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駕馭高速數據傳輸浪潮:PCIe 5.0 與 6.0 線纜與連接器自動化測試全解析

  • 作家相片: Sonya Chan
    Sonya Chan
  • 1月9日
  • 讀畢需時 9 分鐘

現代資料中心的極速挑戰與訊號完整性危機


隨著人工智慧(AI)、機器學習(ML)、大數據分析以及雲端運算技術的指數級成長,全球資料中心對於運算能力與儲存速度的需求正處於前所未有的爆發期,這股趨勢不僅推動了處理器核心數量的增加,更直接驅動了周邊元件互連標準(PCI Express, PCIe)的快速演進。


在過去,PCIe 介面的升級主要依循著頻寬翻倍的規律,然而,當我們邁入 PCIe 5.0 的 32 GT/s 以及 PCIe 6.0 的 64 GT/s 超高傳輸速率時代,物理層面臨了巨大的挑戰,在如此極端的頻率下,傳統印刷電路板(PCB)上的銅箔走線(Signal Traces)產生了過高的插入損耗(Insertion Loss),這表示訊號從根複合體(Root Complex)傳輸到終端裝置(Endpoint)的過程中,能量會被 PCB 材料大幅吸收或衰減,導致訊號品質無法滿足規範要求的通道預算(Channel Budget)。



為了克服這一物理限制,伺服器與硬體架構師開始轉向使用「電纜組件」(Cable Assemblies)來取代傳統的 PCB 走線,透過使用高品質的銅纜直接連接,可以顯著降低插入損耗,允許訊號在機箱內部或機箱之間進行更長距離的傳輸,同時將回波損耗(Return Loss)、串擾(Crosstalk)和時滯(Skew)控制在可接受的範圍內。


PCIe 線纜測試中的關鍵訊號路徑示意圖,此圖展示了連接左側與右側測試夾具時,必須精確測量的三種主要路徑:直通訊號(THRU,綠色箭頭)、近端串擾(NEXT,紅色彎曲箭頭)以及遠端串擾(FEXT,紅色對角箭頭),以完整評估高速傳輸下的訊號完整性。
PCIe 線纜測試中的關鍵訊號路徑示意圖,此圖展示了連接左側與右側測試夾具時,必須精確測量的三種主要路徑:直通訊號(THRU,綠色箭頭)、近端串擾(NEXT,紅色彎曲箭頭)以及遠端串擾(FEXT,紅色對角箭頭),以完整評估高速傳輸下的訊號完整性。

為了規範這些新型態的連接方式,PCI-SIG 制定了針對 PCIe 5.0 和 6.0 的 CopprLink 內部(Internal)與外部(External)線纜及連接器規範,這些規範定義了標準的配置、測試項目以及嚴格的合格/不合格(Pass/Fail)判定極限。然而,測試這些高密度的線纜組件並非易事,它帶來了測試端口數量激增、校準複雜度提高以及數據後處理繁瑣等一系列挑戰。


深入剖析 CopprLink 測試規範與關鍵指標


PCIe 連接的核心在於「通道」(Lane),每一個通道由一對用於發送的差分訊號路徑和一對用於接收的差分訊號路徑組成,在現代伺服器架構中,常見的頻寬配置包括 x4、x8 以及 x16,這看似簡單的數字背後,隱藏著龐大的測試矩陣:


  • x4 配置:包含 8 個差分訊號路徑,若要完整測試,需涵蓋 32 個埠。

  • x8 配置:包含 16 個差分訊號路徑,需涵蓋 64 個埠。

  • x16 配置:包含 32 個差分訊號路徑,需涵蓋高達 128 個埠。


根據 PCIe 5.0/6.0 CopprLink 的規範,測試不僅僅是確認導通,還必須進行極為精密的射頻特性分析,主要的測試項目包括:


  1. 插入損耗(Insertion Loss, IL) 評估訊號在傳輸過程中的衰減程度。

  2. 回波損耗(Return Loss, RL) 評估訊號因阻抗不匹配而反射回來源端的能量,這直接影響訊號的純淨度。

  3. 近端串擾(NEXT)與遠端串擾(FEXT) 在高密度連接器中,相鄰通道的訊號容易互相干擾,測試需包含功率和近端串擾(PowerSum NEXT, PSNEXT)與功率和遠端串擾(PowerSum FEXT, PSFEXT),以模擬真實環境下多通道同時運作時的總體干擾。

  4. 時滯(Skew) 包含對內時滯(Effective Intra-pair Skew)與通道間時滯(Lane-to-Lane Skew),確保並行傳輸的訊號能夠同步到達。


此外,為了處理邊緣情況,規範還引入了更進階的評估指標作為豁免條件(Waiver Criteria),例如 整合回波損耗(iRL) 以及 元件貢獻的整合串擾雜訊(ccICN),當單一頻點的測試結果略微超出極限線,但整體積分後的能量指標仍符合要求時,該元件仍可被判定為合格,這增加了數據運算的複雜度,人工計算幾乎不可能實現。


對於一條 x16 的全配置線纜,若要進行完整的交叉測試,可能需要執行超過 1000 次的 4 埠測量,且在測量某一對線路時,必須對所有未使用的端口進行精確的終端匹配(Termination),若未正確終端,閒置端口產生的反射訊號將會回彈並耦合到正在測試的路徑上,造成嚴重的測量誤差,導致誤判。


自動化測試解決方案的技術架構


面對上述挑戰,手動更換纜線連接不僅耗時長、效率低,更容易因人為操作失誤導致連接器損壞或數據錯誤,因此導入一套全自動化的測試系統成為了業界的標準配備。


Rohde & Schwarz 提出的解決方案整合了高階向量網路分析儀(VNA)、開放式開關矩陣與控制單元(OSP),以及專用的自動化軟體(ZNrun),這套系統不僅符合目前的 PCIe 5.0/6.0 規範,其頻率響應範圍的設計更已經為未來的 PCIe 7.0 預留了升級空間。


精確的測試夾具建模與去嵌入技術(Deembedding)


在進行高速線纜測試時,我們無法直接將 VNA 的端口連接到裸線纜上,必須透過測試夾具(Test Fixture)進行轉接,然而測試夾具本身的 PCB 走線、過孔(Via)以及連接器都會引入額外的損耗與反射,為了得到待測物(DUT, Device Under Test)的真實特性,必須使用「去嵌入」技術將夾具的效應從測量結果中數學移除。


規範中定義了參考平面應位於測試夾具上的線纜連接器處,這表示從 VNA 端口到連接器處的每一段引入線(Lead-in)都需要被精確地特徵化。


羅德史瓦茲去嵌入助理(Deembedding Assistant)操作介面:為了消除測試夾具對測量結果的影響,軟體引導使用者依序測量參考試片(Coupon A 與 Coupon B,通常為 2x-THRU 結構)以及包含待測物的總體結構(DUT + Fixture),系統隨後利用這些數據進行阻抗校正(Impedance Correction),精確計算並移除夾具引入線(Lead-in)的效應,還原待測物的真實性能。
羅德史瓦茲去嵌入助理(Deembedding Assistant)操作介面:為了消除測試夾具對測量結果的影響,軟體引導使用者依序測量參考試片(Coupon A 與 Coupon B,通常為 2x-THRU 結構)以及包含待測物的總體結構(DUT + Fixture),系統隨後利用這些數據進行阻抗校正(Impedance Correction),精確計算並移除夾具引入線(Lead-in)的效應,還原待測物的真實性能。

傳統的去嵌入方法往往假設引入線具有均勻的阻抗,但在實際的 PCB 製程中,由於纖維編織效應(Fiber Weave Effect)或佈線走向的不同,每一條引入線的阻抗特性都是獨特的,若使用單一模型套用至所有通道,將會產生所謂的「虛假肢體」(Phantom Limbs)效應,即在去嵌入後的數據中出現不存在的物理缺陷訊號。


