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  • 我们经常听说的“内存语义互连(Memory Semantic Interconnect)咋理解?

    “内存语义互连(Memory Semantic Interconnect)”这个词几乎是现代高性能计算(HPC)和数据中心架构的核心关键词之一,理解它就能看懂 CXL / Gen-Z / CCIX / NVLink / Infinity Fabric 等互连协议的本质区别。 下面我们来分层帮你彻底拆解它的含义:🧩 一、从“IO语义”到“内存语义”的转变1️⃣ 传统的“IO语义互连”(I/O Semantic Interconnect)这是 PCIe、USB、SATA、Ethernet 等的世界。CPU 访问外设(SSD、GPU、网卡)时,通过 DMA(直接内存访问)或读写寄存器。数据必须经过驱动层 / 操作系统,而不是 CPU 直接去 load/store。对 CPU 来说,外设上的内容是 “设备地址空间(Device Space)”,不是 “内存地址空间”。👉 IO语义的核心特征:操作是消息式(message-based)或命令式(command-based),例如“DMA read / write”、“queue doorbell”。访问延迟通常在 微秒(µs)级别。CPU 看不到设备的内存结构,数据要经过 copy、cache flush 等过程。2️⃣ “内存语义互连”(Memory Semantic Interconnect)在这种模式下:CPU 或其他处理器可以直接用 Load / Store 指令访问远端设备或内存的地址空间,就像访问本地 DRAM 一样。也就是说,互连协议不仅仅传输“块数据”,而是传输带有 内存语义(load、store、atomic、cache coherence) 的操作。🧠 二、通俗解释:就像把远端内存“挂”在本地内存总线上你可以这么理解:类比IO语义互连内存语义互连像什么USB 移动硬盘把别人的内存条插在自己主板上访问方式通过文件系统 / 驱动访问直接读写内存地址延迟微秒级纳秒级典型协议PCIe, Ethernet, NVMeCXL.mem, Gen-Z, CCIX.mem, NVLink适用对象外设通信CPU ↔ GPU ↔ 内存 ↔ 加速器的共享内存体系一句话解释:内存语义互连让 “远端内存” 看起来就像 “本地内存” 一样,可以被 load/store、可以 cache、甚至可以原子操作。🧮 三、硬件层面上有什么变化?要实现“内存语义”,互连总线必须具备:缓存一致性(Cache Coherency)保证 CPU、GPU、加速器共享同一份内存数据时不会互相冲突。例如:CXL.cache, CCIX.cache。低延迟的传输层延迟必须足够低(几十纳秒),否则无法支持频繁的 load/store 操作。统一地址空间设备内存被映射到 CPU 的物理地址空间中。CPU 可以直接用普通的 MOV, LOAD, STORE 指令访问。原子性支持协议支持 atomic add, compare-and-swap 等操作(这在多处理器共享内存环境下非常重要)。🏗️ 四、代表性协议及其“内存语义”表现协议是否基于PCIe物理层是否具备内存语义典型应用PCIe✅❌(纯IO语义)SSD, NIC, GPUCXL 1.1 / 2.0 / 3.0✅✅(CXL.mem / cache)CPU–Memory Expander / GPU 共享内存Gen-Z可基于 PCIe / Ethernet PHY✅Memory Pool / Fabric MemoryCCIX✅✅CPU–Accelerator Coherent FabricNVLink (NVIDIA)❌(专用物理层)✅GPU–GPU / GPU–CPU 共享显存AMD Infinity Fabric❌✅CPU–GPU–Memory 统一互连🧠 五、为什么这很重要?突破“内存墙”CPU 性能增长远快于内存带宽增长。内存语义互连让多个节点共享内存池(Memory Pooling),提升内存利用率。实现“分解式架构(Disaggregated Architecture)”把 CPU、GPU、Memory、Storage 分开,按需组合成一个逻辑系统。服务器不再是“板上固定资源”,而是“资源池+互连网络”。数据中心级共享内存不同服务器节点之间可直接通过内存语义互连访问对方的内存,实现集群级共享内存架构。🔧 六、一个形象比喻想象你的电脑主板上插满了各种 DDR5 DIMM, 现在 CXL / Gen-Z 就相当于让 整排机架里的所有内存条都能通过超低延迟通道挂在你的内存控制器下。CPU 发出的 LOAD RAX, [ADDR] 指令,不再只命中本地 DRAM,而可能通过互连协议在 100 ns 内去访问机架另一端的内存模块。这就是 “Memory Semantic Interconnect” 的力量。📚 七、总结一句话内存语义互连(Memory Semantic Interconnect) 是一种允许不同计算单元(CPU、GPU、FPGA、加速器)在“共享统一的内存地址空间”中直接进行 load / store / atomic 操作的互连方式。它让“远端内存”像“本地内存”一样可用,从微秒级 I/O 通信,进化为纳秒级共享内存访问。🔧 代表标准:Gen-Z、CXL、CCIX、NVLink、Infinity Fabric。更多关于PCIe 6.0/CXL的测试工具和技术感兴趣的,请下载Saniffer公司2025.6.16最新更新的白皮书12.3版本 - 《PCIe5&6.0, CXL, NVMeNVMoF, SSD, NAND, DDR5, 800GE测试技术和工具白皮书_ver12.3》。白皮书下载链接 (或者点击下面的二维码直接下载):https://pan.baidu.com/s/18_c11aeFhSBe2qa-jUFs_Q?pwd=mm9y 提取码: mm9y如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询,请访问:访问www.saniffer.cn / www.saniffer.com 访问我们的相关测试工具和产品;或者添加点击左下角“阅读原文”留言,或者saniffer公众号留言,致电021-50807071 / 13127856862,sales@saniffer.com。
    2025-10-27 13:48:33
  • OCP Global Summit 2025总结报告、演讲PPT/视频&参与公司名单下载

    前面我们针对OCP 2025 Summit开始前写了一篇文章《下周的2025 OCP全球峰会到底看什么?》以及进行中写了一篇《本周前三天的2025 OCP全球峰会到底看到了什么?》,那么OCP结束后,我们这里做一个最终的总结报告,同时,对于想获取本次峰会的任意演讲PPT/视频&参与公司名单的也可以及时联系我们下载。下面是本次OCP峰会的一些现场盛况照片。本次涉及内容非常多,文章有点长,感兴趣的慢慢阅读。以下是对2025年 OCP 全球峰会(OCP Global Summit 2025)以及未来展望的简明扼要总结,适合快速了解大会重点:✅ 基本概况时间地点:2025年10月,圣何塞会议中心参会人数:10,835人,较去年增长53.7%展商数量:142家赞助商,129家设立展位参会企业:超过2,000家组织,来自58个国家和地区大会主题:“Leading the Future of AI(引领AI的未来)”🔑 核心亮点内容规模空前22个主题内容方向771场会议、527位演讲者6个OCP项目展区、10个新兴技术演示区4场联合研讨会(如SONiC、P4、DMTF、IPEC)关键发布启动 “开放AI数据中心”计划,统一AI基础设施标准成立 OCP Academy,推动全球技术教育推出 ESUN(以太网扩展网络) 联盟,支撑AI横向扩展网络扩展 开放Chiplet生态,推动多厂商互通的芯粒架构与ASHRAE、OIX、SNIA等国际标准组织建立战略合作OCP董事会新增成员:AMD、Arm、NVIDIA未来技术前瞻AI/HPC架构数据中心可持续性数据中心中的量子通信数据驱动计算、短距光互连启动“NeoCloud Operators”新工作流“未来技术研讨会”(FTS)吸引60+位发言人,展示30个研究项目聚焦领域包括:最佳论文奖颁发给“UniSCool”团队,其冷板散热方案被认为具颠覆性📊 与会者画像主要构成:工程师(24%)、销售与商务(15%)、高管(10%)、技术架构师与产品经理(各9%)地域分布:北美(77%)、亚太地区(17%)、欧洲/中东/非洲(5%)🔭 未来活动安排(2026)EMEA 峰会:2026年4月29–30日,西班牙巴塞罗那APAC 峰会:2026年8月11–12日,台湾台北全球峰会:2026年10月12–15日,美国圣何塞下面是针对OCP 2025的主要热点的综述。2025年OCP全球峰会热点综述一、中国大陆参展厂商及亮点2025年10月13–16日,在美国圣何塞举办的OCP全球峰会吸引了全球129家厂商设立展台,较去年增加约30%。除北美和台湾地区厂商外,也出现了中国大陆企业的身影。总的来看,中国厂商主要聚焦高性能服务器与光通信领域,展现出积极参与国际开放计算生态的信号。二、高速互连技术:PCIe、CXL与光学互连本届峰会高速互连成为技术焦点。相关突破主要体现在以下几个方面:PCIe 5.0/6.0/7.0进展:多家厂商推出了新一代PAM4 SerDes技术芯片,实现高达128GT/s(PCIe Gen7)速率。包括Credo、Astera Labs、Marvell等在内的企业展示了有源线缆、Retimer、Smart Switch和PCIe模块化背板设计,支撑高带宽计算负载。CXL内存池化:Compute Express Link(CXL)相关技术集中亮相。厂商发布了CXL 3.0交换芯片与智能内存控制器,可构建服务器节点间共享的内存池架构,满足未来大语言模型训练等AI场景的内存带宽与容量需求。PCIe over Optical探索:多家初创与通信企业提出将PCIe或CXL信号光纤化的架构。例如Ciena展示了带液冷模块的200G长距离光模块。以太网升级联盟(ESUN):由AMD、Arm、博通、Meta、微软、NVIDIA等发起的ESUN联盟在峰会成立,目标是推动以太网作为AI加速集群之间的标准互连协议。相关厂商如Accton展示了基于博通Tomahawk 6芯片的1.6T AI交换机。总体来看,开放互连正朝多协议共存、多物理层融合的方向演进,结合PCIe、CXL、以太网与光通信形成更高效的基础架构。三、液冷技术与数据中心散热创新随着AI集群功率密度持续上升,液冷技术在本次OCP峰会迎来多层次突破:冷板液冷:多个ODM厂商发布支持OCP ORv3机架标准的液冷整机解决方案,单机柜功率高达200–500kW。如MiTAC展示的14节点液冷服务器,配套CDU由CoolIT提供,采用高压闭环冷却。整排级CDU系统:Google设计的“Deschutes” 2MW CDU系统首次在大会亮相,具备高冗余泵组、80 PSI水压输出能力和多路监控接口,标志着液冷由单机级向整中心级转型。冷却液维护与监控:微软展示冷却液样本采集工具,支持颗粒物与成分分析,判断液体劣化与腐蚀风险。陶氏化学等材料厂商也提出通过电导率与浊度分析提升冷却液健康管理水平。液冷接口标准化:OCP社区与ASHRAE合作更新板换器、高压接头等部件的测试方法,制定Redfish液冷接口模型规范,实现不同液冷组件间的互操作。液冷技术正逐步从试点走向标准化和规模部署,成为下一代数据中心能效提升的关键手段。四、AI算力基础设施与NVIDIA动态AI基础设施是本次大会的核心主题。头部厂商纷纷推出新平台:NVIDIA MGX平台与Rubin架构:NVIDIA发布代号Vera Rubin的新一代GPU整机架系统,支持144颗液冷GPU模块,并公开其机架、中板、电源设计规范。未来Kyber架构将扩展至576颗GPU单机架,并采用800V直流供电。Meta开放设计:Meta分享其新型DSF+NSF双层AI网络架构,可扩展至18,000+加速器连接。新发布的Minipack3N交换机采用NVIDIA Spectrum-4 ASIC,支持64×800G交换能力。AMD与Arm的协同推进:AMD推出Helios平台,支持开放AI服务器模块化设计;Arm发布FCSA芯粒封装规范并加入OCP董事会,协同构建异构开放计算生态。GPU与DPU产品更新:NVIDIA展示最新L40S GPU和Blackwell架构路线图;AMD同步推广MI300加速器;Marvell、Pensando等则展示下一代DPU/IPU用于AI数据搬移加速。总体来看,AI服务器的发展已从单节点迈向整机柜级和整园区级系统设计,模块化、液冷、高压供电、开放互联成为通用趋势。五、新型测试与调试工具:聚焦SanBlaze与自动化平台为保障开放生态中的系统稳定性与互操作性,多项测试与调试工具在大会亮相:SanBlaze Certified OCP SSD套件:支持对OCP规范2.0/2.5的SSD一致性验证,涵盖FDP、NVMe-MI、温控、功耗管理等子项。由微软与SanBlaze合作开发,现已成为官方推荐测试平台。自动化测试平台:思科展示FAST-Verify自动测试框架,可对整机柜系统进行模块化、分层次测试,验证电源、网络、BMC、服务器协同运行情况。AI辅助故障定位:OCP调试工作组正在推进开放式调试日志标准和可训练的故障识别数据库。目标是构建AI辅助的预警和修复系统,提升系统运维效率。高速接口分析:Teledyne与Keysight发布支持PCIe 6.0、USB4 v2、CXL 3.0的协议分析仪和误码测试平台,满足高速链路一致性与信号完整性分析需求。测试工具从合规验证向故障预测与实时诊断演进,成为保障开放硬件大规模落地的关键保障手段。下面是参与本次的主旨演讲的名称、公司和演讲人姓名2025 OCP Global Summit参与公司名单#10 LLC1Finity2012 Lab2CRSI3007 Films33N Energy3D Architech3M3W Capital3Y Power Technology451 Research5ironCyber650 Group9elements GmbHA10 NetworksAaonABBABC America ElectronicsABI ResearchAcacia CommunicationsAcBel PolytechAccelight TechnologiesAccelinkAccelsiusAcclimate VenturesAcctonACE BATTERYACE EngineeringACES ElectronicsAcmys Asset ManagementAcroview Technology CoActapioactnanoAdage Capitaladaps photonicsADATA TechnologyAddireenTechnologiesAdeiaADIADTechnologyAdvanced EnergyAdvanced GigaAdvanced Micro Devices (AMD)Advanced Test and AutomationAdvancing ChemistryAdvnaced GigaAegis CoolingAEONSEMI TECHNOLOGIESAESCAEWIN TechAffiliated EngineersAFFINITIAgilitas AdvisoryAGRU AmericaAHEADAi Solutions TechnologyAICAICONIC VENTURESAIPAir2oAiredale by ModineAirTrunkAISPEXAITAIVETSAivres SystemAkamai TechnologiesAkash SystemsAkihiro TANABEAlawkAlcatex Data Center ServicesAlchem8Alchip TechnologyAlcor MicroAlderbuck EnergyAlediaAlfa LavalAlgerAlgined Data CantersAlibaba CloudAllegro MicrosystemsAllied TelesisAllion LabsAlloy EnterprisesAllSpiceAlltek TechAlpha and OmegaAlpha Exhibits LLCAlpha NetworksAlpha NovatechAlphaWave SemiAlpine IntelligenceAlta TechnologiesAlteraAltimeterAmaara NetworksAMAX Engineering orationAmazonAmber SemiconductorAmePower   HVDC PSUAMERICAN AI CABLES LLCAmerican ExpressAmerican Megatrends (AMI)American Portwell TechnologyAmerican TowerAmericaseAMGAmica Research InstituteAmkor TechnologyAmpaceAmpere ComputingAmphenolAmrizeAMSCanalog centuryAnalog DevicesAnalog ICAnderson Power ProductsAnemoi SoftwareANSYSAntmicro ABAnumoAOIAPALTEK USAApapolo Technology CoApex PowerapherosAppleApplied DigitalApplied MaterialsAPRESIA SystemsaquilahashcomARaymondArbigenArdent StorageArdmore RoadArdsley PartnersArena HoldingsAriaAristaArizona State UniversityArkemaArmArosARPAEArrcusArtecoArterisArtiluxArtsolute Media GroupArupArvatoAS PowerAsahi AmericaAsama AIASCENDTEK ELECTRONICSAscentra InnovationsAscenty DatacentersASEASI COMPUTER TECHNOLOGIESAsia Vital Components (AVC)ASICLANDASPEED TechnologyAsperitasASPINAAspowerASRock RackAstera LabsAstrape NetworksASUSAtomic MachinesATOP orationAtreides ManagementATSAttoTudeAuradineAurasAurCoreaurekaAuroriumAustralian Trade and InvestmentCommissionAutel EnergyAutosemanticsAvaylaAVCAvicena TechAvidThinkAvientAviz NetworksAvnetAvtron Power SolutionsAWSAX3AIAxiadoAxon NetworksAyar LabsB RileyBain & CompanybairdBaltimore Aircoil CompanyBalyasny Asset ManagementBAMBank of AmericaBarclaysBasfBASX SolutionsBattery Back Up ManufacturerBAY ADVANCED TECHNOLOGIESBay Area Founders ClubBaya SystemsBAYSIDE IO LLCBDx Data CentersBE NetworksBeaverton Academy of Scienceand EngineeringBeijing E7ResearchBeijing Zitiao NetworkTechnology CoBel Power SolutionsBeldenBelimo AmericasBell CanadaBellWether Electronic