Ted Yu

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EP59. 印刷電路板製造與高速訊號建模：從實體製程到模擬參數之關聯性探討
Lambert Simonovich 獲頒 DesignCon 2026 年度最佳工程師 (Engineer of the Year Award)，肯定其對高速訊號完整性 (Signal Integrity, SI) 與電源完整性 (Power Integrity, PI) 領域的技術貢獻。其所提出的…
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EP58. 破除破碎化供應鏈：解構 JEDEC 矽光子可靠度與驗證標準新架構
隨著 AI 工作負載對資料中心交換頻寬與能耗效率的要求急遽提升，交換晶片容量正由 51.2T 邁向 102.4T 甚至 204.8T 。為了突破「功耗牆」與「頻寬密度瓶頸」，光通訊架構加速由傳統離散光學元件（Discrete Optics）轉向矽光子積體電路（SiPh…
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EP57. 突破計算瓶頸：存算一體 (Compute-in-Memory) 技術解析
當前人工智慧與高效能運算領域正面臨兩大核心技術限制：「記憶體之牆 (Memory Wall)」與「能源效率問題 (Efficiency Problem)」。隨著 AI 模型的運算量呈現指數型攀升，動態隨機存取記憶體 (DRAM…
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EP56. 光通訊系統技術概論與發展趨勢
光通訊系統主要依據應用場景劃分為資料中心通訊(Datacom)與電信通訊(Telecom)兩大領域。資料中心通訊負責內部與資料中心間的網路互連,其技術發展朝向小型化,並採用矽光子(SiPh)技術與共同封裝光學元件(Co-packaged…
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July 2026

EP55. 微型光頻梳(micro OFC)在AI矽光子互連應用之技術解析與發展趨勢
隨著超大規模AI運算叢集的發展，傳統銅線互連在傳輸距離與功耗上已面臨嚴峻的物理極限。為了解決AI Scale-up網路環境的基礎設施瓶頸，OCI-MSA等產業聯盟致力於推動底層光學實體層的標準化，並針對共封裝光學（CPO）提出「慢而寬（Slow and…
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EP54. 數據中心 800V直流供電架構與電源技術演進介紹
隨著人工智慧與高效能運算(HPC)的算力需求急遽攀升，資料中心的單一機櫃功耗預計將邁向 1MW。為因應極大的電力傳輸與損耗問題，NVIDIA及部分產業供應鏈正推動800 VDC作為下一代高密度AI機櫃的候選供電架構。此轉型牽動了整體基礎設施與板端電源模組的技術演進，包含寬能隙半導體材料(如 GaN 與…
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EP53. 矽光子互連架構：波導耦合器與光子通孔技術探索
光子積體電路（PIC）在商業化與量產過程中，面臨著與傳統電子晶片（SoC）截然不同的成本結構，此核心結構性差異被精準地總結為「封裝成本倒錯」（Packaging Cost Inversion） 。在電子晶片的製程中，晶圓製造佔據了整體成本約 80% 以上…
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EP52. 高速序列傳輸抖動 (Jitter) 核心理論與收發器架構演進
隨著資料傳輸需求呈現指數級成長，高速序列傳輸 (HSIO) 實體層速率正以大約每三年翻倍的速度推進。在單通道傳輸速率邁向 224 Gbps 甚至 448 Gbps 的進程中，單純提高時脈頻率已逼近矽光子與類比前端的物理極限，業界正加速評估將調變技術轉向高階 PAM6 或 PAM8，並深度依賴前向錯誤更正…
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EP51. 康寧 GlassBridge：突破共封裝光學的物理連結瓶頸
隨著 AI 運算需求推動網路交換器頻寬邁向 102.4T 甚至更高等級，CPO 已成為重要技術方向之一，特別受到 AI scale-out 與 scale-up 網路，對頻寬密度與能效需求推動。然而，將單模光纖與矽光子晶片 (PIC) 進行高密度對接，在規模化量產階段面臨著「模場失配 (Mode…
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June 2026

EP50. 突破 5kW GPU 供電極限：解析 Intel 垂直供電與 IVR 發展藍圖
AI 加速器的功耗正呈現非線性增長。從 2020 年的 400W 躍升至預計 2027 年突破 3700W 甚至上看 5kW，單機櫃總功耗更將達到史無前例的 700kW 。在極端電流需求下，傳統的橫向供電網路 (Lateral PDN) 面臨了難以跨越的物理限制：急劇增加的 I2R 傳輸損耗與電壓驟降…
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EP49. 從Shannon定理探討 Ciena的Scale-Across佈局
隨著人工智慧叢集規模急遽擴張，資料中心間（DCI）的Scale-Across流量需求已攀升至 20 Peta bps 等級 。在面對極端頻寬挑戰時，通訊系統的發展受限於夏農定理（Shannon Theorem）所定義的絕對物理極限…
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EP48. Google TPU v8 設計與 AI 網路技術解析
Google 在 AI 基礎設施領域的研發已累積超過十年，持續將內部的大規模運算需求轉化為雲端基礎設施 。隨著大型語言模型與 AI 應用架構日益複雜，單一晶片架構已難以同時在「極致算力」與「成本控管」上達到最佳平衡 。為此，Google…
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