阻抗校正去嵌入結果分析:上方圖表顯示了去嵌入前後的 S 參數;中間與下方的時域反射(TDR)圖表則比較了 2x-THRU 參考結構(藍線)、總體結構(橘線/紅線)與計算出的引入線模型,結果顯示,透過精確的阻抗校正,能夠有效消除因阻抗不匹配而產生的「虛假肢體(Phantom Limbs)」效應,完美還原待測物的真實特性。
阻抗校正去嵌入結果分析:上方圖表顯示了去嵌入前後的 S 參數;中間與下方的時域反射(TDR)圖表則比較了 2x-THRU 參考結構(藍線)、總體結構(橘線/紅線)與計算出的引入線模型,結果顯示,透過精確的阻抗校正,能夠有效消除因阻抗不匹配而產生的「虛假肢體(Phantom Limbs)」效應,完美還原待測物的真實特性。

先進的解決方案採用了阻抗校正去嵌入技術(Impedance Corrected Deembedding),透過使用 R&S®ZNA 向量網路分析儀 或 R&S®ZNB 向量網路分析儀 搭配特定的軟體選體(如 EZD, ISD, SFD),系統可以引導使用者測量 2x-THRU 參考結構以及包含 DUT 的總體結構,軟體會自動計算出每一條引入線的精確阻抗分布圖(Impedance Profile),並建立對應的數學模型進行移除,這種方法能確保去嵌入後的結果真實反映線纜本身的性能,這對於通過嚴格的 iRL 和 ccICN 指標至關重要。


雖然 PCIe 5.0/6.0 的測試頻率範圍主要定義在 10 MHz 至 24 GHz,但為了在時域分析(TDR)中獲得更高的解析度,以及建立更準確的去嵌入模型,建議將測試頻率延伸至 40 GHz 甚至更高。


多埠校準與開關矩陣的應用


如前所述,x16 的線纜測試涉及上百個埠,直接使用一台擁有 128 個端口的 VNA 是不切實際且昂貴的,因此,解決方案採用了 VNA 搭配高頻開關矩陣(Switch Matrix)的架構。


開關矩陣內部使用了高性能的 SP6T(單刀六擲)開關,系統會根據測試計畫,自動將 VNA 的測試端口切換連接至目標差分對,同時將矩陣中所有未連接到 VNA 的路徑自動切換至內部的高精密負載進行終端匹配,這種設計解決了兩大難題:


  1. 自動化切換:無需人工插拔,大幅縮短測試時間。

  2. 消除干擾:確保非測試通道不會產生反射雜訊,保障串擾測試(Crosstalk)的準確性。


為了進一步提升回波損耗的測量精度與相位穩定性,連接 VNA 與開關矩陣、以及開關矩陣與測試夾具之間的電纜,建議採用半剛性電纜(Semi-rigid cables)。


此外,校準(Calibration)是 VNA 測量中不可或缺的一環,面對如此龐大的測試埠數量,傳統的全端口校準將會耗費數小時甚至數天,本方案採用了優化的校準演算法(基於星形校準概念),顯著減少了所需的連接次數,系統會引導使用者僅需進行必要的連接步驟,即可完成對整個矩陣系統的誤差修正。


軟體定義的靈活性與報告產生


硬體提供了測量的基礎,而軟體則是整個自動化系統的大腦,R&S ZNrun 自動化軟體扮演了核心控制者的角色,它不僅僅是依序執行指令,更具備了對應 PCIe 規範的深入邏輯。


高度的靈活性: 市面上的線纜種類繁多,除了標準的 PCIe x4/x8/x16 外,還有許多客製化的線纜組件,甚至在邊帶訊號(Sideband Signals)上也跑著高速訊號。ZNrun 允許使用者自定義通道數量與端口配置。如果測試所需的端口數超過了硬體配置(例如要測 128 端口但矩陣只有 64 端口),軟體會智慧地將測試計畫分段,並以圖形化介面引導使用者在適當的時間點更換連接,確保測試流程的完整性。


