摘要：

本文主要介紹的是關于創新技術如何助力光端機能耗優化方面的內容，其中更重點是對10g光端機功耗再次降低的闡述。在全球電信市場逐漸進入信息化時代，網絡數據流量的增加導致能耗成為一個越來越嚴重的問題。因此，研究節能的技術是十分必要的。

正文：

一、光端機節能優化的背景和意義

1.1 能耗問題的嚴重性

在電信行業中，能源成本占據了大部分比例。為消化由于業務量增加帶來的能源消耗增加，采取優化能效手段是必須的。同時作為國家十三五規劃的重點發展領域，網絡并購和光纖到戶率的不斷提高，連續多年呈現高速上漲態勢。而在眾多的通訊設備領域中，光端機設備的功耗更是占據了很大一部分，因此應對有關問題，對光端機的能效作出優化，成為電信公司實現人類數字化全面落地的必由之路。

1.2 節能優化的重要性和可行性

光端機設備作為一個重要的終端設備，其功耗的優化具有技術集成度高、使用條件和環境大規模一致、節能降耗、板內平衡設計、高可靠性、統一接口等多方面特點和優勢。因此，科學的節能優化措施可以高效的減少能源的利用和投入成本。

二、研究闡述

2.1 創新技術降低光端機功耗

在降低10g光端機消耗方面，創新的技術是非常關鍵的。軟硬件整合和領域的專業人才的專業性是實現此目標的前提。目前，降低功耗的技術路線主要分為硬件和軟件優化兩方面。硬件轉向低功耗芯片、板間高速技術的進一步發展，如3D IC, SiPh, Chiplet等，在高速、低功耗方面有更好的優化。通過節能的軟件設計和系統運營，進一步梳理程序結構、優化數據流、提高算法效率等手段，從根本上弱化設備的功耗消耗。據了解，終端收發機單片集成的SDM-10G-EOBW芯片的功耗僅有1W，比傳統的片上電路設計，功耗降低了70%。

2.2 機器學習算法在光端機節能優化中的應用

在早年的光纖傳輸中，使用的都是非高端的算法處理，這樣會有大量的數據產生，因而會使光端機大量的消耗能源。而現在，機器學習算法的應用可以讓光端機設備從傳統的分類學習擴展到更為創新的深度學習方向，利用計算機視覺和視覺處理的能力實現對大數據的處理，同時在處理任務中也能夠讓能耗大大降低。這種方法會極大的優化機器使用的能耗，且取得了更優秀的成果。目前，華為光端機在部分數據中，利用機器學習算法實現了網絡質量預測方案。

2.3 其他節能措施

除了上述的兩種措施，還可以進行一些其他的節能措施。例如，在夜間設置功耗的休眠模式，以提供合理的工作效率與使用成本。或者使用LED照明，而不是傳統的白熾燈等，能有效地減少照明能源消耗。在減少熱量方面，使用供氣冷卻梳理和放大器組合設計，可以減少溫度過高導致的故障發生率，進而減少設備的功耗和能源使用。

結論：

光端機的能效優化是電信行業應對人類數字化全面落地的必由之路。對其進行優化，不但可以減少大量的能源消耗，節約成本，而且更能提高設備的性能和使用壽命，以適應人們對高速、低時延、高可靠、豐富的應用需求。因此，提高光端機設備的能效，進一步整合市場資源，成為未來數字化網絡和信息化重大發展方向之一。