Data Center Mode Division Multiplexing at Net 1.6 Tb/s Per Wavelength w/o MIMO Processing
Notice bibliographique
Résumé
Space division multiplexing (SDM) is a promising solution to increase the capacity of optical communications within data centers. We focus on mode division multiplexing (MDM) architectures with fibers supporting multiple modes. We show that network hardware is significantly less complex for MDM with orbital angular momentum (OAM) compared to MDM with linearly polarized (LP) modes. The advantage stems from low crosstalk among OAM modes, hence limited digital signal processing (DSP) complexity. Unlike demonstrations of MDM with LP, our demonstrations have no multiple-input multiple-output (MIMO) processing. We transmit 16 OAM channels at 56 Gbaud quadrature phase-shift keying (QPSK) over 400 m (distance sufficient for links within data centers). The net throughput of 1.6 Tbit/s per wavelength is the highest reported OAM-MDM throughput, even among demonstrations with much greater DSP complexity. We can span the entire C-band, with throughput of 1.3 Tbit/s at the band edges. To reduce latency and power consumption, 8-channel transmission can achieve a net throughput of 0.8 Tbit/s per wavelength across the C-band with wide margin. The OAM MDM approach can flexibly trade-off throughput, latency, and complexity.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».