orationBenchmark ElectronicsBentausbestway groupBEVCBeyondsoft ConsultingBig Valley MarketingBinarlyBizLink TechnologyBlack SemiconductorBlackrockBlockBloom EnergyBloombergBlue River TechnologyBlueSky ComputeBNP PARIBASBoardman Bay CapitalBONDBOOSTBoost RoboticsBooz Allen HamiltonBorgWarnerBosch VenturesBoston MaterialsBoston UniversityBournsBowayBoway Deutschland GmbHBoydbp CastrolBray InternationalBrazewayBreakthrough Energy VenturesBrenntag North AmericaBright Laser TechnologiesBright MachinesBright Silicon TechnologiesBrightsightBrinkmann PumpsBroadband Success PartnersBroadcomBrown AdvisoryBRUGG eConnect AGBTC POWERBuckley Moorhead Consultingand CoachingBulk Data CentersBurkert Fluid ControlBurkert USABYSF GroupByteBridgeByteDanceC2C power solutionsC3 AICable ManufacturerCadencecadrexCal Poly PomonaCal Poly San Luis ObispoCalgon Carbon orationCallosumCalnexCalumet Specialty ProductsCalyosCambium CapitalCambridge GaN DevicesCanpower GlobalCapella CapitalCapgemini EngineeringCapital GroupCapital World InvestorsCapsil ConsultingCaptis MaterialsCarbice orationCARL ZEISSCarnegie Mellon UniversityCarrier Global orationCascade X TechnologiesCasela TechnologiesCASTLE PEAK ADVISORSCatalyst Energy PartnerscatamountCato DigitalCBI electricCBMMCCICDACCedanaCEJNCelero CommunicationsCelestial AICelestica LLCCelLinkCentersquareCentral States IndustrialEquipment & ServicesCentre for development ofadvanced computingCerabyteCerberus CapitalCerebral ValleyCerebras SystemsCertone Heat SolutionCESQCEWSChannelScienceChatsworth ProductsCHEM GroupChemelex RaychemChemoursChemPointChemTreatChenbroChengdu Ocean EngineInformation Technology CoCHENMING ELECTRONIC TECHChevron Oil and GasChicony Power TechnologyChillcore Immersion CoolingChipAddChipHubChips R&D OfficeChiptip TechnologyChogori TechnologiesChroma ATEChubu electric power coCicsoCienaCIGCIP DesignCirrus LogicCisco SystemsCitadelcitigroupCIV50CJR AssociatesClark Street AssociatesClarosClaValCleanArc Data CentersCleveland ResearchCloserStill GroupCloud Architects AdvisorsCloud HostCloud ServiceCloudAlpha CapitalCloudflareCloudHQCloudlyIOClounix TechnologyCM Mission Critical EngineeringCMC Great USACNBCCoAsia SemiCoatue ManagementCofanThermalCognexCoherentColder (CPC)College Student   StevensInstitute of TechnologyColorChipColovoreCoMIRA SolutionsCommercial TimesCommScopeCompal ElectronicsCompass DatacentersCompu DynamicsComputacenterCompuware TechnologyCongdon Consulting LLCConnector and Cable SolutionsConnProConstructivContinentalContosoConverge DigestCool FiltrationCooler MasterCoolIT SystemsCOOLTECH SrlCoolViewCopper DevelopmentCore ScientificCorechemCoreSiteCoreWeaveCorintis SACornelis NetworksCorning OpticalCorvic AICotechCoughlin AssociatesCowenCPP Wind EngineeringCQ Publishing CoCraigHallum Capital Group LLCCreAlien CoCreative StrategiesCredo SemiconductorCrehan ResearchCreox Computing Spore PteCriteoCritical Risk SolutionCrosslink CapitalCrowdstrikeCrusoe AiCrystal Rock CapitalCSECCSpeedioCTC AmericaCTG FederalCTS NewsCTS oration AMSCTWYCu Velocity LLCCurrent PowerCycuityCyntecD1 CapitalD2D AdvisoryDAG Component Consulting LLCDaikin AmericaDalton InvestmentsDAMACDanfossDapuStorData Center DimensionsData Center FrontierData Center RichnessData Center SwitchingData Centre SolutionsData Touch InnovativeDataBankdatacenterHawkDatacomDataEndureDataknox SolutionsDataraAIDatatistDataVoltDavid Gardiner and AssociatesDavidson KempnerDayOne Data CentersDDC SolutionsDEELDeep InfraDeepCoolAIDefence Research andDevelopment CanadaDEFOGDellDell'Oro GroupDelta ElectornicsDelta GlobalDensity AIDenvr DataworksDeren Electronics CoDexerials America orationDezhou Ourui ElectronicCommunication EquipmentDG Daiwa VenturesDG MatrixDiamond Realty InvestmentsDigi InternationalDigital EnergyDigital Gravity InfrastructureDigital OceanDigital RealtyDigitalbridgeDigitimesDilation CapitalDIMAAGAIDiodes InorationDiraqDirect Resource ManagementDIT GKDivisadero Street CapitalDixon Quick CouplingDixon SanitaryDixon ValveDLA PiperDLB Associates ConsultingEngineers PCdMatrixDMEDMG NorthDMK Project Solutions ServicesDMTFDnotitiaDNP oration USADNVDoberDomestic Power USADoosan orationDorado SoftwareDorsal CapitalDouyin Vision (Beijing) CoDover orationDOWDP WorldDREXDrivenetsDropboxDry CoolersDS AutomotionDTIDug TechnologyDuke UniversityDuPontDura ShilohDust PhotonicsDut electronicsDynaleneDynamic ElectronicsDynamic EventsE4 Computer EngineeringEast Point CommunicationEatoneBayEBM GroupebmpapstEchion TechnologiesECI NetworksEclypsiumEcma InternationalEcoDataCenterEcolabEcrioECSECTEDA TimesEdgeconnexEdgecore NetworksEdged InfrastructureEdgewater ResearchEDNEDOM TechnologyEE Times & EDN NetworkEfficient Power ConversionEFIEgil 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MercantileorationEXPERTINTERNATIONALMERCANTILEORATIONExtreme NetworksExxact orationExxonMobilExyteEZSVSF5 NetworksFabric8LabsFABRINETFabtechIMGFADUFARADAIC ENTERPRISESFarallonFarmGPUFast CoolFast Photonics USAFastlyFathom FundFavored TechFBD GROUPSFCCFCH Data CoolingFerricFerrotecFerveretFh ComputingFidelity InvestmentsFierce Network MediaFigure AIFinancial TimesFinTechFirmware CafeFirst Call GroupFish and RichardsonFIT ElectronicsFlaktGroupFlash GlobalFlax AdvisorsFLDG LLCFleet Data CentersFlexFlexLink SystemsFlexnodeFlextronixFlorida International UniversityFlowserve orationFluid Controls DivisionFluidstackFLUIX AIFlumeioFoothill CollegeFoothill VenturesForceconFordFormerica OptoelectronicsFourier EarthFox Advisors LLCFoxconnFoxlink InternationalFoxy Power Technologies GmbHFractileFramo InnovationFranklin TempletonFranklinWHFraunhofer IZMFRD TECH USAFreestone GroveFridays FilmsFRONTINUSFrore SystemsFSP TechnologyFu Jen Catholic UniversityFUCHS LUBRICANTS COFujitsuFullde ElectricFuriosa AIFurukawa ElectricFuruno Electric CoFusion WWFuturewei TechnologiesFuturiomFWUSG Vision CapitalG&D ChillersGaltra Solutions LLCGamma TechnologiesGAONCHIPSGarner ProductsGarratt CallahanGates orationGDA   DataDrivenGE appliancesGE VernovaGeib IndustriesGEICOGems Setrageneral electric vernovaGeneralitat de CatalunyaGenesis Technology USAGeNopsys TechnologiesGenuine OpticsGeorg FischerGeorgia Institute of TechnologyGF SecuritiesGhiasi Quantum LLCGHX Industrail LLCGICGIGA ComputingGIGABYTEGigaIOGigawattsGimlet LabsGiXsystemaiGL CommunicationsGlenview CapitalGlobal Electronics CouncilGlobal Equities ResearchGlobal FoundriesGlobal Tech PartnersGlobalFoundriesGlumacGMI CloudGo!FotonGoalandGold Circuit ElectronicsGolinGoogleGorealgovernment of ArmeniaGovernors LaneGraid TechnologyGrandvance TechnologyGraniteX CapitalGraphcoreGRCGredmann TaiwanGreen AI InstituteGreen Precision ComponentsGreen Revolution Cooling (GRC)Grenzebach MaschinenbauGResearchGresham SmithGRI PumpsGrid BlockGriswold ControlsGroqGrovfGruensauberGrundfosGSOC SEMICONDUCTORGuangdong Haiwu TechnologyGuangdong ZKL TechnologyGuardian DataGUCGW&K Investment ManagementH3 PlatformH3CHakusanHAMAGAWA BIN CHUANHamilton Caster & Mfg CoHammerhead AIHammerspaceHanertek ElectricalHangzhou Hua Guang AdvancedWelding Materials CoHangzhou JinritoutiaoTechnology CoHANIL VALVE COhao capital managementHardware NationHarley Ellis Devereaux (HED)HARTINGHartree Partners Japan GKHASHCOOLHawkeyeTechHaylaHCLTechheat transferHeatscapeHeatSync LLCHED DesignHedgehogHEDGEYEHEFEI XINHU CANNED MOTORHel Ved CapitalHelikaiHenkel orationHeronHetoneHewlett Packard EnterpriseHexagonHF SlairHFHHG GenuineHigh Performance Copper AlloyProducerHineticsHiper Global USHIROSE Electric AmericasHisenseHitachiHITT ContractingHKF Technology LLCHMCIHoloceneHon Hai PrecisionHoneywellHow2PowercomHOYA ORATION USAHPHSGhshcHuaqinHuaweiHudson River TradingHui CapitalhuixiangHume ConsultingHung HuynhHydra HostHydradyneHygonHyper PhotonixHyperCoolHyperion ResearchHyperscalersHypertecHyveI SquarediA cloudIBMIC PhotonicsIceboxIceotope TechnologiesICFOICHIKAWA PE OfficeICM HPQCIconicIDCIdemitsu LubricantsIDriveIDTechExIEEEIEI IntegrationIEIT SYSTEMSifm efectoriMachinesImagetekiMasons Climate AccordIMDA (Infocomm DevelopmentAuthority of Singapore )imecIndependent DielectricsIndium orationIndividual InvestorsIndustrial Technology ResearchInstituteINESCID IST University of LisbonInfineon TechnologiesInfinitum ElectricInfinity FundInfiniumInflection Point Research LLCInfleqtionInfobellInfocomm Media DevelopmentAuthority of SingaporeInfoCool LLCInfosysInfraeoInfrafolioInfrastructure PerformanceIngrasysInLC TechnologyInMicroInnodiskInnogritInnolight TechnologyInnomatrixInnoscienceInnovation Core SEIInoviInPhoInPsytechInsight 64Institute for Defense AnalysesInsyde SoftwareIntek PlasticsIntelIntelssoftInterconnectInterface MastersInternational ComputerInternet Initiative JapanInterplexIntersect360 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    2025-10-24 13:46:26
  • 【高清视频】Nvidia DGX Spark上海首台开箱视频!

