Solution

MPI Silicon Photonics

PAM4/PAM6/PAM8 448Gbps 를 가기 위한 측정 솔루션

대역폭에 대한 수요가 가속화되면서 데이터 전송 기술은 한계에 가까워지고 있습니다. 

업계가 400 Gbps를 넘어서는 속도를 모색함에 따라, 연구자들은 차세대 네트워크 요구사항을 충족하기 위해 첨단 변조 방식과 고성능 테스트 장비에 주목하고 있습니다.


400G 한계 돌파: 대역폭과 SNR의 관계

448 Gbps 전송으로의 전환은 데이터센터, 고성능 컴퓨팅(HPC), 차세대 통신 시스템에서 요구되는 초고속 데이터 전송률에 대한 시급한 필요성에서 비롯되었습니다. 이 도전의 핵심에는 샤논의 법칙(Shannon’s Law) 이 있으며, 이는 통신 시스템의 이론적 최대 데이터 전송률(채널 용량) 이 대역폭과 신호대잡음비(SNR)에 의해 결정된다는 점을 정의합니다.

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여기서,

  • C: 채널 용량 (bps)

  • B: 대역폭 (Hz)

  • SNR: 신호대잡음비 (선형 값)



샤논의 법칙(Shannon’s Law)은 이상적인 부호화 조건에서 이론적으로 가능한 최대 한계를 설명하지만, 현실의 시스템에서는 선택한 변조 방식과 채널의 실제 SNR에 의해 직접적인 영향을 받는 심볼 오류율(Symbol Error Rate, SER) 또한 반드시 고려해야 합니다. 샤논의 법칙이 이론적 한계를 정의한다면, SER는 해당 시스템이 실용적이며 상업적으로 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공하는지를 반영합니다.

실제 환경에서 선택한 변조 방식에 비해 SNR이 너무 낮을 경우, 그 결과 SER는 허용할 수 없을 정도로 높아지게 됩니다. 이로 인해 실용적인 전방 오류 정정(Forward Error Correction, FEC) 코드로는 비트 오류 보정이 불가능해지며, 결과적으로 데이터 무결성이 위협 받게 됩니다.
가산 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise, AWGN) 채널에서 PAM-L의 SER는 일반적으로 다음과 같이 주어집니다.

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여기서,

  • M: 심볼 레벨 수 (예: PAM4는 4, PAM8은 8)

  • Q(x): 꼬리 확률(tail probability)

  • SNR =Es/(N0/2)= E_s/(N_0/2)=Es/(N0/2) (선형 값)


이러한 트레이드오프는 심볼 속도가 더 높아질수록 더욱 두드러지게 나타납니다. 이 경우 타이밍 지터(timing jitter), 대역폭 제약, 그리고 심볼 간 간섭(inter-symbol interference, ISI)이 신호 품질을 추가로 저하시킵니다. 데이터 전송률이 증가함에 따라, 시스템은 선택한 변조 방식에 대해 더 높은 SNR을 요구할 뿐만 아니라, 낮은 오류율을 유지하기 위해 더 빠르고 정밀한 계측 장비 또한 필요하게 됩니다. 

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궁극적으로 이러한 트레이드오프는 400 Gbps를 넘어서는 확장의 핵심적인 장애 요소를 나타냅니다. 448 Gbps 및 그 이상의 전송 속도를 달성하기 위해서는, 더 많은 대역폭을 요구하는 높은 심볼 속도와 더 높은 신호대잡음비(SNR)를 요구하는 고차 변조 방식 간의 균형을 맞추는 것이 필수적입니다. 동시에, 우수한 부품 사용, 더 짧은 인터커넥트, 그리고 고도화된 등화(equalization) 및 부호화(coding) 기술을 통해 신호 품질을 개선하는 접근이 병행되어야 합니다. 


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  • 위의 아이 다이어그램(Eye Diagram)은 NRZ → PAM3 → PAM4로 갈수록
    심볼 간 전압 레벨 간격이 좁아지는 모습을 보여줍니다.

  • 레벨 간 간격이 좁아질수록:

    • 지터(jitter), 잡음(noise), ISI의 영향이 커짐

    • 더 높은 SNR 필요

    • 더 정교한 등화 및 테스트 요구

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이러한 결과를 보았을때,

차세대 AI 데이터센터 성능 확장의 본질은 ‘심볼 속도를 얼마나 더 올릴 것인가’와
‘고차 변조를 얼마나 정교하게 제어할 수 있는가’의 균형에 있다고 보시면 됩니다.


따라서 KEYSIGHT와 MPI는 PAM4,6,8들을 분석하기 위한 다양한 솔루션을 제공 드립니다.

