「PTTP普天泰平MPX01型数字配线架 /MPX01型数字配线柜/MPX01-SM西门子单元体/CT MPX09数字配线架/柜（DDF数字配线架/柜）制造」DDF数字配线架|DDF数字配线柜|DDF配线架|西门子数字配线架|BNC数字配线架| 75Ω欧姆/120Ω欧姆数字单元体【DDU数字配线单元：8系统/16回路、10系统/20回线、16系统/32回路、20系统/40回线、21系统/42回路数字配线架、SYV75-2-1同轴连接头/SYV75-2-1射频连接器】(Digital Distribution frame)YD/T 1437-2014 数字配线架 通信行业标准(YD)数字配线架，DDF数字配线架，DDF高频配线架厂家，DDF配线架生产基地！
DDF数字配线架（柜）
特点说明：
1.系列众多：西门子、爱立信、ATT、富士通、NEC、BNC等制式；75、120欧姆等不同阻抗系列、各种柜架体等多种组合供客户选择；
2. 性能：严格的结构设计、优质的金属、非金属材料、标准镀金以及精湛、严格的工艺确保产品的性能稳定、可靠；
3. 结构：完整科学的的线缆结构，无论中间走线、两侧走线、前后跳线、架间跳线均更符合您的使用习惯，操作更加方便，完整的接地系统、多样的固定方式、90度旋转的单元体等细节的设计，确保客户使用更加方便。
技术指标：
一．环境要求：
1 工作温度： -5℃～ 40℃
2 贮存温度: -25℃～55℃
3 工作相对湿度: ≤85%（ 30℃）
4 贮存相对湿度: ≤75%
5 大气压力： 70KPa～106Kpa
二．设备机架：
1 机架高度：2000mm、2200mm、2600mm
2 机架材料：铝型材、冷轧板
3 进缆方式：上进缆、下进缆
4 操作方式：全正面操作
5 机框颜色：可选
6 接地方式：铜条
三．同轴连接器：
1 特征阻抗：75Ω
2 工作速率：2Mb/s、8 Mb/s、34 Mb/s、140 Mb/s、155 Mb/s（部分制式除外）
3 绝缘电阻：1000MΩ（500VDC）
4 抗电强度：≥1000V（50HzAC）/min，不击穿、无飞弧
5 接触电阻：外导体≤2.5mΩ（压接），内导体≤10 mΩ
6 介入损耗：≤0.3dB (50KHz～233MHz)
7 回波损耗：≥18dB (50KHz～233MHz)
8 回线间串音防卫度：≥70dB(50KHz～233MHz)
9 拉脱力：50N
10 连接器寿命：≥1000次
11 材料：黄铜、铍青铜
12 同轴连接器镀金厚度：≥2um
规格型号及配置容量
型号规格单元板容量（系统）满配单元数（个）匹配阻抗满配容量数（系统）机架尺寸高×宽×深（mm）CT-MPX09单面： 88双面：1762000×520×4508单面：11双面：2275Ω西门子单面：110双面：22010单面：11双面：22单面：144双面：28816单面： 9双面：18单面： 96双面：1922200×520×4508单面：12双面：24单面：120双面：24010单面：12双面：24单面：160双面：32016单面：10双面：20单面：120双面：2402600×520×4508单面：15双面：30单面：150双面：30010单面：15双面：30单面：192双面：38416单面：12双面：24单面： 882000×600×3008单面：11单面：11010单面：11单面：14416单面： 9单面： 96-8单面：12单面：12010单面：12单面：16016单面：10单面：120-8单面：15单面：15010单面：15单面：19216单面：12双面：176-8双面：22双面：22010双面：22双面：28816双面：18双面：192-8双面：24双面：24010双面：24双面：32016双面：20双面：240-8双面：30双面：30010双面：30双面：38416双面：24单面： 88-8单面：11单面：14416单面： 9单面： 96-8单面：12单面：16016单面：10单面：120-8单面：15单面：19216单面：12
通过融合 AI、云计算、大数据等技术，数据中心可以大规模提供算力、提高算力资源利用率、提升数据存储和处理能力，加速大模型 AI 模型的训练和推理效率。另一方面，企业构建 AI 数据中心需要大量时间、专业知识以及正确的架构方法。因此，那些亟需 AI 转型的企业构建 AI 数据中心的门槛较高，企业需要从软硬件协同、试错成本等多维度综合考量，很难快速搭建起高性能的 AI 集群。
如果企业希望快速搭建面向 AI 的数据中心，进行模型训练和部署，可以考虑采用一站式的数据中心解决方案。众所周知，NVIDIA 在加速计算领域的领先优势，以 NVIDIA DGX? 系统为基础的集群方案
是一套软硬协同的完整方案，搭载了 NVIDIA 高性能数据中心 GPU 的基础上，还集成了高级基础设施软件，能够管理 AI 训练的端到端生命周期，还包括企业级编排和集群管理、用于加速计算、存储和网络基础设施的库，以及针对 AI 工作负载优化的操作系统，在满足 AI 模型算力
的基础上，又能帮助企业快速部署 AI 数据中心。
AI 的 iPhone 时刻已来，AI 与各个行业结合地越来越紧密，方方面面变得“触手可及”，未来一定是人工智能的世界。在未来的数据中心 GPU 集群架构
设计中，单节点的计算性能会越来越高，NVIDIA 最新架构 GPU 中就有采用 Transformer 引擎，专门为 Transformer 结构而设计的 GPU 加速单元，能够加速基于 Transformer 结构的大模型训练效率。另外，高速互连也会成为一个趋势，包括节点内和节点之间的通信，智能网卡
技术也在不断更新和升级，相信在未来的 GPU 集群上会有更多的业务或优化加速可以使用到智能网卡技术。最后，就是软件和应用的驱动。未来会有更多的软件工具、行业 SDK 来支撑数据中心架构的使用，让企业能够更加方便、快速地使用数据中心的最优性能。
