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红外激光隔空传输数据将终结光纤线缆时代链条橡胶密封中压风机汽配传动件

2022-09-06 16:06:14 橡胶密封    汽配    

红外激光“隔空传输”数据将终结光纤线缆时代

在一个数据中心机房内,成百上千的光纤电缆将服务器机架“重重包围”。为何不把这些电缆都丢掉,然后给每个服务器机架顶部装上红外激光器?

但是,我们还可以给更多机架装上感光接收器,以接收激光器发送的数据,再放置一些可移动的小镜子以改变光的发射方向,继军刀而实现在一瞬间重新配置整个系统。

以上描述并不是异想天开,而是宾夕法尼亚州立大学电子工程学教授Mohsen Kavehrad目前正在进行的研究。他的研究团队已经在实验室里为这种红外线激光数据传输模式搭建了一套原型系统。

Kavehrad教授打了个比方:“现有的数据中心乱得像一片丛林,服务器之间有数不清的光纤线。”他希望有一天,这种激光器可以取代现代数据中心常见的光纤电缆。

实际上,在光纤电缆中使用红外信内燃叉车号传输数据已经很常见了,但Kavehrad想做的是直接在空气中用红外信号传输数据。借助他设计的系统,红外激光能以每秒10千兆比特获得良好的效果的速度进行数据传输。他将这套系统命名为“萤火虫(Firefly)”。因为萤火虫可以通过闪光进行交流,而系统名称正是来源于此。

Kavehrad教授针对这个新方法已经发表了多篇文章,并于近日在旧金山举行的美国西部光电展上演示了最新研究成果。

在演示中,Kavehrad用激光器生成了一种1550纳米波长的红外信号——这正是光纤电缆常见的波长。接着,他对这一信号进行了“波分复用”处理,这种技术能将不同波长的信号汇合到同一束激光上。之后可对各类资料进行拉伸、紧缩、曲折、剥离、剪切等多项功能实验,他通过成本低廉的透镜对激光进行传输。

在距第一个透镜约15米远的地方,他放置了第二个透镜和若干个光电二极管接收器。为了控制激光的走向,Kavehrad还用到了一些小镜子;这些镜子直径仅为2毫米,由微电子机械系统(MEMS)提供动力。他构想的这种数据链路是双向的——两端皆可发送和接收数据。

安装了微型反射镜的两种不同的微电子器件,一种用于红外线激喷头光定位,一种用于传输信号

此外,Kavehrad的团队还用相同的设备成功传输过电视信号。他们将1千兆赫的有线电视信号输入多路复用器;这样一来,电视信号和其它数据会由同样的激光传输。在另一端,他们放了一个LED电视以收看接收到的电视频道。

同如今广泛使用的光纤电缆、路由器和交换机系统相比,Kavehrad教授的方法可以提供同等、甚至更好的带宽和吞吐量(取决于数据中心有多少数据链路)。他说,得益于激光器和光电探测器的发展,这种红外信号传输系统可以轻松处理数万亿字节的数据。

据统计,美国数据中心的用电量占到了全国总用电的2%左右,其中大部分电力用于冷却约40万台服务器。但在任意时间点都有大约30%的服务器处于闲置状态,这意味着大量的能源都用于冷却闲置的服务器。

Kavehrad认为,红外激光器能让数据中心管理人员更轻松地重新布置服务器机架。这样的话,所有需要冷却的服务器就可以放在同一区域,而不是四处分散。目前,很多大型互联公司都将数据中心能耗成本,作为机房选址的最重要考量标准之一。比如,Google就将“大量廉价电力”做为数据中心选址的首要条件。

当然,目前还很难评估这套红外激光总结济南实验机的8大特点器到底能节约多少能源,而且安装激光器是否有足够的性价比亦未可知。Kavehrad教授花了约两万美元搭建原型系统,不过他预计,如果有大录播系统公司愿意投资,或者集成电子学继续有所突破,这套系统的设备成本会迅速大幅下降。

数据中心能效专家Jonathan Koomey表示,Kavehrad教授的构想是否能为Google或Netflix所用尚未可知,但他或许应该先在较小的市场试水:比如超级计算机领域。他补充说:“即使不能被广泛使用,有一些重要的技术领域也许用的上这种构想。”

在测试红外激光器之前,Kavehrad和他在石溪大学以及卡内基·梅隆大学的同事曾经测试高频毫米波能否代替电缆。在电磁波谱上,高频毫米波介于红外线和常用无线电波之间。遗憾的是,传输距离一旦超过10米,高频毫米波就会衰减或失去作用。对此,Kavehrad的解释是由于干扰太强导致的。

为了保险起见,当他的团队转而测试红外激光器时,他们特意配备了信号放大器,以提升信号强度。然而,事实证明这完全是多此一举。

令人意外的是,红外信号太强了,以致于他们不得不在接收器端削弱信号强度,然后再让设备对信号进行处理。Kavehrad教授说:“如果信号好到你都要进行削弱处理了,那就证明测试其实已经挺成功了。”

尽管如此,还是有几个问题急需解决,比如震动。服务器机架在处理和传输数据时,由于内部器件同时工作,会产生震动。研究团队非常担心这种震动会影响激光的准确性,因为“震动汇聚的信号会导致严重的数据丢失。”

目前,Kavehrad教授和研究团队正在对原型系统进行结构优化,来尽可能消除这类外在因素的影响。

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