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天津市（和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、）
石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）
保定市（莲池区、竞秀区） 廊坊市（安次区、广阳区，固安）
太原市（迎泽区，万柏林区，杏花岭区，小店区，尖草坪区。）
大同市（城区、南郊区、新荣区）
榆林市（榆阳区,横山区）朝阳市（双塔区、龙城区）
南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区） 成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）
常州市（天宁区、钟楼区、新北区、武进区）
苏州市（吴中区、相城区、姑苏区（原平江区、沧浪区、金阊区）、工业园区、高新区（虎丘区）、吴江区，原吴江市）
常熟市（方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。）宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)
徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）
南通市（崇川区，港闸区，开发区，海门区，海安市。）
昆山市 （玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇（花桥经济开发区）、张浦镇、千灯镇。）
太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇；)
镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)
张家港市（杨舍镇，塘桥镇，金港镇，锦丰镇，乐余镇，凤凰镇，南丰镇，大新镇）
扬州市（广陵区、邗江区、江都区.宝应县）
宁波市（海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区，慈溪，余姚 ）
温州市（鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区）
嘉兴市（南湖区、秀洲区，桐乡。）
绍兴市（越城区、柯桥区、上虞区）
金华市（金东区，义乌）
舟山市（定海区、普陀区）
台州市（椒江区、黄岩区、路桥区）
湖州市 (吴兴区，织里，南浔区)
合肥市（瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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全队打铁！老鹰三分共计34中6 命中率仅17.7%
随着数据中心不断应对人工智能（ AI ）和云计算日益增长的数据传输需求，生成式 AI 模型和机器学习工作流对现有基础设施造成了巨大压力，因此光学和电气互连技术的创新变得势在必行。
Marvell Ara PAM4 DSP.
Marvell推出Ara DSP平台
Marvell推出了Ara PAM4 DSP平台（产品简介链接），该平台通过集成八条200-Gbps PAM4电气通道和八个200-Gbps光学接口，实现了1.6 Tbps的总带宽。该平台基于先进的3纳米工艺技术构建，与前代产品相比，功耗降低了20%。Marvell表示，这种效率提升能够在超大规模数据中心的限制条件下支持能耗较高的AI工作负载。同时，该解决方案集成了高摆幅激光调制器驱动器，无需外部驱动器即可简化设计并降低制造成本。
在互操作性方面，该平台遵循IEEE 802.3dj和InfiniBand XDR标准，以实现多供应商环境中的兼容性。其串联前向纠错（FEC）技术实现了每通道226.875 Gbps的编码速率，确保了强大的预FEC误码率（BER）裕量，以适应大规模部署。该DSP还具备实时诊断功能，包括信噪比（SNR）监测、眼图分析和主机与线路侧接口的环回功能。
Marvell Ara 框图
Ara平台支持1.6T OSFP和QSFP-DD外形规格，简化了数据中心之间的连接，并支持DR8、FR4和LR8等光学互连配置。它提供了8x8任意到任意的交叉开关交换，以实现高速I/O的路由灵活性。此外，该平台还支持多种变速箱模式，包括半速率和四分之一速率配置，以实现与旧系统的向后兼容。
Ara DSP的激光集成和对行业标准的遵循，使其适用于下一代交换机、网络接口控制器（NIC）和加速处理单元（XPU）中使用的高密度200-Gbps I/O接口。
PAM4在AI驱动的数据中心中的应用
AI驱动的数据中心面临着一个日益严峻的挑战：在保持能效的同时，扩展带宽以满足前所未有的数据传输需求。随着生成式AI模型和机器学习的普及，处理的数据量呈指数级增长。训练这些模型需要高速、低延迟的互连，以便在交换机、NIC和XPU之间每秒传输数太比特的数据。传统的二进制调制技术已无法满足这些带宽需求，因此正在向更先进的解决方案（如4级脉冲幅度调制（PAM4））转变。
PAM4调制技术是一种允许每个信号周期携带两倍于传统非归零（NRZ）调制信息量的技术。通过将数据编码为四个不同的幅度级别，PAM4在不需要成比例增加信号频率的情况下有效地将带宽翻倍。然而，PAM4也引入了技术挑战，包括对噪声和失真的敏感性更高，这必须通过先进的纠错和信号处理来解决。
NRZ 和 PAM4 编码
与Ara一样，精细节点工艺技术促进了高摆幅激光调制器驱动器和先进纠错机制直接集成到DSP中。这些发展解决了PAM4的固有局限性，同时确保了每通道200 Gbps的高速数据传输性能。降低光学模块的功耗已成为首要任务，而转向更小的工艺则使这一目标得以实现。
支持未来数据中心连接
随着生成式AI和机器学习的持续增长，能够在满足带宽需求的同时优化能效的解决方案将决定超大规模基础设施的竞争力。像Marvell Ara这样的发展对于确保网络能够在不损害运营成本或可持续性目标的情况下处理AI数据流至关重要。Ara平台将于2025年开始向选定客户提供样品。
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