PTTP普天泰平 96芯19″英寸抽屉式模块化光纤配线架(LC多模千兆OM1/OM2)

『pttp普天泰平|19″英寸机柜式光纤配线架|19″英寸机架式光缆终端盒|19″英寸抽拉式（抽屉式）光纤终端盒|otb壁挂式光纤盒』gp光缆终端盒|otb光纤终端盒|19英寸光纤配线架|19英寸光纤分线盒（4芯,8芯,12口,24口,48口光纤盒,尾纤型号：fc,sc,st,lc等型号众多）壁挂式,机架式,桌面式等光纤终端盒|光缆终端箱系列产品是光纤传输通信网络中终端配线的辅助设备,适用于室内光缆的直接和分歧接续,并对光纤接头起保护作用。光缆终端盒主要用于光缆终端的固定,光缆与尾纤的熔接及余纤的收容和保护。

（otb配线容量：12芯,24芯,48芯,72芯,96芯,144芯odf单元箱,尾纤型号：fc,sc,st,lc,单模/多模/千兆/万兆尾纤级别：pc网络级,upc电信级,apc广电级生产基地）

（otb配线容量：12口,24口,48口,72口,96口,144口odf单元箱,尾纤型号：fc,sc,st,lc,单模/多模/千兆/万兆尾纤型号：pc网络级,upc电信级,apc广电级生产基地）

otb,光缆终端盒主要用于光缆终端的固定,光缆与尾纤的熔接及余纤的收容和保护。光缆终端盒又叫,很多工程商也叫光缆盘纤盒,是在光缆敷设的终端保护光缆和尾纤熔接的盒子,主要用于室内光缆的直通力接和分支接续及光缆终端的固定,起到尾纤盘储和保护接头的作用。

gpx01系列机架式终端盒

gpx01系列机架式终端盒（滑轨式）是应用于光纤配线架或网络综合柜中的功能组件，集光纤熔接、配线、盘储于一体，采用19英寸标准安装，滑动导轨抽拉式结构，分为固定机架、滑动机框、适配器面板几部分，其中滑动机框上有熔接盘、绕线柱、适配器面板安装卡口，可整体拉出操作，使用维护方便。

规格参数

    产品系列  

    工作温度   

  环境湿度    

大气压力 

 标称工作波长 绝缘电阻耐电压插入损耗

回波损耗

产品标准

gzr系列

-40℃～+60℃

≤95%（+40℃时）

70kpa～106 kpa

850nm、1310nm、1550nm

箱体高压防护地与箱体绝缘，绝缘电阻＞1000mΩ/500v(dc)

箱体高压防护地与箱体间耐压＞3000v(dc)/5s不击穿、无飞弧

≤0.2db

pc型≥45db，upc型≥50db，apc型≥60db

其余性能指标遵循yd/t 778-2011 odf行业标准及相关行业标准要求

产品特点

冷轧钢板精制而成，表面静电粉末喷塑处理，美观大方

高密度，1u配线容量大可达48芯，2u可达96芯（双lc适配器）

抽屉式结构，使用维护操作方便

1u盒体三个适配器面板安装位，2u盒体六个适配器面板安装位；多种适配器面板可自由选择、调配，应用灵活，扩容、改造方便

通过选择不同的适配器面板，适用fc（d形）、sc、lc（单工和双工）、st等多种类型适配器

订货信息

名称

型号

外形尺寸

容量

（芯）

使用环境

备注

高×宽×深（mm）

19英寸机架式终端盒

（1u）

gzr-12sc

1u ×482 × 220

12

标准19英寸机架/机柜

配置2块6芯sc面板+1块空白板

gzr-12fc

12

配置2块6芯fc面板+1块空白板

gzr-12st

12

配置2块6芯st面板+1块空白板

gzr-24sc

24

配置3块8芯sc面板

gzr-24fc

24

配置3块8芯fc面板

gzr-24st

24

配置3块8芯st面板

gzr-24dlc

24

配置2块12芯双联lc面板

gzr-48dlc

48

配置3块16芯双联lc面板

19英寸机架式终端盒

（2u）

gzr-48sc

2u ×482 × 220

48

配置6块8芯sc面板

gzr-48fc

48

配置6块8芯fc面板

gzr-48st

48

配置6块8芯st面板

gzr-96dlc

96

配置6块16芯双联lc面板

（3）存储能力

固态硬盘在启动速度、读写速度、质量、抗震上相比hdd传统硬盘有着juedui的优势，而hdd发展至今，在价格、寿命和数据恢复方面的成绩也是ssd无法取代的[19]。ssd硬盘由于使用了高速的闪存颗粒作为物理存储资源，并且使用pcie等高速传输协议/接口作为主流数据交换的物理通道，其在iops和带宽方面远优于传统的hdd硬盘。以企业级pciessd卡和企业级sas hdd硬盘来比较，pcie ssd卡的4k随机读的iops为1 m以上，而sashdd硬盘的iops为700左右；带宽方面，pcie ssd可达到7000 mbit/s以上，而sas hdd仅为200mbit/s左右。存储对算力的贡献，一方面体现在高速存储对高性能计算的支撑，另一方面体现在对海量数据的存储。

（4）网络能力

随着ai训练集群规模的增大，以及单节点算力的增长，分布式ai集群系统已经逐渐从计算约束转换为网络通信约束。一方面，ai计算量每年增长10倍[20]，而数据中心网络接口过去5年从1000m网口升级到了10 g或者25g，仅增长10多倍；另一方面，当前的ai集群系统中，当gpu集群达到一定规模以后，随着计算节点数的增加，由于分布式ai集群节点之间的通信代价的增加，可能导致集群每秒训练的图片数量不增反减。网络将成为数据中心计算、存储能力能否充分发挥的重要支撑。