R&S ZNrun 自動化測試軟體設定介面:使用者可在此靈活定義測試計畫,針對特定接收通道(RX Lane)選擇欲執行的測試項目(如 THRU/SKEW/TDR, NEXT, FEXT),軟體支援自定義通道配置,即使是非標準或客製化的線纜組件,也能輕鬆設定對應的自動化測試流程。
R&S ZNrun 自動化測試軟體設定介面:使用者可在此靈活定義測試計畫,針對特定接收通道(RX Lane)選擇欲執行的測試項目(如 THRU/SKEW/TDR, NEXT, FEXT),軟體支援自定義通道配置,即使是非標準或客製化的線纜組件,也能輕鬆設定對應的自動化測試流程。

智慧數據處理: 測試完成後,軟體會自動收集所有 S 參數數據,並進行繁複的後處理運算,這包括了前面提到的 PSNEXT、PSFEXT 計算,以及判斷是否需要應用 iRL 和 ccICN 豁免準則,最終系統會產生一份包含完整數據圖表與明確 Pass/Fail 判定結果的測試報告,這對於研發階段的除錯(R&D Debugging)以及量產階段的品質控制(Production Testing)都具有極高的價值。


API 整合能力: 對於大型製造商而言,測試系統往往需要整合到工廠的製造執行系統(MES)中,該解決方案提供了完整的 API 介面,允許外部軟體遠端控制測試流程、調用設定並獲取測試結果,實現真正的工業 4.0 自動化生產。


為未來做好的準備


從 PCIe 5.0 到 6.0,再到即將到來的 PCIe 7.0,數據傳輸速率的競賽從未停歇,隨之而來的是對物理層互連元件極致性能的追求,線纜組件作為連接高速運算單元的血管,其品質直接決定了資料中心的穩定性與效能。


採用基於 R&S®ZNB 向量網路分析儀 或更為高階的 R&S®ZNA 向量網路分析儀 的自動化測試方案,不僅解決了當前高頻測試中面臨的去嵌入難題與多端口複雜性,更透過精密的自動化控制,大幅降低了測試成本與時間,對於追求領先技術的線纜製造商與伺服器整合商而言,這不僅是一套測試工具,更是確保產品在高速互連時代立於不敗之地的關鍵投資,這套系統的高度可擴展性,也確保了當產業邁向下一代傳輸標準時,現有的投資能夠持續發揮價值。


相關產品介紹


為了實現上述的高精度自動化測試,以下是系統中不可或缺的核心儀器:


R&S®ZNA 向量網路分析儀



R&S®ZNA 是羅德史瓦茲最高階的向量網路分析儀,專為最具挑戰性的測量任務而設計,它具備卓越的射頻性能,提供極寬的動態範圍與極低的跡線雜訊,是進行 PCIe 6.0 及未來 7.0 超高頻測試的理想選擇,其獨特的硬體架構支援先進的去嵌入技術,能精確還原待測物的真實特性。


R&S®ZNB 向量網路分析儀



R&S®ZNB 系列結合了高性能與優異的操作速度,是生產線與實驗室的通用型主力機種,在 PCIe 線纜測試應用中,它提供了優異的動態範圍與測量速度,搭配開關矩陣使用時,能有效兼顧測試成本與效能,廣泛應用於各種標準合規性測試中。


R&S®ZNB3000 向量網路分析儀



針對特定高頻應用與多端口擴充需求,R&S®ZNB3000 提供了更具針對性的解決方案,它延續了 ZNB 系列的精準度,並針對自動化系統整合進行了優化,確保在長時間運作下仍能保持高度的穩定性與重複性,是建構大規模自動化測試系統的可靠核心。

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