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448 Gbps 및 그 이상의 전송을 검증하기 위해서는 테스트 시스템이 초광대역(ultra-wideband) 이면서 고충실도(high-fidelity) 의 신호를 제공해야 합니다. 그림 6은 OFC 2025에서 시연된 구성을 기반으로, M8199B 임의 파형 발생기(AWG) 의 대역폭을 확장하는 방법을 보여줍니다. 이 구성의 목표는 단일 AWG 채널의 한계를 넘어서는 초광대역 신호를 생성하는 것으로, 차세대 초고속 디바이스 테스트에 필수적입니다.

이 구성의 핵심에는 M8159A FDIU가 있습니다. 주파수 영역 인터리빙(frequency-domain interleaving) 접근법을 기반으로, 두 개의 AWG 출력을 병렬로 사용하여 전체 신호 스펙트럼을 서브밴드(sub-band) 로 분할 생성합니다.

  • 저주파 대역: DC부터 약 ~80 GHz까지의 신호 정보를 포함

  • 고주파 대역: 생성하고자 하는 심볼 속도에 따라 상위 주파수 영역을 담당

고주파 서브밴드는 다른 AWG 채널에서 생성된 로컬 오실레이터(LO) 신호를 이용해 업컨버전되며, 이후 아날로그 도메인에서 결합되어 하나의 광대역 신호를 형성합니다. 또한, 광대역 신호의 주파수 성분 대부분을 포함하는 저주파 대역의 SNR을 개선하기 위해 밸런(balun) 개념이 적용됩니다.

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구성 및 신호 흐름 해설

  1. M8199B AWG (다중 채널)

    • 여러 AWG 채널이 각각 저주파/고주파 서브밴드 신호를 생성

  2. Balun / 감쇠기 / 어댑터

    • 저주파 대역의 SNR 개선 및 임피던스/레벨 최적화

  3. M8159A FDIU

    • 두 서브밴드를 주파수 영역에서 결합

    • 고주파 대역은 LO 기반 업컨버전 후 합성

  4. 외부 증폭기(External Amplifier)

    • DUT 구동을 위한 출력 레벨 확보

  5. DUT (시험 대상 장치)

    • 초고속 신호 입력

  6. 수신/분석 장비 (예: UXR, DCA-X 등)

    • 아이 다이어그램, 지터, SNR, TDECQ 등 성능 분석




광 측정

(Optical measurements)

인터커넥트 기술이 더 높은 속도와 더 긴 전송 거리로 확장됨에 따라, 광 테스트의 중요성은 점점 커지고 있습니다. 아래의 광 측정 구성은 전기적 신호 생성의 동일한 백본을 기반으로, 전용 광 송신기와 분석 모듈을 결합하여 복잡한 링크 아키텍처 전반에 걸친 End to End 광 검증을 가능하게 합니다.

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본 그림은 M8199B AWG로 구동되는 N7718C 기준(Reference) 송신기를 통해 생성된 신호를 보여드립니다.해당 구성에서는 Ch1p 및 Ch2n 채널을 초광대역 밸런(balun) 에 연결하여 신호를 출력하였으며,광 신호는 N1032A DCA 광 채널 모듈을 사용하여 측정하였습니다.

송신기 측에는 AWG 디지털 프리디스토션(Digital Pre-Distortion) 이 적용되었고,30 cm RF 케이블 및 밸런 특성에 대한 보정을 통해 신호 품질을 최적화하였습니다.또한 FlexDCA의 시스템 임펄스 응답 보정(SIRC) 기능을 활용하여주파수 응답을 평탄화하고 선형 등화를 적용하였으며,
트리거 신호와 상관되지 않은 잡음 및 간섭 성분을 효과적으로 제거하였습니다.


AI 워크로드가 확장되고 데이터센터에 대한 요구가 더욱 고도화됨에 따라, 기존 400G/800G 인터커넥트의 한계는 점점 더 분명해지고 있습니다. Lane당 448 Gbps를 달성하는 것은 차세대 인프라가 요구하는 대역폭, 지연 시간, 확장성을 충족하기 위한 핵심적인 이정표라 할 수 있습니다. 현재 PAM4는 여전히 강력한 표준으로 자리하고 있으나, 향상된 SNR과 정밀한 테스트 전략이 함께 적용될 경우 PAM6 및 PAM8과 같은 고차 변조 방식은 더 높은 처리량을 실현할 수 있는 유효한 대안을 제시합니다.

이러한 솔루션은 이론적 성능과 실제 구현 간의 간극을 해소함으로써, 1.6T 및 3.2T 시스템 아키텍처를 지원할 수 있는 인터커넥트의 개발과 검증을 가능하게 합니다.

궁극적으로 448 Gbps 및 그 이상으로 나아가는 여정은 단순히 더 빠른 링크를 구현하는 것을 넘어, 차세대 AI, 클라우드, 고성능 컴퓨팅(HPC) 을 구동하기 위한 핵심 인프라를 여는 과정이라 할 수 있습니다.


긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)

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