于10ns。
基于51.2T交换机的全端口LPO蛇形打流演示
在展会上,锐捷网络展示了基于51.2Tbps交换机满配自研800G LPO光模块的蛇形打流测试。现场测试仪通过800G光纤连接到字节跳动B5020 51.2Tbps交换机的01端口,其余63个端口均使用锐捷网络800G OSFP DR8 LD高速光模块,利用光模块自环线缆及交换机内部流量配置实现蛇形打流拓扑。
通过网络测试仪持续的数据打流,系统显示数据0丢包。

交换机所有端口插上LPO后,进行光口自环误码率测试。通过交换机命令展示可以看到所有使用的800G LPO光模块端口误码率(BER)在展会现场常温25度环境下均小于1e-11,表现十分优异。在实验室高温50度环境下也均小于1e-9,仍有5个数量级的裕量,完全满足数据中心场景使用。

高温50度实验室测试数据
近年来,锐捷网络依托持续的研发创新和快速的市场拓展,收入规模稳健增长。面对各行业对网络化、数字化需求增长的态势,锐捷网络将加快市场拓展步伐,建设新的生产基地,打造创新数字工厂,发挥锐捷网络在先进生产制造工艺上的优势。
锐捷网络计划在今年完成自有产线的400G和800G LPO光模块量产,进行1.6T LPO光模块、3.2T NPO光引擎的可行性测试,持续迭代创新为客户带来低功耗、低时延、低成本的产品和解决方案。
未来,在AI算力带动行业需求爆发下,锐捷网络将持续加强LPO等关键低功耗技术储备,在数据中心网络建设上继续走可持续发展之路,支持交换新技术发挥更大的性能,研发出更多数据中心网络创新技术和产品,共筑绿色数字经济。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。