是德科技解读IEEE P802.3dj最新以太网标准

本专栏不定期解读测试行业标准，欢迎大家在评论区提出你想要了解的测试标准或者关于标准以及测试的问题，是德科技测试工程师会给你解答。是德科技作为全球领先的测试与测量技术公司，长期致力于推动技术标准化和测试方法的完善，为行业提供全面的测试解决方案。

原文作者：

John Calvin

是德科技战略规划师和数据通信技术主管

以太网联盟董事会成员

翻译：是德科技（中国）有限公司市场部

本文深入探讨了 IEEE 以太网标准的发展以及这些标准如何推动下一代数据中心及人工智能。

主要内容如下：

IEEE 以太网标准简史

IEEE Std 802.3df 和 IEEE P802.3dj 标准的更新

助力下一代超大规模数据中心

基于1985 年首次发布的 IEEE Std 802.3 最初标准，IEEE Std 802.3df 和 IEEE P802.3dj 标准代表了以太网标准的最新进展。这些新标准正在为下一代以太网技术铺路，其聚合链路速度将达到 200 Gb/s、400 Gb/s、800 Gb/s 和 1.6 Tb/s。这些技术专为满足新兴的超大规模数据中心、大型语言模型 (LLM) 以及机器学习 (ML) 应用需求而设计，有望显著提升性能和可扩展性。

这些标准在光信号和电信号技术的媒体访问控制(MAC, Media Access Control)、管理系统和物理层规范方面引入了创新。在光学领域，它们利用单模光纤信号调制和探测技术，实现了物理介质附件 (PMA, Physical media Attachments) 的性能指标能够支持从 采用PAM4 信令调制的500 米到采用DP?16QAM调制的 40 公里距离。它们的问世代表着光学技术的重大进步，增强了不同距离的数据传输能力。

最新的 802.3 标准

在电气方面，这些标准建立了单通道212 Gb/s 接口的新基础，旨在支持从直接连接铜缆 (CR, Direct Attach Copper) 、芯片到模块 (C2M)、芯片到芯片 (C2C) 和背板 (KR) 接口的一切。最具技术和工程挑战性的电气接口是 C2M 接口，它是 QSFP 或 OSFP 模块光纤配置中使用的主要物理层接口，支持 104 Tb/s 交换技术的兴起。它是下一代人工智能、超大规模数据中心的关键组成部分，也是下一代 1.6 Tb/s 铜缆和光纤互连需求的核心。

IEEE 以太网标准简史

让我们一起看下近期和当前的 IEEE 标准，这对于正确预测未来发展至关重要。

IEEE 标准 802.3ck?2022 规定了每通道 106 Gb/s的物理层和针对100，200 和 400Gb/s 聚合接口的管理参数。

IEEE Std 802.3df?2024制定了 400 和 800 Gb/s 的媒体访问控制和管理参数，以及重新使用现有的每通道 106 Gb/s 物理层技术。

IEEE P802.3dj （预计 2025 年完成）制定了针对1.6 Tb/s聚合接口的每通道 212 Gb/s 的物理层和媒体访问控制，以及 针对200 Gb/s、400 Gb/s、800 Gb/s 和 1.6 Tb/s 聚合接口的管理参数。

IEEE P802.3dj 标准延续 IEEE Std 802.3 的开发节奏，以支持对更高速、更高效的电、光信号传输的需求。本文将主要关注在开发中的新的 IEEE P802.3dj 的 212 Gb/s 物理层接口。这种新的物理接口突破了电光传输系统、连接器和 SerDes 设计的界限（图 1）。

图1. 典型的802.3dj主机测试点模型

目前，IEEE P802.3dj 已内置多个已知的信道参数。最值得注意的是一个信道曲线，该曲线始于发射机的芯片Die-bump测试点 (TP0d)，止于接收机的芯片Die-bump测试点 (TP5d)。这两个测试点之间的标称损耗为 40 dB，信号奈奎斯特频率为 53.125 GHz。图 1 展示了一个典型的主机模型，该模型包含 TP1a，用于评估 C2M 配置和 TP2 测试点（从无源电缆的角度）。

IEEE P802.3dj 推动以太网带宽提升

IEEE P802.3dj 引入非对称损耗模型，以满足各种 C2M、CR、KR 和 C2C 配置中信道损耗优化的架构需求。目前已提供多种主机信道损耗配置的草案，范围包括：主机低损耗约 6 dB、主机标称损耗约 11 dB 以及主机高损耗约 16 dB。

SerDes 封装模型、主机损耗曲线和主机一致性测试夹具的组合将损耗曲线传送至第一个可访问的测试点：在 CR 电缆拓扑中称为 TP2 的位置，或在 C2M拓扑中类似地称为 TP1a 的位置。在 C2M 中，此损耗最高可达 32 dB（图2）。