    昨天发的《Nvidia DGX Spark桌面级超级计算机可以做这些!》毕竟是老外的开箱视频,今天的视频是我们刚到货的Nvidia DGX Spark的开箱视频,感兴趣的朋友可以直接观看下面的视频。 为了方便工程师观看,我们针对本期视频并处理添加了中文字幕供大家参考。如果想看高清视频建议要在电脑上打开上面的视频链接进行观看!创作不易,欢迎分享到朋友圈或者与朋友讨论!如果想搬运我们的视频请告知我们。 以下是根据我们上述视频整理的总结报告,供不方便观看视频的朋友快速阅读。 英伟达 DGX Spark 小型 AI 主机开箱与结构解析报告 一、开箱与外观观察 视频展示了英伟达最新一代小型 AI 主机——NVIDIA DGX Spark 的开箱过程。包装紧凑,设备体积相当小巧,但整体重量较重,约 1.2 kg,显得结构坚固、用料扎实。设备外壳采用金属铝材质,并经过通风散热设计处理。表面触感圆滑,不刮手,兼顾了工业质感与实用性。 主机底部配有橡胶支座,可稳固摆放在桌面上。相较常见的台式机或办公用 Dell 小型主机,其体积显著缩小,便携性和空间利用率更高,方便科研及工程现场部署。 二、核心硬件配置 设备标签信息显示该主机出厂于台湾,配置如下: 操作系统:NVIDIA DGX OS,基于 Ubuntu Linux 24.04 最新版本; 处理器:NVIDIA Grace Blackwell Superchip GB10,集成 Grace CPU 与 Blackwell GPU; Grace 部分为 ARM 架构 20 核 CPU; Blackwell 部分为 最新一代 GPU 核心; 内存:128 GB DDR5; 存储:4 TB NVMe SSD; 网络接口:搭载 CX7 SmartNIC,提供 200 Gbps 带宽(双 100 G 链路),支持高速互连与多机堆叠。 整机设计面向高性能计算与本地 LLM 推理任务,具备极高的计算密度。 三、接口与扩展设计 从视频展示可见,DGX Spark 的接口布局高度模块化,分布如下: 电源接口:USB Type-C 供电; 数据接口:三组 Type-C 端口,可连接键盘、鼠标或外设; 显示接口:HDMI 输出,可直接外接显示器; 网络接口: 一个 10 G 以太网 RJ-45 端口; 两个 CX7 高速网络接口(QSFP 封装),支持主机级互联; 视频中演示了两台 DGX Spark 可通过 CX7 端口使用 QDD 线缆互连,从而在逻辑上形成“堆叠”体系,实现性能翻倍。此设计体现了 NVIDIA 在小型 AI 节点上的模块化、可扩展性理念。 四、散热与结构设计 机体外壳采用高导热铝合金材料,表面布有细密的通风孔。视频中提到,风流可通过侧边通道形成空气循环,从而实现高效被动散热。 这种结构既确保了紧凑体积下的热平衡,也降低了噪声与维护需求。 五、产品特征与应用场景 DGX Spark 以其小体积、高集成度、低功耗、强算力为显著特征,适合以下应用: 小型团队或初创企业进行 AI 模型训练与推理; 科研院所、实验室用于分布式计算实验; 边缘计算或AI 推理节点场景,用于快速部署与验证; 高端桌面工作站替代方案,便于多机并行实验。 六、整体印象与结语 该视频以直观的开箱视角,展示了 DGX Spark 的紧凑外形、优异做工以及高端配置。 评论中提及“每人配一台太贵了”,侧面反映出该设备虽小,但性能等级属于专业级AI主机。 总体来看,DGX Spark 是英伟达面向AI 小团队与研究机构推出的桌面级旗舰节点,集成最新的 Grace Blackwell 架构,预装 DGX OS 与 Ubuntu 24.04,支持 200 G 高速互联与强大的 AI 推理能力,具备出色的未来扩展潜力。 更多关于PCIe 6.0/CXL的测试工具和技术,特别是对于Chapter 17 ”附录H:AI大模型训练/推理基础原理和底层硬件兼容性、稳定性诊断、分析和测试介绍“感兴趣的,请下载Saniffer公司2025.6.16最新更新的白皮书12.3版本 - 《PCIe5&6.0, CXL, NVMeNVMoF, SSD, NAND, DDR5, 800GE测试技术和工具白皮书_ver12.3》。 白皮书下载链接 (或者点击下面的二维码直接下载): https://pan.baidu.com/s/18_c11aeFhSBe2qa-jUFs_Q?pwd=mm9y 提取码: mm9y 如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询,请访问:访问www.saniffer.cn / www.saniffer.com 访问我们的相关测试工具和产品;或者添加点击左下角“阅读原文”留言,或者saniffer公众号留言,致电021-50807071 / 13127856862,sales@saniffer.com。  
    2025-10-23 13:43:32
  • 【高清视频】Nvidia DGX Spark桌面级超级计算机可以做这些!

    Saniffer公司购买的Nvidia DGX Spark可能是国内第一台交付的机器,将于今天上午到达我们办公室。如果有时间的话,我们计划后面做个开箱视频。可能还有些朋友不知道Nvidia DGX Spark究竟是个啥东西,下面我们先借用上周国外刚拿到设备的Anything LLM 创始人拍摄的一个高清视频让大家认识该Spark以及了解它可以帮助我们做什么。 为了方便国内工程师观看,我们花费了一天时间处理本期视频并处理添加了中、英文字幕供大家参考。我们后续计划看如何使用该Spark系统加速我们提取字幕文件,添加字幕的流程。如果想看高清视频建议要在电脑上打开上面的视频链接进行观看!欢迎分享到朋友圈或者与朋友讨论! 以下是基于视频《I got a desktop supercomputer | NVIDIA DGX Spark overview》的一个总结,全面概述了视频中对 NVIDIA DGX Spark 的评测、技术分析与应用展示。 🧩 NVIDIA DGX Spark 桌面级超级计算机综述 一、视频概述 视频由 Anything LLM 创始人 Tim Carambat 拍摄,展示他在获得 DGX Spark 使用权后一周半的深度体验。不同于一般AI评测视频,本片融合了硬件开箱、系统实测、模型运行与微调(fine-tuning)全过程,旨在说明 DGX Spark 如何成为 AI 创作者与开发者的“桌面级算力节点”。 二、产品定位与设计理念 1. 设计初衷 DGX Spark 是 NVIDIA 面向个人开发者推出的 轻量级 AI 工作站,源自 CES 上的 “Project Digits”。它并非替代 Mac Mini 或消费级 PC,而是 为家庭实验室(Home Lab)与 AI 开发者提供补充计算力的节点设备。 2. 外观与结构设计 尺寸:150 × 150 × 50 mm(约 6×6×2 英寸) 重量:约 1.2 kg(≈ 2.5 磅) 材质:采用开孔金属泡沫(可能为铝)作为进/排气口,兼具散热与美感。 配色:金色外壳,作者联想到童年 Game Boy Color 与《塞尔达传说:时之笛》卡带。 接口: USB-C × 3(含电源口) HDMI × 1 Ethernet × 1 Wi-Fi / Bluetooth 支持 专用堆叠接口,可实现多机串联以倍增算力。 唯一不足:无电源指示灯,需通过风口气流判断设备是否运行 三、核心硬件规格 下面是Spark机器的一些主要参数: 组件 参数与说明 主芯片 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip 架构 统一内存架构(Unified Memory Architecture) 内存 128 GB LPDDR5X,其中 96 GB 可分配为 VRAM 存储 4 TB SSD CPU 20 核 ARM 架构 内存带宽 273 GB/s AI算力 ≈ 1 PFLOP (FP4 精度) 功耗 极低(ARM 设计,功耗统计显示远低于 x86 系统) 四、系统与软件生态 1. 操作系统 DGX OS 基于 Ubuntu 24 LTS,兼具 Linux 灵活性与 Mac 用户的易用体验。 预装大量 AI 开发相关组件: NVIDIA Container Toolkit、NVIDIA SMI、NVCC 编译器 CUDA 13.0 环境 Vtop 监控工具 DGX Dashboard 与 AI Workbench (支持 Jupyter Notebook 与 模型训练) 免去手动配置 CUDA 与驱动的繁琐过程,开箱即可运行 2. 两种运行模式 桌面模式:连接 HDMI 与 外设,直接作为 Ubuntu 工作站使用; 网络模式:作为 AI 专用节点,通过局域网提供推理/微调计算力,实现 “集中式 AI 推理服务”。 五、实际应用演示 1. 模型推理性能 在 Ollama 环境下运行 GPT-OSS 120B 模型,推理速度稳定在 ≈ 30 tokens/s; 支持多任务、流式输出,性能稳定。 2. 与 Anything LLM 集成 可本地运行 Anything LLM,执行 CSV 与 PDF 数据分析、图表生成、工作流自动化; 演示示例:导入包含 Robert De Niro 电影评分的 CSV 文件,模型自动提取数据、进行统计分析、生成结论。 3. 模型微调(Fine-Tuning) 在 Jupyter Notebook 中使用 Unsloth 开源框架 执行 Gemma-3-4B 模型的微调; 示例数据集为 IT 支持工单(约 500 条样本),用于生成问题-解决方案匹配模型; 展示了从数据导入、模型加载、训练到 GGUF 格式导出的一站式流程,仅需一行代码即可完成导出; 说明 DGX Spark 可高效处理 数百 MB 级别的数据微调任务,同时兼顾能耗与速度。 六、性能与应用场景分析 下面是针对一些常用应用场景,Spark和传统设备的对比。 场景 DGX Spark 优势 对比传统设备 个人开发者 / AI 爱好者 一体化 AI 环境、轻量级 部署 免除复杂 CUDA 配置 家庭实验室(Home Lab) 可堆叠扩展、支持 局域网推理 替代多 Mac mini 集群 中小企业 AI 应用测试 支持 Fine-tuning 与 Inference 双模式 功耗更低、成本可控 教育与研究场景 Jupyter + Workbench 环境即开即用 教学示范友好 作者特别指出:DGX Spark 不是桌面 PC 替代品,而是 AI 计算力的延伸节点,可与现有 GPU 主机协同工作,共享任务负载I got a desktop supercomputer  …。 七、总体评价与结论 优点  ✅ 极低功耗、高性能 ARM 架构  ✅ 出厂即装配完善 AI 软件栈  ✅ 支持堆叠扩展、统一内存设计  ✅ 适合 AI 开发、教学、家庭实验室 不足  ⚠️ 缺少电源指示灯及前端状态显示 ⚠️ USB-C 外设兼容性需适配器  ⚠️ 尚属早期 Access 版本,驱动与性能仍有优化空间 总结 NVIDIA DGX Spark 在桌面级 AI 计算领域定义了全新形态——它结合了服务器级 算力、个人桌面机的便携性以及完善的 AI 生态系统支持。对于希望在本地完成模型推理、微调或教学实验的用户而言,它提供了一种 低门槛、高性能、低功耗 的理想方案。 更多关于PCIe 6.0/CXL的测试工具和技术,特别是对于Chapter 17 ”附录H:AI大模型训练/推理基础原理和底层硬件兼容性、稳定性诊断、分析和测试介绍“感兴趣的,请下载Saniffer公司2025.6.16最新更新的白皮书12.3版本 - 《PCIe5&6.0, CXL, NVMeNVMoF, SSD, NAND, DDR5, 800GE测试技术和工具白皮书_ver12.3》。 白皮书下载链接 (或者点击下面的二维码直接下载): https://pan.baidu.com/s/18_c11aeFhSBe2qa-jUFs_Q?pwd=mm9y 提取码: mm9y 如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询,请访问:访问www.saniffer.cn / www.saniffer.com 访问我们的相关测试工具和产品;或者添加点击左下角“阅读原文”留言,或者saniffer公众号留言,致电021-50807071 / 13127856862,sales@saniffer.com。  
    2025-10-22 13:40:14
  • 如何针对常见的USB Device进行电压拉偏或者注入异常测试?

