本專欄不定期解讀測試行業標準，歡迎大家在評論區提出你想要了解的測試標準或者關于標準以及測試的問題，是德科技測試工程師會給你解答。是德科技作為全球領先的測試與測量技術公司，長期致力于推動技術標準化和測試方法的完善，為行業提供全面的測試解決方案。

原文作者：

John Calvin

是德科技戰略規劃師和數據通信技術主管

以太網聯盟董事會成員

翻譯：是德科技（中國）有限公司市場部

本文深入探討了 IEEE 以太網標準的發展以及這些標準如何推動下一代數據中心及人工智能。

主要內容如下：

IEEE 以太網標準簡史

IEEE Std 802.3df 和 IEEE P802.3dj 標準的更新

助力下一代超大規模數據中心

基于1985 年首次發布的 IEEE Std 802.3 最初標準，IEEE Std 802.3df 和 IEEE P802.3dj 標準代表了以太網標準的最新進展。這些新標準正在為下一代以太網技術鋪路，其聚合鏈路速度將達到 200 Gb/s、400 Gb/s、800 Gb/s 和 1.6 Tb/s。這些技術專為滿足新興的超大規模數據中心、大型語言模型 (LLM) 以及機器學習 (ML) 應用需求而設計，有望顯著提升性能和可擴展性。

這些標準在光信號和電信號技術的媒體訪問控制(MAC, Media Access Control)、管理系統和物理層規范方面引入了創新。在光學領域，它們利用單模光纖信號調制和探測技術，實現了物理介質附件 (PMA, Physical media Attachments) 的性能指標能夠支持從 采用PAM4 信令調制的500 米到采用DP?16QAM調制的 40 公里距離。它們的問世代表著光學技術的重大進步，增強了不同距離的數據傳輸能力。

最新的 802.3 標準

在電氣方面，這些標準建立了單通道212 Gb/s 接口的新基礎，旨在支持從直接連接銅纜 (CR, Direct Attach Copper) 、芯片到模塊 (C2M)、芯片到芯片 (C2C) 和背板 (KR) 接口的一切。最具技術和工程挑戰性的電氣接口是 C2M 接口，它是 QSFP 或 OSFP 模塊光纖配置中使用的主要物理層接口，支持 104 Tb/s 交換技術的興起。它是下一代人工智能、超大規模數據中心的關鍵組成部分，也是下一代 1.6 Tb/s 銅纜和光纖互連需求的核心。

IEEE 以太網標準簡史

讓我們一起看下近期和當前的 IEEE 標準，這對于正確預測未來發展至關重要。

IEEE 標準 802.3ck?2022 規定了每通道 106 Gb/s的物理層和針對100，200 和 400Gb/s 聚合接口的管理參數。

IEEE Std 802.3df?2024制定了 400 和 800 Gb/s 的媒體訪問控制和管理參數，以及重新使用現有的每通道 106 Gb/s 物理層技術。

IEEE P802.3dj （預計 2025 年完成）制定了針對1.6 Tb/s聚合接口的每通道 212 Gb/s 的物理層和媒體訪問控制，以及 針對200 Gb/s、400 Gb/s、800 Gb/s 和 1.6 Tb/s 聚合接口的管理參數。

IEEE P802.3dj 標準延續 IEEE Std 802.3 的開發節奏，以支持對更高速、更高效的電、光信號傳輸的需求。本文將主要關注在開發中的新的 IEEE P802.3dj 的 212 Gb/s 物理層接口。這種新的物理接口突破了電光傳輸系統、連接器和 SerDes 設計的界限（圖 1）。

圖1. 典型的802.3dj主機測試點模型

目前，IEEE P802.3dj 已內置多個已知的信道參數。最值得注意的是一個信道曲線，該曲線始于發射機的芯片Die-bump測試點 (TP0d)，止于接收機的芯片Die-bump測試點 (TP5d)。這兩個測試點之間的標稱損耗為 40 dB，信號奈奎斯特頻率為 53.125 GHz。圖 1 展示了一個典型的主機模型，該模型包含 TP1a，用于評估 C2M 配置和 TP2 測試點（從無源電纜的角度）。

IEEE P802.3dj 推動以太網帶寬提升

IEEE P802.3dj 引入非對稱損耗模型，以滿足各種 C2M、CR、KR 和 C2C 配置中信道損耗優化的架構需求。目前已提供多種主機信道損耗配置的草案，范圍包括：主機低損耗約 6 dB、主機標稱損耗約 11 dB 以及主機高損耗約 16 dB。

SerDes 封裝模型、主機損耗曲線和主機一致性測試夾具的組合將損耗曲線傳送至第一個可訪問的測試點：在 CR 電纜拓撲中稱為 TP2 的位置，或在 C2M拓撲中類似地稱為 TP1a 的位置。在 C2M 中，此損耗最高可達 32 dB（圖2）。

圖2. 典型的 802.3dj

低損耗、標稱損耗和高損耗測試配置文件

硅片 TP0d 和 TP1a 之間的插入損耗可能在各種允許的主損耗曲線范圍內，目前標準尚未最終確定。32 dB 的凈高損耗曲線可作為本文提出的電氣驗證挑戰的一個獨特案例研究。圖 2顯示了這些插入損耗以及測試結構上的典型回波損耗參數。53.125 GHz 處的標記指示了通常受控的插入損耗限值。