图2. 典型的 802.3dj

低损耗、标称损耗和高损耗测试配置文件

硅片 TP0d 和 TP1a 之间的插入损耗可能在各种允许的主损耗曲线范围内，目前标准尚未最终确定。32 dB 的净高损耗曲线可作为本文提出的电气验证挑战的一个独特案例研究。图 2显示了这些插入损耗以及测试结构上的典型回波损耗参数。53.125 GHz 处的标记指示了通常受控的插入损耗限值。

大多数电气验证测量都基于 TP1a（主机输出规范）。这些测量包括许多常见的操作，例如信噪失真比 (SNDR)、稳态发射机电压 (Vf) 和电平分离不匹配率 (RLM)，这些操作均包含在 IEEE P802.3dj（草案）第 176D 条（TP1a主机输出规范）。

IEEE P802.3dj 已进一步努力协调TP2 铜缆 (CR) 测试验证和 TP1a C2M 技术之间先前截然不同的验证方法，这两个测试点实际上是同一个测试点。对于熟悉前几代 C2M 技术（53.125GBd PAM4）的设计人员来说，最显著的变化是在 IEEE P802.3dj 的 TP1a 测试点引入了抖动规范。

IEEE P802.3dj 中的抖动规范主要源自早期第 120D.3.1.8.1 条中的技术，该技术检查 PRBS13Q (PAM4 PRBS13Q) 测试模式中的一组 12 个特定边沿(12 strategic edges)，以提取相关的抖动特性。此处使用的关键抖动规范包括 以1:104的概率评估非相关抖动(J4u) 、不可补偿的残余JRMS以及奇偶抖动分量EOJ。发送快速边沿测试信号（5ps 转换时间）通过 32 dB（53 GHz 时）组合封装、主机损耗和测试适配器接口将对信号进行显著的低通滤波。这种滤波和信号记忆效应的综合衰减，导致 PRBS13Q 或 PRBS9Q 信号流中所有单电平、双电平和三电平转换的符号间干扰 (ISI) 更高，边沿斜率更低。这些滤波损伤的影响，在很大程度上解释了实际测量结果与仿真结果之间的差异。

具体来说，较低的斜率会导致较大的抖动值，因为垂直噪声产生的抖动与噪声幅度除以边沿的斜率成比例。同时，ISI 的增加会导致不同边沿之间的抖动变化更大。但这些影响并不对称，因为单级边沿转换受到的影响最大（抖动最高、变化性最高），两级转换的影响适中，三级转换的影响较小。

图 3 绘制了 IEEE 802.3ck 中选定的 12 个转换的JRMS值，这些转换是 PRBS13Q 模式中 8191 个转换的子集。三电平转换的JRMS值用红色星号表示，蓝色圆圈和绿色菱形分别代表双电平和单电平。

图3. 12阶JRMS2与 (1/Slew-Rate)2的关系

该图左下角的三级跃迁具有最低的JRMS值和最低的可变性，而穿过更高（向上和向右）的两级和单级跃迁具有较高的JRMS以及更大的可变性。这准确地描述了高损耗信道末端发生的情况，有时被称为信道诱导(channel-induced)抖动放大。由于这种可变性，当前的流程是将抖动测量仅隔离到三电平转换，JRMS03和 EOJ03 符号的由来正是源于此。

深入研究 IEEE 802.3dj 最新提案

根据最新的提案，IEEE 802.3dj D1.3 提供了更大的灵活性（图 4）。

抖动可在任意三电平转换上测量。结果分别使用上升沿和下降沿报告，从而最大程度地减少抖动参数。此外，测试可以使用 PRBS9Q 或 PRBS13Q 码型进行。

图4. 电气参数抖动和VEC测量

图 4 显示了PRBS13Q 码型中所有三电平转换的JRMS值，左下角以?色圈出了最佳上升沿和下降沿结果。使用JRMS03以及本最新提案对抖动属性进行分类的目的是将注意力集中在发射机属性上，同时尽可能地降低高信道损耗的影响。

图 5 展示了典型的物理层抖动验证。抖动分解传统上强调所有 12 个可用的 PAM4 跳变。

对于 IEEE P802.3dj，草案规范侧重于一组有限的上升沿 0 到 3 和下降沿 3 到 0 的跳变（称为三电平抖动规范）。在本例中，J4U03报告值为 95mUI（3?>0 或 0?>3 中的较大 者），而标称规范限值为 135mUI。

图5. 12 边沿抖动分解

重点关注三电平 PAM4 转换

图 6 显示了三电平转换JRMS03和EOJ03。与J4u报告上升或下降三电平抖动项中最大值的方式类似，此分解显示JRMS03最大值为 14.5mUI，而标称限值为 23mUI，EOJ03最大值为 21.9mUI，而标称限值为 25mUI。

图6. 12 边沿JRMS和EOJ分解

重点关注三电平PAM4 转换

扩展 IEEE Std 802.3

IEEE Std 802.3df 和 IEEE P802.3dj 联合标准标志着以太网演进的分水岭，延续了原始 IEEE Std 802.3 标准的传统。随着 IEEE Std 802.3 标准的持续发展，这些进步将在支持未来高速、高容量网络、推动数据密集型人工智能应用发展以及塑造以太网技术的未来方面发挥根本性作用！

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