Инженерам из Германии удалось добиться рекордной скорости передачи данных по оптоволокну в реальных, не лабораторных, условиях — 500 Гбит/с в одном канале.
/ Flickr / Tony Webster / CC BY
По данным ОЭСР, через три года количество устройств интернета вещей может достигнуть 50 млрд. С ростом числа гаджетов вырастет и объем трафика в мобильных сетях — по некоторым оценкам, примерно в четыре раза. В Deloitte говорят, что существующая оптоволоконная инфраструктура, которая станет основой для 5G-сетей, не справится с подобной нагрузкой.
По этой причине все больше компаний и исследовательских организаций работают над технологиями, повышающими пропускную способность «оптики». Одной из таких организаций является Мюнхенский технологический университет (TUM). Его сотрудники еще пять лет назад разработали алгоритм вероятностного формирования сигнального созвездия — Probabilistic Constellation Shaping, или PCS (подробнее о нем расскажем далее). В 2016 году с её помощью удалось впервые достичь терабитной скорости передачи данных в лаборатории.
В феврале этого года та же группа ученых поставила другой рекорд — они осуществили передачу данных на скорости 500 Гбит/с, но сделали это в «полевых» условиях. Для тестов использовали сигнальный процессор Nokia PSE-3, который внедрили в сеть немецкого оператора M-Net.
PCS — это метод, который дополняет квадратурную амплитудную модуляцию (QAM) в оптоволоконных сетях. В классическом случае QAM все точки (значения амплитуды сигнала) имеют равные веса и используются с одинаковой частотой.
Алгоритм PCS, разраб��танный инженерами из TUM, каждый раз выбирает оптимальную группу точек, которая лучше всего подходит для текущего состояния канала. Для каждой из точек созвездия высчитывается вероятность искажения данных и значение требуемой на отправку сигнала энергии. Чем меньше искажение сообщения и энергозатраты, тем чаще используется конкретная амплитуда. То, насколько часто использовать точку созвездия, определяют функции распределения вероятности. Они выводятся опытным путём для каждой конкретной сети на основе данных о среднем уровне шумов в оптическом канале.
/ Wikimedia / Splash / CC BY-SA / Сигнальное созвездие для 16-QAM
Обычно PSC реже задействует сигнальные точки с большой амплитудой. По словам разработчиков, это позволяет повысить устойчивость сигнала к шумам и увеличить скорость передачи. Например, для 16-QAM «прирост» составляет от 15 до 43%.
По словам президента Nokia Bell Lab Маркуса Велдона (Marcus Weldon), в будущем PCS позволит оптоволоконным сетям передавать большие объемы данных и динамически адаптироваться под текущие потребности в трафике (например, в 5G-сетях).
Технологию уже поддерживает провайдер сетевого оборудования Infinera. Компания использует вероятностную модуляцию в цифровых сигнальных процессорах серии ICE. В Infinera заявляют, что устройства смогут увеличить пропускную способность сетей до 800 Гбит/с, но пока их возможности еще не были протестированы. Представители компании говорят, что технология поможет мобильным операторам и интернет-провайдерам сократить расходы на развитие инфраструктуры и строительство новых линий.
Но на популярность вероятностной модуляции может повлиять один недостаток: она плохо оптимизирована для работы с существующими методами прямой коррекции ошибок (FEC) при передаче данных. FEC-методы рассчитаны на то, что все комбинации в канале используются одинаково часто. В случае с PCS некоторые точки созвездия выбираются чаще других, что может сказаться на производительности сети. Для решения этой проблемы разрабатывают более совершенные FEC-методы, например «распараллеливают» схемы коррекции и проводят несколько проверок одновременно.
/ Flickr / Groman123 / CC BY-SA
Есть ещё один вид модуляции сигнального созвездия — геометрический. Он отличается от вероятностного тем, что меняет не частоту использования конкретной точки, а форму созвездия. Для этого к амплитудной модуляции сигнала добавляют фазовую, что позволяет «сдвинуть» точки относительно друг друга. Как и вероятностная модуляция, геометрическая помогает добиться более эффективного использования оптического канала: расположение точек в созвездии выбирается так, чтобы в каждой из них отношение сигнал/шум (SNR) было максимальным.
Преимущество геометрического вида перед вероятностным — меньшее количество возможных значений амплитуды. Эта особенность снижает шанс искажения сигнала. Однако у геометрической модуляции есть недостаток: на практике она оказывается менее эффективной в уменьшении искажений сигнала, чем вероятностная.
Специалисты надеются улучшить геометрическую модуляцию с помощью методов машинного обучения, используя их для определения оптимальной формы сигнального созвездия. Результаты пока не очень впечатляют: в исследовании 2018 года простая однослойная нейросеть помогла повысить значение SNR на один процент. Однако инженеры планируют продолжать работу и поэкспериментировать с рекуррентными нейронными сетями.
Пока что геометрическая модуляция сигнального созвездия проигрывает вероятностной при работе в реальных сетях, и поэтому последнюю считают наиболее перспективным методом увеличения пропускной способности интернет-каналов. Ожидается, что в ближайшем будущем вероятностная модуляция принесёт пользу интернет-провайдерам в создании высокоскоростных линий fiber to the home, а также облачным провайдерам, например при переносе данных между разными дата-центрами.