大多數電氣驗證測量都基于 TP1a（主機輸出規范）。這些測量包括許多常見的操作，例如信噪失真比 (SNDR)、穩態發射機電壓 (Vf) 和電平分離不匹配率 (RLM)，這些操作均包含在 IEEE P802.3dj（草案）第 176D 條（TP1a主機輸出規范）。

IEEE P802.3dj 已進一步努力協調TP2 銅纜 (CR) 測試驗證和 TP1a C2M 技術之間先前截然不同的驗證方法，這兩個測試點實際上是同一個測試點。對于熟悉前幾代 C2M 技術（53.125GBd PAM4）的設計人員來說，最顯著的變化是在 IEEE P802.3dj 的 TP1a 測試點引入了抖動規范。

IEEE P802.3dj 中的抖動規范主要源自早期第 120D.3.1.8.1 條中的技術，該技術檢查 PRBS13Q (PAM4 PRBS13Q) 測試模式中的一組 12 個特定邊沿(12 strategic edges)，以提取相關的抖動特性。此處使用的關鍵抖動規范包括 以1:104的概率評估非相關抖動(J4u) 、不可補償的殘余JRMS以及奇偶抖動分量EOJ。發送快速邊沿測試信號（5ps 轉換時間）通過 32 dB（53 GHz 時）組合封裝、主機損耗和測試適配器接口將對信號進行顯著的低通濾波。這種濾波和信號記憶效應的綜合衰減，導致 PRBS13Q 或 PRBS9Q 信號流中所有單電平、雙電平和三電平轉換的符號間干擾 (ISI) 更高，邊沿斜率更低。這些濾波損傷的影響，在很大程度上解釋了實際測量結果與仿真結果之間的差異。

具體來說，較低的斜率會導致較大的抖動值，因為垂直噪聲產生的抖動與噪聲幅度除以邊沿的斜率成比例。同時，ISI 的增加會導致不同邊沿之間的抖動變化更大。但這些影響并不對稱，因為單級邊沿轉換受到的影響最大（抖動最高、變化性最高），兩級轉換的影響適中，三級轉換的影響較小。

圖 3 繪制了 IEEE 802.3ck 中選定的 12 個轉換的JRMS值，這些轉換是 PRBS13Q 模式中 8191 個轉換的子集。三電平轉換的JRMS值用紅色星號表示，藍色圓圈和綠色菱形分別代表雙電平和單電平。

圖3. 12階JRMS2與 (1/Slew-Rate)2的關系

該圖左下角的三級躍遷具有最低的JRMS值和最低的可變性，而穿過更高（向上和向右）的兩級和單級躍遷具有較高的JRMS以及更大的可變性。這準確地描述了高損耗信道末端發生的情況，有時被稱為信道誘導(channel-induced)抖動放大。由于這種可變性，當前的流程是將抖動測量僅隔離到三電平轉換，JRMS03和 EOJ03 符號的由來正是源于此。

深入研究 IEEE 802.3dj 最新提案

根據最新的提案，IEEE 802.3dj D1.3 提供了更大的靈活性（圖 4）。

抖動可在任意三電平轉換上測量。結果分別使用上升沿和下降沿報告，從而最大程度地減少抖動參數。此外，測試可以使用 PRBS9Q 或 PRBS13Q 碼型進行。

圖4. 電氣參數抖動和VEC測量

圖 4 顯示了PRBS13Q 碼型中所有三電平轉換的JRMS值，左下角以?色圈出了最佳上升沿和下降沿結果。使用JRMS03以及本最新提案對抖動屬性進行分類的目的是將注意力集中在發射機屬性上，同時盡可能地降低高信道損耗的影響。

圖 5 展示了典型的物理層抖動驗證。抖動分解傳統上強調所有 12 個可用的 PAM4 跳變。

對于 IEEE P802.3dj，草案規范側重于一組有限的上升沿 0 到 3 和下降沿 3 到 0 的跳變（稱為三電平抖動規范）。在本例中，J4U03報告值為 95mUI（3?>0 或 0?>3 中的較大 者），而標稱規范限值為 135mUI。

圖5. 12 邊沿抖動分解

重點關注三電平 PAM4 轉換

圖 6 顯示了三電平轉換JRMS03和EOJ03。與J4u報告上升或下降三電平抖動項中最大值的方式類似，此分解顯示JRMS03最大值為 14.5mUI，而標稱限值為 23mUI，EOJ03最大值為 21.9mUI，而標稱限值為 25mUI。

圖6. 12 邊沿JRMS和EOJ分解

重點關注三電平PAM4 轉換

擴展 IEEE Std 802.3

IEEE Std 802.3df 和 IEEE P802.3dj 聯合標準標志著以太網演進的分水嶺，延續了原始 IEEE Std 802.3 標準的傳統。隨著 IEEE Std 802.3 標準的持續發展，這些進步將在支持未來高速、高容量網絡、推動數據密集型人工智能應用發展以及塑造以太網技術的未來方面發揮根本性作用！

AI 高速以太網講義配套視頻版本：

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