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Enregistrement W3007821222 · doi:10.1117/12.2549959

Packaging challenges for next-generation high bandwidth opto-electrical switch modules

2020· article· en· W3007821222 sur OpenAlexaff
Alexander Janta-Polczynski, Elaine Cyr, Richard N. Langlois, Nicolas Boyer, Paul Fortier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensIBM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical switchSilicon photonicsPhotonicsBandwidth (computing)Optical interconnectOptical cross-connectComputer scienceOptical fiberOptical engineeringCable glandInterposerTransceiverBall grid arrayElectronic engineeringInterconnectionOptoelectronicsMaterials scienceTelecommunicationsEngineeringOpticsNanotechnologyPhysicsSoldering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is anticipated that once silicon switch I/Cs reach 51.2Tbps, there will be a need to migrate from electrical I/Os to optical I/Os. This drives the need to co-package optical engine transceivers with the high-performance silicon switch. In this paper, we explore the challenges, compare the various solutions, and provide guidance from an assembly and optical connector design perspective. Our focus is on single-mode optic solutions privileged for mid to long range optical links. Topics covered include optical interconnect density to the silicon photonics chip, integrated optical interconnects vs pigtail fiber ribbons, socketable vs. μBGA optical engines, laser source location and special requirements for the optical connectors. The ability to embed optics in the first level package is a disruptive capability needed to meet the everincreasing bandwidth demands for data communication. The benefits of such configurations are discussed, as well as the challenges for thermal management and system yields.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,146 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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