Hauptmerkmale:
· 1 ns Zeitgenauigkeit: bis zu 100-mal besser
· ±2 ppb/°C dF/dT (Frequenzabfall in Abhängigkeit von der Temperatur): bis zu 25-mal besser
· 6 × 10⁻¹² Allan-Abweichung (ADEV): bis zu 8-mal geringer
· ±50 ppb Frequenzstabilität zwischen -40 und 105 °C: bis zu 4-mal besser
· Größe: 3,2 mm × 2,5 mm (8 mm²): bis zu 2-mal kleiner
· Digitale Frequenzabstimmung vereinfacht die Entwicklung zeitempfindlicher Netzwerke
· Eliminiert die bei Quarztechnologie auftretenden Einbrüche und Mikrosprünge
· Stoß-, vibrations- und plattenflexibel
Verfügbarkeit:
Der Elite 2 Super-TCXO ist aktuell als Muster erhältlich. Die Serienproduktion wird voraussichtlich im dritten Quartal 2026 beginnen.
Der Elite 2 Super-TCXO ist in Kunststoffgehäusen (3,2 mm × 2,5 mm) und Keramikgehäusen (5,0 mm × 3,2 mm) verfügbar. Teilenummern: SiT5234, SiT5235, SiT5434 und SiT5435.
„Branchenberichte zeigen, dass die GPU-Auslastung in KI-Clustern nur 20 bis 40 Prozent beträgt, was die KI-Infrastruktur erheblich und weitgehend unbemerkt belastet“, so Piyush Sevalia, Chief Commercial Officer bei SiTime. „KI-Workloads werden in streng koordinierten Zeitschlitzen auf die GPUs verteilt. Selbst kleine Synchronisationsfehler erfordern Wartezeiten, um Datenbeschädigung zu verhindern, und können im Extremfall zu GPU-Timeouts und Systemneustarts führen. Eine mangelhafte Synchronisation begrenzt die GPU-Auslastung direkt.“
Sevalia fuhr fort: „Um dem entgegenzuwirken, strebt die Branche eine Synchronisationsgenauigkeit von 10 Nanosekunden für den gesamten KI-Cluster an, im Vergleich zu den derzeitigen Mikrosekunden. In enger Zusammenarbeit mit führenden KI-Systemarchitekten von Hyperscalern und Chipherstellern kamen wir zu dem Schluss, dass der richtige Oszillator die Synchronisation im gesamten Cluster deutlich verbessern kann. Deshalb haben wir den Elite 2 Super-TCXO entwickelt.“ Dank seiner außergewöhnlichen thermischen Kurzzeitstabilität bietet das Gerät eine Synchronisation im Subnanosekundenbereich – zehnmal besser als das Ziel. Dank dieser Funktionen minimiert die Elite 2 Timing-Fehler zwischen den GPUs und ermöglicht so eine höhere Systemauslastung, gesteigerte Leistung und eine verbesserte Energieeffizienz. Dies ist das Ergebnis der führenden Rolle von SiTime und deren systemorientiertem Denken bei der Bewältigung einer der größten Herausforderungen im Bereich der KI.
„KI-Netzwerke müssen extrem effizient arbeiten, um die teuren GPU-Ressourcen voll auszuschöpfen“, sagte Sameh Boujelbene, Vizepräsident der Dell’Oro Group. „Da die KI-Backend-Infrastruktur deutlich schneller erneuert wird als herkömmliche, nicht beschleunigte Infrastrukturen, wird präzises Timing immer wichtiger, um die Leistungsfähigkeit in sich rasant entwickelnden Rechenzentrumsarchitekturen aufrechtzuerhalten.“.
