面向AI数据中心的800G互连：普源精电（RIGOL）测试方案助力AI算力基础设施稳定演进
随着生成式AI、大模型训练与推理场景的持续扩展，全球数据中心正加速迈向更高算力密度与更大带宽规模。800G光模块及相关高速互连技术，正成为新一代AI数据中心的重要基础设施选择，用以支撑集群内部海量数据的低延迟、高可靠传输。
在算力需求持续攀升的背景下，互连系统的稳定性正在成为影响AI集群效率和可扩展性的关键因素。相比带宽本身，信号时序一致性、链路延迟与相位偏移等“看不见的指标”，正在直接决定系统能否长期稳定运行。
AI驱动下，互连验证面临新的技术门槛
在800G及以上高速链路中，越来越多的数据中心开始采用有源电缆(AEC)等互连方案，以在功耗、成本和部署灵活性之间取得平衡。然而，有源器件在提升信号完整性的同时，也引入了新的技术挑战——链路中的固有延迟、通道间偏斜以及相位不一致性，正在成为高速互连可靠性的潜在风险源。
在单通道112G PAM4等高速传输条件下，即使是皮秒级的时序偏差，也可能放大为系统级误码、链路不稳定，甚至影响整网算力利用效率。这使得互连方案在研发、验证及量产阶段，对高精度、可重复的测试与验证能力提出了更高要求。
RIGOL：以可验证的测试能力，支撑高速互连规模化落地
围绕AI数据中心高速互连的新需求，RIGOL基于DS9404数字示波器的时域测量能力，构建了一套面向AEC等高速互连方案的延迟与相位偏移测试方法。
RIGOL DS9404数字示波器通过最高4GHz的高带宽与最高20GSa/s的高采样率，实现对高速脉冲信号上升沿及细微变化的清晰捕获，为延迟与相位偏移测量提供基础保障。同时，借助自动时延测量、统计分析等功能，可对链路时序差异及重复性进行稳定评估。
在面向研发验证及量产测试场景时，该平台还支持可编程控制与自动化测试流程，适用于长时间、多通道的时延扫描与判定需求。结合紧凑的工业化设计，其在产线与机柜等受限空间内的部署灵活性，也为高速互连测试的工程化落地提供了便利条件。
通过对参考路径与被测路径进行同步采集和对比分析，该方案能够对链路延迟、通道间时序差异进行量化评估，为互连设计和一致性验证提供直观、可追溯的数据依据。
该测试思路不仅适用于研发阶段的设计验证，也支持在生产与交付阶段建立标准化、自动化的测试流程，为高速互连方案的大规模部署提供质量保障。
随着AI应用持续深化，数据中心建设正在从追求更高带宽，转向对长期稳定性与可扩展性的系统性要求。高速互连的测试与验证能力，正成为连接器件创新与算力落地之间的重要桥梁。
在800G光模块及更高速互连技术加速演进的背景下，能够对链路关键时域特性进行量化和验证，不仅有助于提升单一系统的可靠性，也为整个AI算力基础设施的规模化部署提供了基础支撑。RIGOL将持续围绕相关关键应用场景，推动测试技术与产业需求的深度结合。