    我们平时针对各类PCIe类设备,例如各类PCIe插卡,以及各种类型的PCIe/NVMe SSD进行电压拉偏测试已经习以为常,有的时候我们发现为啥好像缺少了针对普通大众最常接触的各类USB device的电压拉偏呢?其实,业内当然缺少不了这类产品,下面就是Saniffer公司销售的Quarch “USB-3 Power Injection Fixture” 产品(型号 Quarch QTL3019)及其配合 “Programmable Power Module” (PPM) 进行 USB 设备电压拉偏/功耗测试的整理与说明。文章分为三大部分:产品功能/特点概览 → 使用流程(普通用户视角) → 注意事项与最佳实践。希望对于大家未来进行USB打压拉偏测试和功耗监控有些帮助。一、产品功能与作用概览1.1 QTL3019:USB-3 Power Injection Fixture 是什么在官方 “Power Injection Fixtures” 技术手册中,QTL3019 被列为 “USB 3.1 Power Injection Fixture” 型号。 在其产品页面说明:“Allows a Quarch Power Module to perform USB-3 power injection. This simple interposer sits inline with a USB and can be setup in seconds.” 换句话说,这个 fixture 是一个“中继/注入”模块(interposer),插在 USB 3 主机(Host)与待测 USB 设备(DUT = Device Under Test)之间,目的在于“注入”额外的可控电源或偏压,同时不中断 USB 3 数据信号。官方 FAQ 中也有“Injection Fixture”的定义: “These simple fixtures allow power to be injected into a device under test, from our range of Programmable Power Modules.” 因此,QTL3019 的主要角色是把可控电源(由 PPM 提供)插入 USB 3 接口的电源路径,从而可以对 USB 设备进行电压 margining(拉偏电压)、功耗测量(电流/功率采样)、和异常电源情境模拟(如电压下跌、纹波、瞬变)等。1.2 Programmable Power Module (PPM) 的作用在官网 USB 方案页面明确指出:“Using a Programmable Power Module, you can test voltage tolerance of USB devices, run ramp, glitch and power loss tests. All of this while capturing long term traces at high resolution power traces.” 在 FAQs 中,对 PPM 的功能描述为:“This product can supply power to a storage device, … The supply can be programmed with voltage margining, power loss, brown-out, glitch and more being supported at microsecond resolution. The measurement side allows capture of voltage/current/power values at up to 250k Samples per second.” 总结来看,PPM 提供的关键能力包括:可编程输出电压(比如 0-120% 额定电压)用于电压拉偏/margining。能模拟电源异常(如跌落、故障、噪声、毛刺、斜坡变化)。同时具备电压、电流、功率测量能力,采样速率非常高(如每秒 250k 次)以获得精细变化数据。支持自动化控制(通过 Python API、LAN、图形界面)以便批量、脚本化测试。1.3 二者联用的意义将 QTL3019 与 PPM 联合使用,能够让用户在 USB 3 设备测试中做到以下事情:插入中继 fixture (QTL3019) 后,设备的 VBUS(5 V,USB3)或其它电源线 / 接口电源通过 fixture 可由 PPM 控制,从而可以:进行电压拉偏(Margining)测试:例如把 5 V 拉低至 4.8 V 或拉高至 5.2 V,看设备是否还能正常枚举/运行。模拟电源故障情境:比如电压突降、断电、毛刺、噪声扰动,看设备在这些情形下是否掉线、数据丢失、错误重启等。同时测量设备在各个情境下的电流/功率表现,从而得到设备功耗特性(待机、活动状态、识别阶段、数据传输阶段等)。配合自动化脚本,可批量执行测试、生成数据波形/报告,提高测试覆盖率、减少手动操作。二、普通用户使用流程(逐步)下面以普通测试工程师的视角,假设你已经有 QTL3019 注入 fixture 和一个 PPM(例如 Quarch HD PPM)设备,演示如何搭建、配置、执行 USB 3 设备电压拉偏/功耗测试。2.1 准备工作硬件准备确保你已有 PPM 模块(例如 Quarch HD PPM)已连接并可通过软件控制。拿出 QTL3019 注入 fixture:放置在测试夹具或桌面上。拿出 USB 3 主机或测试主板(Host)以及待测 USB 设备(DUT)。准备合适的 USB 3 链路(Host→fixture→DUT)。如果需要,把 PPM 的输出电源正确连接到注入 fixture 的电源注入端(参见手册连接图,见下节 “连接方式”)。安装所需软件(例如 Quarch Power Studio 或 Python API)以控制 PPM。确保所有设备、接地、安全考虑已处理。连接方式把 USB 3 主机的 USB 3 输出端(Type-A/Type-C)连接到 QTL3019 的 “Host” 侧。把 QTL3019 的 “Device” 侧连接到你的 USB 设备(DUT)。通常,QTL3019 的电源注入线路(例如 VBUS 引脚)切换到 PPM 输出,而不仅由主机 5 V 提供。也就是说,主机的数据信号仍通过,但电源被 PPM 所取代/注入。在 PPM 软件中,设定该输出电压为标准值(例如 5.00 V)以验证系统正常启动。确保所有测量通道(电压、电流)连接正确并可读取。2.2 基本测试:正常电压+功耗测量在 PPM 中设定输出电压为标准规格(例如 5.00 V 或 USB 3 VBUS 所要求)。启动主机,让 DUT 枚举并进入预期工作状态(比如空闲状态、或传输数据状态)。使用 PPM 软件或 API 开始记录电压、电流、功率。观察 DUT 的功耗曲线,记录以下几个典型状态:待机状态(无枚举或仅枚举完成)枚举期间(主机检测、驱动加载)活跃数据传输(例如大文件写入/读取)保存记录数据、导出为 CSV 或图形格式,以便后续分析。若需要,可改变 DUT 工作状态(如多线程 I/O、不同负载)以见其功耗随负载变化情况。2.3 电压拉偏 (Margining) 测试在 PPM 内设定新的输出电压偏离标准(例如将 5.00 V 下调至 4.75 V,或者上调至 5.25 V,视测试需求而定)。在每一个电压设定下,重复枚举、待机、传输等操作,观察设备是否正常识别、运行是否稳定、电流/功率是否变化。如果设备仍稳定运行,可继续更大幅度偏移(如 4.5 V、5.5 V)直到观察到错误、异常重启、枚举失败或数据丢失。这样可确定设备的电压容忍区间。在每次电压设定下,都开启 PPM 的高采样记录模式,以捕捉瞬态变化(比如启动瞬间电流冲击、纹波、跌落时设备行为)。对比不同电压设定下的功耗(例如电流降低/升高、效率变化、温度变化),为设备设计、安全性、质量控制提供依据。2.4 模拟异常电源情境(电压故障、毛刺、断电)使用 PPM 的 “glitch / brown-out / ramp” 功能(Quarch FAQ 提及此类)例如设定在正常 5 V 下,突然在微秒级别降低至 0 V(断电模拟)→ 看 DUT 是否掉线/恢复。或者快速在 5 V 至 4.5 V 之间震荡(毛刺),观察 DUT 是否出现错误。在模拟响应期间保持高采样记录,以便后续查看电压、电流变化曲线、对设备行为(重置、错误码、设备断开)进行分析。通过脚本/软件可自动化该流程(触发、等待、恢复、记录)以实现量产测试或稳定性测试。2.5 自动化控制与数据处理借助 Quarch 提供的软件(如 Quarch Power Studio)或 Python API(如 QuarchPy),你可以:设定测试序列(例如多个电压设定、多个负载状态、多个异常情景)自动启动/停止记录、导出数据、生成报告将测试做成脚本化流程,适用于批量测试、回归测试、稳定性测试等导出的数据通常包括时间戳、电压、电流、功率,用户可在 Excel、MATLAB、Python 中进一步画图(功耗 vs 时间、电压 vs 时间、瞬态响应等)最终可生成设备的 “电压容忍度曲线”、 “功耗谱”、 “异常恢复行为报告” 等,为设计验证、量产测试提供依据三、注意事项与最佳实践3.1 接线与信号完整性虽然 QTL3019 是“简单中继”装置,但仍插入一个额外连接物,会略微增加插入损耗或信号路径长度。官方 FAQ 中说明:“The interposer design adds an additional set of connectors … This loss is generally small … you should expect to see a clean link with no incrementing of the physical layer error counters.”  但仍建议在高带宽 USB 3 应用中确认信号完整性(误码率、链路稳定性)无异常。确保 fixture 使用适合的 USB 3 线缆、良好接地、避免大电流导致的压降影响。在注入电源的情况下,确保 PPM 输出的地与主机/fixture 地一致,以避免地电势差造成信号问题。3.2 设备功率与电流规格在进行电压拉偏/功耗测试前,应确认 DUT 的最大电流需求、主机 USB 口的最大输出能力(如 900 mA、1.5 A、3 A),以及 PPM 输出能力是否满足。如果 DUT 在某些状态(如大数据传输)电流特别高,应确保 PPM 与 fixture 能提供足够余量,以避免因电源不够导致假错。使用高精度记录模式(如 250 kS/s)时,数据量可能非常大,注意存储空间、软件处理能力。 3.3 环境/温度/冷却在功耗测试中,高电流状态会导致设备温度升高,进而可能引起额外的功耗变化。建议在相同环境温度条件下测试,并记录温度。在电压下偏测试(拉低电压)可能导致设备效率下降、发热增加,须注意散热。3.4 自动化脚本与触发同步如果使用脚本自动化测试,要注意触发同步,如“电压变化”触发 → “开始数据记录” → “DUT响应监测”。Quarch 的高端 PPM 支持外部触发端口。在电压或电源故障模拟中,建议把触发信号(如 PPM 输出变化、主机响应事件)与 PPM 的记录时间轴同步,以便后续定位故障点。