/ Flickr / Tony Webster / CC BY
Кто установил рекорд
По данным ОЭСР, через три года количество устройств интернета вещей может достигнуть 50 млрд. С ростом числа гаджетов вырастет и объем трафика в мобильных сетях — по некоторым оценкам, примерно в четыре раза. В Deloitte говорят, что существующая оптоволоконная инфраструктура, которая станет основой для 5G-сетей, не справится с подобной нагрузкой.
По этой причине все больше компаний и исследовательских организаций работают над технологиями, повышающими пропускную способность «оптики». Одной из таких организаций является Мюнхенский технологический университет (TUM). Его сотрудники еще пять лет назад разработали алгоритм вероятностного формирования сигнального созвездия — Probabilistic Constellation Shaping, или PCS (подробнее о нем расскажем далее). В 2016 году с её помощью удалось впервые достичь терабитной скорости передачи данных в лаборатории.
В феврале этого года та же группа ученых поставила другой рекорд — они осуществили передачу данных на скорости 500 Гбит/с, но сделали это в «полевых» условиях. Для тестов использовали сигнальный процессор Nokia PSE-3, который внедрили в сеть немецкого оператора M-Net.
Как работает алгоритм
PCS — это метод, который дополняет квадратурную амплитудную модуляцию (QAM) в оптоволоконных сетях. В классическом случае QAM все точки (значения амплитуды сигнала) имеют равные веса и используются с одинаковой частотой.
Алгоритм PCS, разраб��танный инженерами из TUM, каждый раз выбирает оптимальную группу точек, которая лучше всего подходит для текущего состояния канала. Для каждой из точек созвездия высчитывается вероятность искажения данных и значение требуемой на отправку сигнала энергии. Чем меньше искажение сообщения и энергозатраты, тем чаще используется конкретная амплитуда. То, насколько часто использовать точку созвездия, определяют функции распределения вероятности. Они выводятся опытным путём для каждой конкретной сети на основе данных о среднем уровне шумов в оптическом канале.
Обычно PSC реже задействует сигнальные точки с большой амплитудой. По словам разработчиков, это позволяет повысить устойчивость сигнала к шумам и увеличить скорость передачи. Например, для 16-QAM «прирост» составляет от 15 до 43%.
Применение и потенциал технологии
По словам президента Nokia Bell Lab Маркуса Велдона (Marcus Weldon), в будущем PCS позволит оптоволоконным сетям передавать большие объемы данных и динамически адаптироваться под текущие потребности в трафике (например, в 5G-сетях).
Технологию уже поддерживает провайдер сетевого оборудования Infinera. Компания использует вероятностную модуляцию в цифровых сигнальных процессорах серии ICE. В Infinera заявляют, что устройства смогут увеличить пропускную способность сетей до 800 Гбит/с, но пока их возможности еще не были протестированы. Представители компании говорят, что технология поможет мобильным операторам и интернет-провайдерам сократить расходы на развитие инфраструктуры и строительство новых линий.
Но на популярность вероятностной модуляции может повлиять один недостаток: она плохо оптимизирована для работы с существующими методами прямой коррекции ошибок (FEC) при передаче данных. FEC-методы рассчитаны на то, что все комбинации в канале используются одинаково часто. В случае с PCS некоторые точки созвездия выбираются чаще других, что может сказаться на производительности сети. Для решения этой проблемы разрабатывают более совершенные FEC-методы, например «распараллеливают» схемы коррекции и проводят несколько проверок одновременно.
О чем мы пишем в нашем корпоративном блоге:
/ Flickr / Groman123 / CC BY-SA
Аналог вероятностной модуляции
Есть ещё один вид модуляции сигнального созвездия — геометрический. Он отличается от вероятностного тем, что меняет не частоту использования конкретной точки, а форму созвездия. Для этого к амплитудной модуляции сигнала добавляют фазовую, что позволяет «сдвинуть» точки относительно друг друга. Как и вероятностная модуляция, геометрическая помогает добиться более эффективного использования оптического канала: расположение точек в созвездии выбирается так, чтобы в каждой из них отношение сигнал/шум (SNR) было максимальным.
Преимущество геометрического вида перед вероятностным — меньшее количество возможных значений амплитуды. Эта особенность снижает шанс искажения сигнала. Однако у геометрической модуляции есть недостаток: на практике она оказывается менее эффективной в уменьшении искажений сигнала, чем вероятностная.
Специалисты надеются улучшить геометрическую модуляцию с помощью методов машинного обучения, используя их для определения оптимальной формы сигнального созвездия. Результаты пока не очень впечатляют: в исследовании 2018 года простая однослойная нейросеть помогла повысить значение SNR на один процент. Однако инженеры планируют продолжать работу и поэкспериментировать с рекуррентными нейронными сетями.
Пока что геометрическая модуляция сигнального созвездия проигрывает вероятностной при работе в реальных сетях, и поэтому последнюю считают наиболее перспективным методом увеличения пропускной способности интернет-каналов. Ожидается, что в ближайшем будущем вероятностная модуляция принесёт пользу интернет-провайдерам в создании высокоскоростных линий fiber to the home, а также облачным провайдерам, например при переносе данных между разными дата-центрами.
Дополнительное чтение в нашем блоге на Хабре:
