SR场景下的8x100G技术解读
800g光模块技术背景
对于800g光模块接口技术，有两个主要的组织，一个是800g pluggable msa工作组，另一个是qsfp-dd800 msa。基于800g pluggable msa工作组发布的800g技术白皮书，其主要应用场景是基于数据中心下的sr 百米级左右场景的8x100g解决方案、fr约2km场景的4x200g解决方案，以及在dr 约500m场景下800g可能的解决方案。今天要解读的是sr场景下的8x100g技术。
当前的数据中心结构主要可以派生出两种主要体系结构：
一种是超大规模数据中心3层结构，各层之间呈一定的收敛比，比如说3：1，而在spine层之上，通过zr类型的相干光互连方案来实现与其它数据中心的互联，如下图所示。这个结构是一个流量融合的网络，通常取决于服务要求与capex优化之间的平衡。
另一种是基于ai集群的数据中心网络2层体系结构，如下图所示。它的层级比第一种网络结构要少，层与层之间没有收敛，也意味着大数据的流量更大。这种结构下每个leaf直接对接服务器接口，但流量交互就要小的多。同时，它的部署速度也要比第一种结构要快，几乎没有任何的流量融合。
那么以上结构在什么情况下要800g的接口需求？按照白皮书的建议：在第一种典型的结构中，如果server到tor之间的速率达到200g，那么再往上就得上800g（4x200g）。对于第二种数据中心结构场景，当server到leaf的数量流量达到2x200g时，leaf层往上才能用到800g宽带接口。
另外，在以上两种结构中，业务到leaf的距离通常是机架内4m/跨机架20m，tor到leaf层大约在60m-100m，而leaf层到spine通常在500m-2km不等，最后spine到dci以及之间的互联在80km-120km左右。如文章开头所说，msa要解决的其一就是sr场景下800g接口技术，也就是覆盖100m左右的sr 8x100g技术，其二是要解决500m-2km的fr与dr场景。
sr场景下的8x100g技术分析
对于msa或者相关厂商来说，它们的目标都是开发出低成本的8x100g光模块，而这种低成本的思路是定义一种通过高度集成的方式使成本线性下降的发射机技术。对于当前潜在的交换机端口不断增长，每个机架服务器数量不断减少的趋势，也可以通过低成本的800g s提供串行100g服务器连接来支持。传统的国内数据中心之间互联是通过支持30-50m的vcsel多模传输技术，而msa侧是基于100g pam4技术的单模光纤互连，不再采用基于vcsel的多模方案，而是采用并行单模smf传输psm8，调制格式为pam4的方式（内置dsp芯片）的方式来实现800g sr场景需求，如下图所示。
为了保证基于单模smf下800g-sr8的低成本和功耗优势，msa为800g-sr8定义合理的pmd层标准确立了三个方面的原则：
多种方案的发射机技术，如dml,eml及硅光siph；器件所有的潜能都能被充分利用，以达到目标链路性能；只要满足可靠的链路性能，尽可能放松pmd层的参数指标。基于smf的800g-sr8的解决方案的功率预算与ieee 400g-sr8中定义的相似，区别在于新增psm8连接器的插损，即基于当前400ge dsp asic以及成熟的光学电子元件就可以保障sr8的功率预算。除此以外，800g-sr8 pmd的最大挑战就在于找到合适的发射机光调制幅度（oma)，消光比（er)，发射机眼图闭合代价（tdecq)以及接收机灵敏度。msa工作组通过对比不同的发射机的ber性能，以找到合适的这些参数指标，如下图所示。
（a）采用商用400g dsp芯片测试的eml发射机的ber与oma结果；
（b）采用商用400g dsp芯片测试siph发射机的ber与oma结果；
（c）采用商用400g dsp芯片测试dml发射机的ber与oma结果。
以上比较都是基于400g dsp芯片上的测试结果。其中a和b方案已经广泛讨论，c方案中dml的ber性能表明，在这种情况下，oma的灵敏度与eml,siph的灵敏度相当。考虑到siph的发射功率较低，以及三种方案的灵敏度都够高，可以适当放宽800g-sr8中的最低oma要求。同时考虑sr场景下灵敏度要求相对较低，以及800g模块的功耗限制，msa也建议使用低复杂的dsp模式。另一个参数是误码率er，它也与功耗直接相关，通常情况下只要er不会影响链路的可靠性，er越小越好。
基于以上分析，在800g-sr方案中，基于smf单模的低成本和功耗的解决方案也是可行的。下回看一看4x200g的解决方案。
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一种是超大规模数据中心3层结构，各层之间呈一定的收敛比，比如说3：1，而在spine层之上，通过zr类型的相干光互连方案来实现与其它数据中心的互联，如下图所示。这个结构是一个流量融合的网络，通常取决于服务要求与capex优化之间的平衡。
另一种是基于ai集群的数据中心网络2层体系结构，如下图所示。它的层级比第一种网络结构要少，层与层之间没有收敛，也意味着大数据的流量更大。这种结构下每个leaf直接对接服务器接口，但流量交互就要小的多。同时，它的部署速度也要比第一种结构要快，几乎没有任何的流量融合。
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为了保证基于单模smf下800g-sr8的低成本和功耗优势，msa为800g-sr8定义合理的pmd层标准确立了三个方面的原则：
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