建议在每个测试点结束后重置 DUT 或主机,以确保下一次测试起点一致。3.5 数据分析与报告利用导出的电压/电流/功率曲线,建议绘制如下图表:电压 vs 时间(查看稳态、拉偏、毛刺)电流 vs 时间(查看冲击、稳态、负载变化)功率 vs 时间(P = V×I)在不同电压偏移点下,设备是否枚举成功、是否掉线、功耗是否异常。记录设备动作(枚举时间、掉线事件、错误日志)与功耗曲线对应关联。最终生成测试总结:设备在标准电压下正常;最低可承受电压;最高可承受电压;在电压故障模拟下是否安全恢复;功耗变化区间;是否满足规格。四、总结借助 Quarch 的 QTL3019 USB 3 注入装置 + PPM 模块,普通用户可以较为方便地对 USB 3 设备做出如下测试:电压容忍度测试(拉低/拉高电压)功耗测量(待机/枚举/传输)电源异常模拟测试(断电、毛刺、滤波不良)利用脚本化/自动化流程批量测试,提高覆盖率、重复性只要按上述流程准备硬件、正确连接、设定测试参数、执行、记录、分析,就能得到可靠的测试结果。当然,信号完整性、电流规格、环境温度、脚本同步等细节也非常关键。更多关于USB/PCIe/CXL的测试工具和技术,请下载Saniffer公司2025.6.16最新更新的白皮书12.3版本 - 《PCIe5&6.0, CXL, NVMeNVMoF, SSD, NAND, DDR5, 800GE测试技术和工具白皮书_ver12.3》。白皮书下载链接 (或者点击下面的二维码直接下载):https://pan.baidu.com/s/18_c11aeFhSBe2qa-jUFs_Q?pwd=mm9y 提取码: mm9y如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询,请访问:访问www.saniffer.cn / www.saniffer.com 访问我们的相关测试工具和产品;或者添加点击左下角“阅读原文”留言,或者saniffer公众号留言,致电021-50807071 / 13127856862,sales@saniffer.com。
    2025-10-21 11:10:47
  • 拿什么保护我们的眼镜?全球AI Glass眼镜抢占消费者“注意力”的隐忧以及思考

    我9/22日在天猫Rokid出品的最新的AI眼镜付款后,总算在10/15发货了,这两天测试了一下,觉得还是有不少地方需要改进。购买这个Rokid AI Glass真是一波三折,最早2025/2/19订购,客服一直无法说清楚发货时间,只是预测6月份大概发货,实际上一直等到10/15日才发货;价格也从2月份2600元涨价到3499元。最近几个月也看了一些早鸟的评测,感觉这么晚发货肯定有不少问题需要解决的。作为Rokid AI Glass第一代带Micro-LED波导技术的抬头显示(HUD)的眼镜,建议大家不着急的话还是等它第2代出来再购买比较明智。后面有时间我会在公众号简单讲讲这次佩戴体验。另外,Meta Rayban Display Glass也马上发货了,估计体验可能好些。因为最近两年经常购买使用各类AI Glass眼镜,如Meta Rayban AI Glass,有写过一些文章:《Rayban Meta AI眼镜高清拆解 - Biwin和飞毛腿都这么牛了!》;《Rayban Meta AI眼镜高清拆解(二)- LPDDR5/5X, eMMC, UFS, ePOP, eMCP和uMCP测试》。这一定程度上也催生了我对于大厂借用这些高科技的产品锁定消费者“注意力”,从而导致眼睛视力恶化的担忧,尤其媒体称2025年是AI眼镜百团大战的一年。在资本和竞争的无序推动下,现在越来越多的互联网大厂都想抓住用户的眼球,这就是所谓的“注意力经济”,其中一项就是最近几年开发出各类更加酷炫、高科技的AI glasses,典型代表例如Meta Rayban AI glass以及近期推出的Meta Rayban display glass(带光波导micro-LED屏),中国大陆的TikTok (母公司bytedance)也在积极开发推出AI glass,因为这两家媒体公司都有大量的内容,也需要随时随地生成大量内容,带拍摄照片和视频的AI Glass成为了当仁不让的选择。另外,还有很多第三方独立AI glass开发商,例如中国杭州的Rokid最近也开售Rokid AI Glass(带micro-LED屏)。其实,之前的“注意力经济”主要体现在移动手机上,当今智能手机的肆虐已经导致大部分家长和孩子每天花在手机上的时间超过8小时以上,只不过目前AI Glass将提供用户更多选择,会分走一部分“注意力”。 本文将带你思考、探讨下面几个方面的主题:未来人类的眼睛将会出现怎么样的进化?短期内随着AI glass的流行特别是在年轻人中将出现哪些快速的眼睛疾病?最近20年眼睛疾病的哪些变化和就诊趋势是反映了手机和AI Glass的肆虐? 如何在当今这个纷繁芜杂的世界上保持清醒的头脑,保护我们的眼睛免于出现各类问题? 全球范围内,哪些AI glass在分走消费者注意力的同时,通过一定的技术手段或者措施,提供了尽量降低眼睛损耗的方式和方法?全球各地的政府针对AI Glass提供商有没有一定的监管(除了隐私保护之外,如在拍摄的时候必须得有indicator指示灯)? 如果现代生活和工作确认无法脱离手机和AI glass的控制,那么如何在日常生活和工作中随时随地保护自己的眼睛?请从饮食,服用保健品,眼保健操,远眺等等尽量全面的方面来详细论述一下。AI眼镜时代的视力挑战与保护对策随着“注意力经济”的驱动,智能手机之后,各种AI智能眼镜正成为科技巨头争夺用户目光的新利器。Meta与雷朋合作的智能眼镜、配备微LED屏幕的Ray-Ban Display,字节跳动(TikTok母公司)筹备的AI眼镜,以及国内如Rokid推出的AR眼镜等层出不穷。这些设备让数字内容随时随地映射在我们眼前。然而,它们在便利与酷炫之外,也引发了对人类眼健康和注意力的深层担忧。本文结合全球最新研究,科普分析这一趋势下人类视力的变化,以及我们应采取的保护措施。1. 人类眼睛未来的演变与近年视力趋势近未来的人类眼睛会如何“进化”?从生物进化角度看,几十年时间不足以让眼球器质发生遗传改变,但环境驱动的适应已非常明显——现代人眼球正因过度近距离用眼而变得更加“近视化”。全球近视率在过去几十年急剧上升:2000年约22.9%的人口是近视,到了2020年已攀升至34%,预计2050年将有一半世界人口(近50亿人)成为近视!青少年受影响尤甚,近视患病率从1990年的24%增长到2023年的36%,东亚城市地区尤为严重。中国的情况更加严峻:2018年全国儿童青少年总体近视率达53.6%,相当于每两名青少年就有一人近视。尤其令人警觉的是,在疫情网课期间,由于长时间盯屏幕、户外活动减少,仅半年时间学生近视率就激增了11.7%(小学生增15.2%,初中生8.2%,高中生3.8%)。也就是说,短短几年内环境因素就显著改变了整整一代人的视力状况,这不由得令人担心未来人类眼睛的“退化”。短期来看,AI眼镜的流行可能催生哪些眼部疾病?医学研究表明,长时间盯着电子屏幕或近距离显示,会对眼睛造成多方面的急性损伤:数字眼疲劳(也称电脑视觉综合征)高发。调查显示,超过50~66%的数码设备使用者会出现不同程度的眼疲劳症状。AR眼镜用户的早期报告同样指出,长时间佩戴会产生类似数字视疲劳的症状。典型表现包括:眼睛酸胀、干涩灼热、视物模糊或焦点难以调整,甚至短暂复视(重影)和头晕恶心等不适。这些症状通常在摘下设备休息后缓解,但反复累积可能导致更长期的问题。干眼症和结膜炎症增多。佩戴AR/AI眼镜时,用户常在数字影像中聚精会神,眨眼频率会显著降低(从正常每分钟15~20次骤减到5次左右)。泪膜蒸发过多导致眼表干燥、刺痛,长期可发展为干眼症。韩国一项针对儿童的研究也发现,过度使用智能设备与小儿干眼密切相关,而增加户外活动可降低此风险。在成人上班族中,整日面对屏幕也让中重度干眼发病率显著上升。近视和调节痉挛加剧。AR眼镜毕竟是近眼投影,虽然透视显示不完全等同于看手机,但仍属于近距用眼。如果长时间使用,青少年可能出现调节紧张或痉挛,造成远看模糊的假性近视。更严重的是,加速真性近视的进展。有研究表明,每日额外1小时的数码屏幕时间会使近视发生风险增加21%。尤其对于已有近视或父母近视的孩子,每天4小时以上手机/平板使用会显著加快近视度数加深。因此可以预见,AI眼镜若无度控制使用,可能让青少年近视更早、更深。视功能障碍和眩晕。AR设备要求眼睛在现实与虚拟影像间频繁切换焦点,这增加了双眼调节和集合的负担。部分用户报告出现对焦困难,长时间使用后再看真实物体时要适应一会儿。还有人感到轻微眩晕或运动不适,类似晕屏反应。这些可能与视觉输入冲突或视差信号不一致有关。如果AR内容与实际深度不匹配(称为“调节辐辏冲突”),会让大脑眼部协调更吃力,诱发不适感。值得一提的是,目前一项6个月的跟踪研究对企业员工佩戴单眼数据眼镜进行了视力检查,结果平均视力并未显著恶化。换言之,短期使用AI眼镜并不会立刻让人视力骤降。这项研究还发现,40岁以上年长者更容易出现视力波动,需要特别关注。总体而言,AI眼镜短期内主要引发功能性不适(疲劳、干涩等),暂不会造成不可逆的视力损伤。但如果不改变用眼习惯,这种亚健康状态累积,远期风险就不容小觑——眼科专家已将近视列为进行性、潜在致盲的流行病,因为高度近视可带来视网膜病变、黄斑变性、青光眼等严重并发症。可以说,我们正迎来人类有史以来最大的视力危机之一。最近20年来的眼病就诊变化也印证了这种趋势:眼科门诊中,因电脑手机使用导致的视疲劳综合征患者数量激增,许多年轻白领每天工作8小时电脑、通勤休息又刷手机,普遍出现干涩酸胀、眼红流泪等不适。调查显示,在大学生、上班族等人群中,数字视疲劳的总体发生率高达60~90%。青少年近视率则节节攀高且发病年龄提前,小学生近视率如今已超过35%,高中生高达80%以上。医生还观察到,以往老年人才高发的白内障、玻璃体混浊等问题,近年来也有提前和增多趋势,可能与过度用眼、光刺激有关。此外,眼科门诊干眼症患者的年龄段明显下移,不少二三十岁的年轻人就长期依赖人工泪液。总之,过去20年眼健康的大数据清晰地反映出电子屏幕(智能手机和平板等)的肆虐对人群视力带来的巨大影响。如今,AI眼镜这一“更上一层楼”的吸睛利器若大量普及,必须引起我们对眼健康更高程度的警惕。2. 保持清醒头脑,守护眼睛健康的策略在信息爆炸、眼花缭乱的时代,我们如何才能不被纷繁的数字内容牵着走,既保持头脑清醒又保护好眼睛?这需要从心理和生理两方面入手。(1)掌控注意力,避免沉迷:首先要意识到,智能手机和AI眼镜上的海量内容经过算法精心设计,目的就是最大限度获取我们的时间和注意力。我们需要有意识地锻炼自制力,不给数字设备完全支配生活的权力。具体做法包括:限定每天使用手机/眼镜的总时长和频次(例如非工作学习用途每天不超过2小时),设定固定的“无屏时间”(如睡前一小时停止使用电子产品,以便大脑放松),关闭不必要的应用通知和弹窗,防止碎片信息不断打扰。通过这些方法,避免自己陷入无限刷视频、刷消息的“注意力黑洞”,腾出时间用于阅读、运动、与人面对面交流等活动。这不仅有助于保持头脑清醒、思维专注,也减少了眼睛长时间盯屏幕的负荷。(2)合理用眼习惯:无论是传统屏幕还是AR眼镜,科学用眼都至关重要。权威眼科机构和公共卫生部门普遍建议遵循“20-20-20法则”:每用眼20分钟左右,就把视线投向20英尺(6米)以外远处,凝视至少20秒,借此让紧张的睫状肌和调节功能得到放松。如果觉得抽象,不妨简单记为**“每隔半小时远眺半分钟”,这是缓解视疲劳最有效的方法之一。此外,尽量在光线良好**的环境下使用设备。不要在过暗或强眩光环境中看屏幕,环境光线要柔和舒适,以免瞳孔过度扩张或收缩导致眼部肌肉紧张。佩戴AI眼镜时,如果周围光线不足,可以打开一些环境照明,这样虚拟影像和现实背景的明暗反差不会太大,有助于减轻视觉压力。(3)主动眨眼与休息:长时间凝视屏幕/投影,一定记得有意识地眨眨眼。可以贴一张提醒便利贴在电脑或桌边,提示自己保持正常眨眼频率,避免泪膜过快蒸发。在感觉眼睛发干时,可适当滴用不含防腐剂的人工泪液润眼。每工作或学习一段时间(建议1小时左右)要起身休息5-10分钟。可以闭目养神,或远眺窗外绿色植物,让眼睛彻底放松。良好的睡眠也至关重要,熬夜和睡眠不足会让眼睛得不到充分修复,第二天更易疲劳充血,长期还可能影响眼底健康。因此保持规律作息、睡眠充足,是保护大脑清醒和眼睛健康的基础。(4)心理调适与专注:面对纷繁资讯,要练就批判思维和专注力。尽量一次只做一件事,避免一心多用、频繁在不同信息间切换。比如,用AR眼镜浏览信息时,不要同时不断刷手机;专心阅读长文章时,关掉无关应用。这种专注不仅提高效率,也减少眼球在不同焦点来回快速转换的疲劳。同时,对网络内容保持适度质疑和理性,不被耸人听闻的热点迷惑,头脑清醒地筛选真正有价值的信息。这种数字素养的提高,能让我们更有效地利用科技而不是被科技牵制,也间接降低长时间无谓用眼的机会。(5)定期眼科检查:无论感觉有无不适,每年进行一次全面的眼科检查是明智的做法。特别是大量使用电子产品的人群,可能出现一过性的视力波动、屈光改变或干眼等,需要医生评估。定期检查有助于早期发现问题,如视力下降就可及时通过配镜或调整度数来减轻用眼吃力,否则看不清时会不自觉更贴近屏幕,进一步加剧眼疲劳。眼科医生也会根据检查结果,给出个性化的用眼建议或治疗(如需要时配防蓝光眼镜、滴眼药水等)。对于40岁以上人群尤为重要,因为随着年龄增长,调节能力下降,更需要监测老花眼和眼底健康。总之,在心理上做数字内容的主人,在行为上坚持科学的用眼卫生,我们就能在这个信息纷杂的时代既保持头脑的冷静专注,又把对眼睛的伤害降到最低。3. 主流AI眼镜的护眼举措及监管动向当前市面上的AI智能眼镜争相吸引用户目光,各大厂商也声称采用了一些技术来尽量降低对眼睛的损耗。下面我们来看几个主流产品的情况,并介绍相关的监管措施:Meta Ray-Ban系列:作为社交巨头Meta与雷朋合作的产品,Ray-Ban智能眼镜主打时尚和拍摄功能。今年新发布的Ray-Ban Display版本更首次在消费级眼镜中集成了微型LED显示屏,可在右眼镜片上投射导航、通知、短信等信息。由于采用半透明显示,用户在查看数字内容的同时仍可看清周围环境,不至于像VR那样完全遮蔽视野。这种**“抬头可见”的信息呈现方式,反而减少了低头看手机的次数,有望减轻颈椎负担和部分眼睛对焦压力。从护眼角度,Ray-Ban Meta眼镜本身可选配偏光或染色镜片,用作太阳镜时能阻挡UV紫外线,对户外眼睛有保护作用。对于有视力矫正需求的人,它也支持定制光学度数镜片,让用户始终以清晰视力观看AR内容,避免裸眼看不清导致的过度调节。Meta尚未公开特殊的滤蓝光功能,但据体验者描述,其内置屏幕亮度适中、在正常光照下内容清晰且“不刺眼”,而且屏幕位于视线略偏下方,不会直接直射眼球中心。这些设计在一定程度上考虑了使用舒适度。针对隐私和安全**,Meta眼镜在镜框正面配置了拍摄指示LED灯。每当开始录像或拍照时,这个小灯会亮起提示他人。虽然这一措施主要是出于隐私保护考虑,但也间接培养用户更自觉、负责任地使用设备,不至于长时间偷偷录制而让自己目不转睛地盯视某处。字节跳动(TikTok)计划中的智能眼镜:据报道,TikTok母公司字节跳动也在开发AI智能眼镜,目标是实现高质量照片/视频拍摄且兼顾电池续航。这与Meta和Snap等的产品思路类似,旨在让用户可以随时记录生活片段、创作内容。虽然具体参数和护眼细节尚未公布,但可以推测其注重摄像头性能和全天候便携性。在降低眼睛负担方面,字节的产品可能更多借鉴行业通用做法,比如通过光学设计将虚拟画面成像在较远的等效距离上(减少对眼睛的调节压力),优化显示亮度和对比度以适应不同环境光。另外,充分利用语音和简洁的通知来避免呈现冗长的文本或炫目动画,也是可能的设计方向。这款眼镜预计也会内置指示灯提示录制状态,以符合隐私伦理标准。政府监管层面对新进入者同样不会放松,确保其遵守各项安全规范。Rokid AR眼镜:来自杭州的Rokid公司推出了带微LED屏幕的Rokid Max AR眼镜等产品,注重AR沉浸体验的同时,也强调护眼设计。Rokid Max号称通过了德国莱茵TÜV的多项眼舒适度认证,包括低蓝光、低眩光、无频闪以及护眼舒适模式认证。也就是说,其显示模块在蓝光波段的输出得到控制,从源头上减少高能短波蓝光对视网膜的刺激;显示驱动避免了肉眼可察觉的闪烁频率,防止频闪引起的视觉疲劳;整体光学设计降低了画面炫光和漏光,让观看更加柔和。这些技术指标都有权威机构背书,旨在长时间使用不伤眼。此外,Rokid眼镜机身仅重75克左右,并支持左右镜片近视度数调节(0至-6.00屈光度),近视用户无需戴隐形眼镜也能看清屏幕。这避免了佩戴不适和视觉叠加的问题,可减轻双眼对焦负担。Rokid的这些措施,体现了国内厂商在硬件上对眼健康的关注。其他厂商和技术:市面上还有一些智能眼镜采取了独特的护眼思路。例如Snap Spectacles系列相机眼镜,在镜框两侧设置了明显的环形LED,当摄录时会闪亮提醒,保护他人隐私的同时也敦促用户谨慎、短时地使用录像功能,避免长时间凝视一个画面不放松。再如华为、小米等公司曾展示概念AR眼镜,宣称采用超低功耗激光投影,光强控制在安全范围内,不会对人眼视网膜造成伤害。另外还有创业公司开发AR隐形眼镜(如Mojo Lens),未来可能让影像直接贴合在人眼角膜上呈现。这听起来科幻,但如果实现,也必须确保投射光强、焦距都经过精密计算,不对眼睛构成额外负担。从整体行业看,一个值得注意的方向是:利用AR技术反而来保护视力。例如有专家提出,可以设计让智能眼镜将近距离阅读内容投射为相当于几米外观看的效果,从而让眼睛处于放松状态阅读近距文本。如果这类技术成熟,未来或许可以戴着AR眼镜“近视防控”——看书时眼睛其实是在看远,从而缓解近距离用眼导致的睫状肌紧张。当然,目前大多数智能眼镜还未实现这一点,但这一思路可能代表了行业努力的一个方向:在争夺注意力的同时,尽量减少对眼的生理冲击。监管政策方面,目前各国政府对AI眼镜的监管主要集中在隐私、安全和伦理层面,直接针对眼健康的法规尚不多见。以隐私为例,摄录指示灯已成为行业标配,一些地区的监管机构还嫌不够明显:欧盟的隐私监管机构就曾警告Meta雷朋眼镜上那枚LED过于微小,不足以明确告知路人自己正被拍摄。爱尔兰数据保护委员会要求Meta证明指示灯的有效性,并开展公众教育,提醒人们注意智能眼镜带来的隐秘拍摄风险。除了隐私,驾驶安全也是关注重点。像美国一些州早已明令禁止司机行车时佩戴Google Glass等显示设备,防止分散注意力造成车祸。国内也有景区、影院禁止入内佩戴录音录像功能眼镜,以保护机密和版权。从护眼角度,法规主要体现在产品质量标准上。各国对激光/LED类近眼显示都有严格的安全标准,厂商在发售前须确保光源亮度、波长符合安全规范(如IEC关于激光产品的等级规定),不可对人眼造成潜在损伤。另外,职业健康领域开始重视起AR眼镜的使用规范。德国职业安全与标准化委员会就呼吁尽快出台工作场所使用智能眼镜的指导方针。他们建议企业在引入AR眼镜前为员工进行视力检查,在40岁以上人群中尤需注意筛查老花和视功能问题。这些措施并非直接法律强制,但体现了政府和机构对长期用眼健康的关切。可以预见,随着AI眼镜愈加普及,各国监管会逐步完善,包括规范厂商在产品中加入护眼提示(例如适时休息提醒功能)、限制儿童少年使用时长、要求更严格的光学安全认证等。我们正处在监管起步阶段,公众也应积极参与讨论,推动制定出既保障创新又维护健康的规则。4. 无法离开的屏幕时代,如何全方位保护眼睛?现代生活和工作几乎离不开手机、电脑,未来或许还要加上AI眼镜的重度参与。既然“低头族”“眼镜族”已成常态,我们更要随时随地、多管齐下地保护眼睛。以下从饮食营养、保健补充、用眼锻炼、生活习惯等方面,提供全面的护眼建议:均衡饮食,摄入护眼营养素:俗话说“药补不如食补”,每天合理饮食是维护视力的根本。多吃富含维生素A和β-胡萝卜素的食物(如胡萝卜、南瓜、动物肝脏等),有助于合成视紫红质,预防干眼和夜盲症。注重摄入绿色叶菜和水果,因为其中富含叶黄素和玉米黄素两种对眼睛极为有益的抗氧化物质。研究表明,叶黄素和玉米黄素能过滤有害的高能蓝光,保护视网膜黄斑区细胞,并且摄入充足可降低慢性眼病(如老年黄斑变性、白内障)的发生风险。深绿色蔬菜(菠菜、羽衣甘蓝等)和蛋黄都是叶黄素的重要来源。日常还应保证优质蛋白质摄入(瘦肉、鱼禽蛋类),充足蛋白有助于组织修复和眼球健康。适当增加富含欧米伽-3脂肪酸的食物(深海鱼、亚麻籽等),有研究指出Ω-3有助于缓解干眼症、减少炎症。与此同时,少吃过多的糖和精制碳水。高糖饮食可能促进晶状体蛋白糖化,加速白内障形成;过度甜食也可能加重眼睛的代谢负担。总之,饮食上做到营养均衡、荤素搭配、少油少糖,才能为眼睛提供充足的养分和抗氧化保护。必要时补充保健品:如果膳食实在难以满足需要,可以考虑在医生或营养师指导下服用护眼保健品。例如叶黄素/玉米黄素胶囊,许多临床研究支持每日补充10mg叶黄素、2mg玉米黄素能够提高黄斑色素密度,延缓黄斑变性进展,并改善视力功能。对于长时间对着屏幕的上班族,额外的叶黄素可能有助于抵御蓝光伤害,缓解视疲劳。又如鱼油(Ω-3)胶囊,有证据显示对干眼症患者长期服用可减少症状。有些综合维生素眼部配方(如含维生素A、C、E,锌,硒等抗氧化物)在老年人群中证明能降低黄斑变性发生。不过需要提醒,保健品不是万能,它起辅助作用而非治疗,不能过量迷信。选择正规产品并按推荐剂量服用,切忌“多多益善”。尤其是吸烟者应避免高剂量β胡萝卜素补充,因为研究发现其有增加肺癌风险的可能。总体而言,在均衡饮食基础上,有针对性地补充眼部需要的营养素,可以为长期用眼的人提供一道额外保障。新加坡朋友推荐的用于护眼的保健品,不知道国内有没有?坚持做眼保健操/眼部放松运动:我国几代学生都熟悉课间做的眼保健操。这套基于中医穴位按摩理论的眼周运动,虽然对控制近视度数没有显著效果,但在缓解视疲劳方面还是有一定作用的。每天抽出几分钟,按照正确方法按摩睛明、太阳、四白、攒竹等穴位,能促进眼周血液循环,放松紧绷的睫状肌,有助于减轻眼胀、酸涩感。除了传统的按揉眼保健操,还可以练习简单的眼球运动:闭眼后上下左右转动眼球各10次,或凝视一支伸直手臂前的笔尖慢慢移近远各数次。这些练习可以锻炼眼外肌协调性,预防调节功能僵化。需要注意的是,做眼保健操时手部清洁很重要,避免将细菌揉进眼睛引发感染。如果感觉按压有痛感,力度要适中不要强求。贵在坚持,每天坚持2-3次“小锻炼”,为眼睛做“SPA”,长远看能提高眼部耐受力。增加户外活动,远眺放松:大量研究已证实,每天足够的户外自然光照是预防近视和减轻视疲劳的关键因素。