PAM4愿景下的光网络何处去

2021-04-30 19:51

现在是必须查证一下这个问题根源的时候了……

自从引入PAM4调制特别是100GPAM4的概念后，光网络的模型开始变得不稳定。几乎全部业内的人士都投身于100G PAM4事业，从芯片到模块再到设备。每一年人们都在宣称自己取得了重大进步。进步归进步，现实还是很骨感，让我们从头道来。

从100G到200G的技术演进路径原本是很清晰的。200G的特殊性在于其处于NRZ调制到PAM4高阶调制的分水岭之上，搞清楚200G技术原委对于科研人员、架构师和工程师原本非常重要。但聪明的公司很快发现400G将比200G有更大的成本优势和应用价值，并且4×100G PAM4在生态链角度更是易于构成门槛，一个行业由此开始踏上征途。只不过在此之前并没有人用针眼拨开技术现实的层层迷雾。

分析如今的形势，不得不感叹去日如昨天。近几年行业的错乱不但麻醉了我的神经，也使我几乎失去了尖锐的思维。

4×100G PAM4＋EML

4×100G PAM4＋EML——代表的作品如400G FR4。存在的问题到今天并没有有效解决，这个产品表面上是需要依托高超的信号完整性设计，实质却不一定如此。我们如今认为低成本的PAM4 DSP没有做光路非线性预算补偿功能。对，有些公司认为自己如今的短距离产品是足够好的。但这种好到能坚持多久，我有深度怀疑。也许产品长期的适应不过取决于好客户，一种应用的场景和好的运气！当然我们也可以对4×100G PAM4＋EML这种传输机制做算法修正和链路补偿，这并非一个轻松的代价。仅仅采用每比特作为单元计算这种技术的经济性时，必定是不符合事实和行之偏远，即便是短距离传输也需要防范带宽多径衰落和其它信噪比损伤。先前行业关于100G PAM4单波传输理论多少还是基于理想化的计算或愿景。

4×100G PAM4＋silicon技术

4×100G PAM4＋silicon技术——代表的作品400G DR4。存在的问题是silicon的批次一致性和生产性问题。换句话说，这是工艺生产的问题而非技术原则性的问题。究其根源，silicon技术提供了一种比较干净的信号光源，同时，随着调制深度增加，这种技术的置信区间越高。这种技术在短距离互连和未来的CO－package领域都将很有前景。人们认为主要的缺点是在400Ｇ以上无法做波分复用，过于浪费光纤，也有事实上布线的困难。

8×50G PAM4＋EML

8×50G PAM4＋EML——代表作品如400G LR8。存在的问题是8路光学引擎的可生产性。为回避这个可生产性问题，研究人员把目光转向了４×100G PAM4平台，事实证明每一种技术都不轻松。8×50G PAM4技术总体是一种非常适中的技术，可以批量生产，成本和功耗均处于理所应该的水平。人们以为4×100G PAM4相对于8×50G PAM4可以取得更好的功耗，显然这个好也没有发生，但却耽误了8×50G PAM4的大好前程。

我们也可以略加分析200G：

4×50G PAM4

4×50G PAM4——代表的作品如200G FR4。目前为止我还不敢断定这种模块就一定没有风险。50G PAM4有数学理论支撑，但是信噪比还是太低了。按照行业协议，这个产品非常容易开发和生产。在一个紧凑空间内海量部署这种模块，互扰性还是很大，需要模块有极高水平的性能。

8×25GNRZ

8×25G NRZ——代表的作品如200G SR8／PSM8／LR8，因为依托NRZ的产品都基于零误码，设备不需要做FEC处理，整体性价比还是最高的。易飞扬最早是力主部署这种8路NRZ的数据中心，可以获得比100G数据中心更好的性价比。目前主要部署于对性能要求很高的特殊场景，这些俨然都是前尘往事。

800G

关于炙热的800G，这是另一个有趣的话题。CO－package技术可以轻松在板上完成3．2T或者6．4T传输，这必然对800G可插拔光模块的雄心产生动摇。800G可插拔光模块打算采用8×100G PAM4调制或者4×200G PAM4调制。200G PAM4从DSP角度是成立的，但只局限于板上短链路场景，因此下一步的800G可插拔生态只能依据8×100G PAM4调制，其中，硅光技术将体现一定的优势。总体而言，800G技术将面临和400G同样的窘境，但是硅光技术将在800G时代加速发展。还有一个值得注意的问题将是，可插拔光模块会否在800G死去，或多大程度死去，这个原因主要是高速信号能否经受住可插拔的损失。

由于光网络是被设备商或最终用户定义的，类似易飞扬这样的模块供应商只能提供一些友好的预言或技术分析，从而使我们能避开一些泥潭沟壑。光通信技术走到今天，也不存在对错，但是完全依托PAM4 DSP去构建一个光网络新世界，存在一些其它的限制因素。由于我们已经游弋于电子瓶颈的边界，需要更多的知识和视野，以及权衡什么是今天的技术和什么是明天的技术的眼界。大数据历经这么长时间的试错，在目前设计的技术蓝图下，向上跃迁没有多大必要性，也许人们真的需要静悄悄地等CO－package时代的真正来临！

作者：李莫菲