一方面,户外高强度光线刺激视网膜释放多巴胺,可延缓眼轴过度生长,降低近视发生风险;另一方面,户外环境下视野开阔,眼睛常常看远景,有助于放松调节肌肉和晶状体。眼科医生建议青少年每天至少2小时户外活动,每周至少14小时,这可让近视发病率明显降低。对于上班族和老年人,户外活动同样重要。不妨利用午休或下班后,到户外散步、打球、做做体操。远眺天空和绿色植物,可以冲洗眼睛的紧张感。周末尽量安排一些户外休闲,而不是整日宅家刷剧。在室内工作学习时,也可以每隔一段时间走到窗边眺望远处楼宇天际线,让眼睛望远放松。如果条件受限,看几米外的墙上挂画也比一直盯着近处强。总之,“眼睛要望远方”,才能缓解持续近距离工作的压力。良好用眼姿势和环境:养成正确的用眼姿势,能避免很多不必要的视觉疲劳和损伤。阅读或使用电子设备时,保持与眼睛一尺(约33厘米)左右的距离,不要贴得过近。不要躺着或走路时看手机,以免视距不稳和光线不良加重眼睛负担。坐姿端正,眼睛与屏幕中心大致平齐或稍低,避免长时间仰视或俯视。确保环境光线充足且均匀:白天尽量利用自然光,夜间用眼时房间大灯要打开,不能只开小台灯局部照明。台灯建议放在左前方,光线从侧前方照射书本,防止手部阴影挡光。屏幕亮度和色温适中,根据环境亮度调整,不要让屏幕成为房间里唯一刺眼的光源。可以开启电子设备的护眼模式或夜间模式,减少蓝光输出和高对比度。对于已经近视或远视的人,一定要配戴合适度数的眼镜或隐形眼镜,矫正清晰视力后再用眼,这样可显著减轻视力模糊造成的疲劳。总之,良好的环境与姿势就像为眼睛铺好了减震垫,让每日长时间用眼变得更舒适安全。关注全身健康:眼睛是身体的一部分,整体健康状况会影响眼部状态。平时要注意控制血压、血糖,因为高血压、高血糖都会损害视网膜血管,导致视力问题。戒烟限酒,吸烟会增加白内障和黄斑变性风险,长期大量饮酒也可能引发视神经中毒。适度进行有氧运动,如慢跑、瑜伽等,促进血液循环,对眼部也有滋养作用。对于中老年人,可以每日热敷眼睛10分钟,改善眼周循环,缓解干涩(但有急性炎症时不宜热敷)。保持愉悦心情,避免过度焦虑紧张,因为情绪压力大会诱发视疲劳和眼皮跳等症状。可以通过闭目冥想、眼部瑜伽等方式放松身心,一举两得。最后要强调的是,重视眼健康教育。无论青少年还是成年人,都应了解科学用眼常识,掌握护眼技巧并切实执行。从家长到老师、用人单位,都应该营造一个支持健康用眼的环境,比如学校安排户外课间,单位倡导工间休息做眼保健操等。当现代生活无法避免长时间凝视屏幕,我们能做的就是尽可能采取全面措施来对冲其负面影响。正如眼科专家所言:“保护视力要从点滴做起,长期坚持。”只有将这些护眼习惯融入日常,我们才能在高科技时代继续享受清晰明亮的视界。希望每一位读者都能在精彩的数字世界中保持双眼的健康与清醒,让科技更好地为我们服务而非伤害我们。祝大家都有一双明亮有神的眼睛!如果你有问题想咨询,请添加点击左下角“阅读原文”留言,或者saniffer公众号留言,致电021-50807071 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    2025-10-20 10:55:07
  • 本周前三天的2025 OCP全球峰会到底看到了什么?

    截至今天,OCP Summit 2024总计4天的会议已经过去了3天,我们结合业内关于该本次峰会的各种新闻报道和现场解读给大家一个关于本次OCP峰会的各种热点的综合分析和导读,帮助因为各种原因无法到现场的用户了解该峰会,特别要介绍一下在现场设立展台的比较热门的公司的产品和技术。2025 OCP峰会综述:开放计算热点技术与动态中国厂商精彩亮相本次在美国圣何塞(San Jose)举行的2025 OCP全球峰会上,我们上周五的文章《下周的2025 OCP全球峰会到底看什么?》提到有一些中国大陆企业参与,展示各自的开放计算成果和产品。光通信领域,中国厂商如Accelink光迅科技、Linktel联特等也出现在展区,展示了最新高速光模块和光互连方案,包括面向1.6Tb/s级别带宽的光模块产品和有源/无源线缆解决方案。在开放硬件配件方面,来自大陆的连接器与线缆供应商立讯精密(Luxshare)也作为OCP赞助商参展,为高速PCIe与网络互连提供解决方案。同样值得关注的是国内存储企业对OCP规范的支持:例如大普微电子(DapuStor)等企业级SSD厂商参与OCP社区,推动符合OCP NVMe Cloud SSD规范的产品研发和测试,以满足超大规模数据中心对开放存储的需求。可以说,中国厂商在本届峰会上从互连芯片、光模块到存储设备均有亮相,体现了中国力量在开放计算生态中的积极贡献和技术实力。另外,在现场我们也看到下一代互连技术创业公司XConn科技联合MemVerge公司现场演示了基于CXL的内存池方案:通过XConn自主研发的Apollo交换芯片(业内首个混合CXL/PCIe交换机)搭配MemVerge的Memory Machine X软件,实现了大规模动态内存池在AI工作负载中的应用,针对KV缓存等场景比传统SSD方案性能提升超过5倍。PCIe、CXL与液冷等基础设施热点在底层硬件基础设施方面,本届OCP峰会围绕高速互连与高效散热展开了诸多讨论和展示。PCIe 5.0/6.0与CXL互连是关注焦点之一:大会强调通过CXL实现内存池化和共享已成为突破“内存墙”的关键手段。例如Compal等厂商展示了基于CXL Fabric的内存扩展与资源池化技术,以及结合RDMA的动态资源调度方案,使服务器节点间能够实现多TB级别的低延迟内存池。这些架构通过PCIe Gen5、CXL 3.0/3.1等高速总线在服务器之间构建高带宽数据交换,让存储即内存(Storage-as-Memory)的理念成为可能。同时,新型PCIe交换芯片和Retimer时钟重定时器也备受瞩目——专注互连方案的Astera Labs在其B33展位展示了面向机架级AI系统的PCIe 6.0模块化背板技术和真实PCIe 6.0规模扩展方案,以及自研的UA-Link开放互连规范。这些方案通过主动式背板、智能线缆等方式来突破传统被动背板的长度和带宽限制,满足AI训练集群内部超大规模“Scale-Up”互连需求。值得一提的是,Astera Labs等公司还参与了OCP的新互连工作组,推动PCIe Gen7乃至更新代际标准的预研,以及通过开放联盟(如UA-Link、CXL、以太网ESUN等)制定统一规范,解决不同厂商Retimer/交换芯片之间的互通性问题。PCIe over Optics方面,随着带宽步入224G PAM4每通道时代,光电融合互连成为热点议题。OCP赞助商鸿腾FIT(富士康旗下)在现场通过动态和静态展示相结合的方式,发布了224G时代的一系列技术突破,包括共封装光学连接器(CPO/CPC)、224Gbps高速互连以及51.2Tb交换机散热技术。FIT首次动态演示了224G OSFP光模块冷板直液冷方案,即使在极限热负载下仍能让服务器保持稳定运行,大幅提高散热效率和机柜部署密度。同时发布的还有强化信号完整性和EMI防护的“高架式”OSFP连接器/笼型系统,以确保新一代光模块在超高速环境下稳定工作。针对更高带宽的短距连接,FIT还推出了完整的1.6Tb/s有源/无源铜缆系列,以在性能、功耗和成本间取得平衡。这些高速线缆和光互连产品将为未来PCIe/CXL总线通过光介质延伸提供可能,使机柜乃至跨机柜的互连突破传统铜缆距离限制。协同设计的以太网也是大会讨论的重点之一。OCP宣布成立“以太网Scale-Up网络联盟(ESUN)”,推进以太网作为统一物理层同时支持多种传输协议,用开放的以太生态来承担原先专有高速互连的角色。博通公司在大会第二日的主题演讲中亦强调了以太网在AI集群Scale-Up中的可行性,并现场发布了代号“Thor Ultra”的业界首款800GbAI**以太网NIC,支持4×200G或8×100G配置,强化了RDMA通信的乱序数据放置、选择性重试等特性,旨在满足数万GPU集群内超低延迟互联的需求。博通表示该NIC可兼容任何品牌交换机、线缆和XPU设备,实现真正开放的互连生态。可见,无论是PCIe/CXL总线还是以太网络,各大厂商正共同推动开放互连**技术的发展,通过光电融合和协议抽象,实现不同架构之间的高效解耦与互通。在数据中心散热与液冷领域,本届峰会同样亮点频出。随着AI训练集群功耗激增,传统风冷遇到瓶颈,液冷技术成为OCP关注的焦点之一。谷歌最近开放的2MW级液冷分配单元(CDU)设计“Project Deschutes”由散热厂商Boyd带到了现场。这套第五代CDU提供高达2兆瓦的冷却能力,将冷板进出温差压缩到仅3°C,同时提供最高80 PSI的强大冷却液压力,能够满足未来GPU/CPU超高热设计功耗的冷却需求。该CDU配备冗余泵回路电源和0.2微米精度的旁路过滤系统,可将冷却液中的微粒杂质过滤干净,延长冷液使用寿命并降低维护频次。这正是针对液冷部署中冷却液污染沉积等痛点所做的改进,可有效缓解冷液因杂质沉淀或劣化导致传热效率下降的问题hpcwire.com。在大会的“两相冷却和浸没式冷却”分论坛上,专家们还讨论了高流速下管路腐蚀侵蚀、冷 plates变形等工程挑战的应对之道。为此,新型材料的冷板、改进的阀门和快速接头设计也在展区亮相。例如FIT公司展示了专为液冷系统设计的高速快拆接头(如FD83系列),采用浮动式结构,方便插拔同时保证密封和信号完整性。另外,OCP组织还发布了液冷部署TCO模型和冷却系统遥测标准提案,帮助数据中心运营者评估液冷带来的成本与减碳效益。总的来看,从冷板直冷、浸没冷却到CDU总供,以及冷液监测与维护,各环节技术在OCP峰会上都有了最新进展:大型AI算力机柜开始采用双路市电冗余供电的液冷架构,并借助开放标准在不同厂商液冷方案之间实现兼容,这将加速液冷在全球高密度数据中心的部署落地。人工智能算力与 NVIDIA 动态“引领AI未来”是今年OCP峰会的主题。大会期间的诸多发布和讨论都围绕着如何构建更开放、更强大的AI基础设施展开。作为AI硬件领域的领导者,NVIDIA在本届峰会上也格外引人注目。NVIDIA加速计算部门副总裁Ian Buck在首日发表题为“塑造AI开放基础设施未来”的主题演讲digitimes.com。他指出当今已步入“Giga-Scale”级别的AI算力时代,NVIDIA的关注点已从GPU本身扩展到完整数据中心系统,涵盖机架、互连、冷却和电源各方面。Buck将未来的数据中心比作“AI工厂”,需要像生产流水线一样进行协同设计与优化,并强调开放合作是实现这一愿景的关键。NVIDIA在大会上分享了其最新AI基础设施路线图:代号“Vera Rubin”的新架构计划于2026年推出,引入CPU侧的CPX协处理器与下一代GPU协同,可实现高达8倍的推理吞吐提升,并支持400G级别以太网互连;配套的OCP标准机架(MGX框架)将提供液冷散热、500A大电流母线和模块化电源等增强,使整 rack 能承载更高功率AI计算。展望2027年,NVIDIA预告了代号“Kyber”的架构,可将每机架GPU数量扩大到576颗,并引入800V高压直流供电来进一步提升能效。这些前瞻设计都显示NVIDIA正积极参与OCP社区,在开放标准的机柜和电力架构上贡献自己的经验。在网络方面,NVIDIA发布了一系列基于Spectrum-X以太网架构的新进展。值得关注的是,NVIDIA宣布将部分网络产品和规范贡献给OCP社区:例如推出一款OCP开放交换机Minipack 3N,搭载NVIDIA最新Spectrum芯片并运行FBOSS开放交换机操作系统,为AI集群提供近95%有效带宽的以太网网络。同时NVIDIA发布了Spectrum-XGX跨数据中心互连方案,利用光纤以太网将地理上分散的AI集群连接起来,支持“Scale-Across”的分布式训练架构。这些举措表明NVIDIA正从单机柜走向多园区级AI网络布局。大会还透露,Meta等超级规模数据中心运营商已开始采用NVIDIA的Spectrum-X以太网方案来搭建开放AI网络:例如Meta和Oracle计划在其AI数据中心部署NVIDIA的Spectrum-X以太网交换和软件栈,以扩展AI训练集群。这一消息引发业界关注,因为Meta作为OCP发起方,过去倾向于自研或与开放社区合作网络方案,而此次选择NVIDIA的端到端以太解决方案,意味着NVIDIA正从GPU供应商成长为AI数据中心整体方案的重要提供者。Ian Buck在演讲中也特别提到,NVIDIA正深度参与OCP各项目组(近期NVIDIA甚至加入了OCP董事会),以“开放+垂直整合”的方式帮助业界打造异构融合的AI基础设施。例如,NVIDIA宣布开放其NVLink互连协议给第三方(称为NVLink-Fusion),这将允许非NVIDIA的CPU和加速器直接接入NVLink高速互联总线。目前英特尔、富士通、Astera Labs、三星、Marvell等公司都已成为早期合作伙伴。这项举措无疑加强了不同厂商AI芯片间的互操作性,拓展了OCP开放生态下跨厂商加速器互联的可能性。除了NVIDIA之外,AMD也在大会上高调分享了各项AI开源进展:CTO Mark Papermaster强调“历史证明开放生态最终胜出”,宣布全面开源AMD的ROCm GPU软件栈,并将自家核心互连技术Infinity架构贡献给新成立的UA-Link联盟,以推动开放的GPU直连标准;同时AMD正式加入上文提到的ESUN以太网Scale-Up联盟,积极参与制定基于以太网的异构计算互连抽象层。由此可见,在AI加速硬件领域,开源协作正成为共识:无论NVIDIA还是AMD,都在通过开放硬件规范和软件生态与业界共同应对算力规模爆炸的挑战。正如NVIDIA高管所言:“OCP社区对打造开放、可扩展的AI工厂至关重要”——这也点明了本届峰会的主题宗旨。测试、诊断与调试新工具为了支撑上述新技术的落地,本届OCP峰会也聚焦了测试与运维领域的新进展。随着硬件系统复杂度骤增,如何有效地验证、诊断和调试成为关键话题。一系列面向PCIe 6.0、CXL 3.0等前沿接口的测试工具在会上亮相。协议分析仪厂商SerialTek的Kodiak PCIe Gen6分析仪/训练器是业界首批支持PCIe 6.0和CXL 3.x的综合分析工具。SerialTek 推出符合 OCP 标准的 PCIe 6.0 和 CXL interposer,以加速超大规模 AI/ML 性能,全新 SI-Fi™ Interposer为 64 GT/s 的 OCP NIC 和 SSD 提供协议和功率分析SerialTek的 OCP NIC 3.0interposer将 PCIe Gen6 和 CXL 3.x 可见性直接带入 OCP 生态系统。”   — SerialTek 首席执行官 Paul Mutschler领先的 PCI Express® (PCIe®) 和 Compute Express Link™ (CXL®) 协议测试和分析解决方案提供商 SerialTek推出了其下一代符合开放计算项目 (OCP) 标准的中介层解决方案。这款新型中介层专为 64 GT/s 的 PCIe 6.0 和 CXL 3.0 设计,可在 OCP NIC 3.0 和 EDSFF 规格中提供高保真信号捕获和高级功率分析。超大规模工程师依靠 SerialTek 的解决方案来验证下一代数据中心和 AI/ML 基础设施的性能和可靠性。全新interposer封装与 SerialTek 的 Kodiak™ 高级协议测试和分析系统无缝集成,采用 SerialTek 专有的 SI-Fi™(信号完整性保真度)技术,该技术专为超低损耗和透明信号采集而设计,可在高速捕获中提供无与伦比的信号保真度。与 Quarch 的功率分析模块配合使用时,该系统可提供同步的协议和功率数据,这对于调试、优化和合规性测试至关重要。SerialTek 首席执行官 Paul Mutschler 表示:“我们的 OCP NIC 3.0interposer将 PCIe Gen6 和 CXL 3.x 的可视性直接带入 OCP 生态系统。它专为应对 OCP NIC 3.0 和 EDSFF 设计中独特的信号和机械挑战而设计,为工程师提供验证下一代超大规模和 AI 平台所需的保真度和外形尺寸精度。”集成Power Analysis功耗分析借助 Quarch Technology 的 QTL2312 功率分析模块,OCPinterposer可以捕获实时功耗以及协议流量,从而提供设备性能的多维视图,这对于必须兼顾效率和吞吐量的 AI 工作负载和超大规模部署至关重要。 Quarch 董事总经理 Andy Norrie 表示:“我们与 SerialTek 的合作为 PCIe 6.0 和 CXL 测试带来了无与伦比的功率可视性。对于 OCP 和 EDSFF 平台,功率行为与协议行为同样重要,而这种组合可以同时实现这两者。”SerialTek PCIe协议分析仪能够以高达64GT/s速率捕获和产生PCIe 6.0/CXL 3.0协议流量(×4链路),内置灵活的主机模拟适配器,无需额外主机即可对被测设备执行标准一致性测试。该平台支持各种形式的协议探测夹具(包括CEM, EDSFF, MCIO, OCP NIC 3.0, M.2, U.2接口等),配套软件可实时解码分析高速链路层数据,并提供错误注入和脚本化测试等高级功能,帮助工程师定位PCIe/CXL链路中的复杂问题。SerialTek表示,随着PCIe 6.0时代来临,他们与业内公司紧密合作,提供这一强大的调试平台来缩短开发周期。此外,大会的Hardware Management硬件管理项目组介绍了一系列新规范,包括针对Silent Data Corruption静默数据错误的检测机制、新的开放调试(Debug)和RAS规范、自动化故障管理策略等。例如,OCP计划推出统一的芯片级调试接口标准,方便不同厂商设备的底层可及性,提高故障诊断效率;又如在开放BMC和Telemetry方面,引入可扩展遥测和诊断日志标准,便于AI集群运维人员及时发现异常。这些举措表明,在性能竞赛之外,可靠性与可维护性也日益受到开放计算社区的重视——相应的新工具和新规范将帮助工程师更快速地发现并解决系统瓶颈或错误,为大规模部署保驾护航。上述Gen6 Interposer两端的接口为原生态OCP 3.0接口存储及OCP一致性测试进展在存储与接口测试方面,值得一提的是SANBlaze公司带来的最新消息。作为OCP官方指定的存储测试方案提供商,SANBlaze在峰会上重点介绍了其“Certified by SANBlaze” NVMe SSD测试套件。这一套件集成于SANBlaze自家的PCIe Gen5/6架构测试平台中,能够自动运行一系列测试来验证厂商的NVMe固态硬盘是否符合OCP开放计算规范的要求。目前套件已完整支持OCP针对数据中心NVMe SSD制定的Cloud SSD规范2.0测试项,并在持续开发新增对最新OCP 2.5/2.6/2.7规范的覆盖。通过该套件,SSD厂商可以一键执行包括灵活数据置放(FDP)、NVMe-MI管理接口、双端口时钟(SRIS/SRNS)、ZNS分区命名空间等在内的全面测试,快速发现固件或硬件的不兼容之处。Microsoft Azure的存储负责人在新闻中表示,Azure数据中心对SSD的定制需求繁多且独特,他们与SANBlaze合作不仅满足了内部验证,还推动了OCP开源测试规范如2.5版的完善。“Certified by SANBlaze”套件目前已被UNH-IOL(新罕布什尔大学互操作实验室)采用,作为其提供OCP NVMe合规测试服务的官方工具。这意味着厂商送测的硬盘将在与SANBlaze设备一致的环境下按OCP标准进行验证,从而确保测试结果具有权威性和一致性。除了SSD合规测试,SANBlaze还在其平台中加入了对最新NVMe 2.0/2.1特性的支持,以及针对未来PCIe Gen6 NVMe设备的预研能力。更高层次上,OCP存储项目组在本次峰会上也设置了专题讨论,涵盖QLC闪存的大容量盘优化、GPU直连存储的架构、CPU优化NVMe性能的方法,以及OCP存储测试和EDSFF新规格的更新等。通过这些讨论与工具的发布,可以看到开放计算社区正打造一个完整的存储生态检验闭环:从规范制定到厂商产品,再到测试认证,都有明确的流程和工具支撑。例如某SSD通过“Certified by SANBlaze”测试套件验证合格后,即表明其满足OCP规范的严格要求(包括可靠性、性能和安全特性等),数据中心用户即可更加放心地将其部署到大规模生产环境中。展望未来,随着PCIe 5.0/6.0 SSD、CXL内存扩展设备等不断涌现,此类标准化的合规测试对行业健康发展将愈发重要。而SANBlaze等工具的完善,为OCP推进开放存储标准的落地提供了坚实保障。最后,通过本次峰会的综合信息可以看出,开放计算正引领数据中心技术向更开放、更高速、更高效的方向演进。从中国企业的积极参与到全球厂商在PCIe/CXL、AI加速、液冷以及测试规范上的协同创新,OCP生态体系正在形成一个良性循环。正如大会主题所言:“Leading the Future of AI”——开放合作将是迎接AI时代挑战、构建下一代基础设施的关键途径。本次峰会传递出的各种热点和趋势,无疑为无法亲临现场的技术人士提供了一幅当今数据中心前沿技术全景图。借助上述导读,读者可对OCP峰会上涌现的热门公司和技术亮点有全面了解,把握开放计算领域的最新脉动。资料来源:等 OCP Summit 2025 官方发布及相关报道。更多关于PCIe 6.0/CXL的测试工具和技术,请下载Saniffer公司2025.6.16最新更新的白皮书12.3版本 - 《PCIe5&6.0, CXL, NVMeNVMoF, SSD, NAND, DDR5, 800GE测试技术和工具白皮书_ver12.3》。白皮书下载链接 (或者点击下面的二维码直接下载):https://pan.baidu.com/s/18_c11aeFhSBe2qa-jUFs_Q?pwd=mm9y 提取码: mm9y如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe/NVMoF, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询,请访问:访问www.saniffer.cn / www.saniffer.com 访问我们的相关测试工具和产品;或者添加点击左下角“阅读原文”留言,或者saniffer公众号留言,致电021-50807071 / 13127856862,sales@saniffer.com。
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