MPX140-A型144系统卡接式数字配线架(120欧姆)

PTTP MPX01-120欧姆卡接式数字配线架特点：

本设备为单元式结构，使用120Ω单元体，方便安装、使用和扩容；

流线型设计，外形美观；

采用"绝缘层位移气密性卡接"技术，操作方便；

体积小、密度高；

机架采用开架式结构，设计简洁，并有完善的线缆管理系统；

布线整齐、美观；

标识清晰、清楚；

有完善的接地系统；

机架、支架均采用静电环氧喷塑，外形美观，防腐性能强；

机架材质可选择高强度铝型材和钢制材料，适合大、中、小型交换局

DDF数字配线架系列众多：西门子、爱立信、AT&T、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、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无缺的设计，确保客户使用更加方便。

DDF采用标准化程度较高的、**的、仅用自攻螺钉可安装的、三面多孔位直立柱及横立柱、侧立柱，孔距25mm新型旋转单元，可根据用户操作需要,旋转自如有完善的接地系统。

PTTP MPX01数字配线架(120Ω)

产品品牌：PTTP普天泰平

产品介绍：
MPX01-A数字配线架配线设备的阻抗为120Ω。适用于传输速率2Mbit/s的数字传输设备端口之间或与程控交换设备端口之间的配线连接，从而为电路群的数字信号提供调线、转接、监测等功能。

产品特点：

1. 机架采用铝合金型材，机架美观大方。

2. 架内布线空间宽敞，电缆走线清晰美观。

3. 模块标识清晰明确，接线采用卡接。

4. 模块采用高弹性材料、双十字接点，接触可靠。

5. 卡接、剥皮、切断同时完成。

6. 测试部件齐全，能满足用户进行各种测试。

7. 机架适合于单机、并机等多种安装方式。

主要技术参数

工作速率：2Mbps
特性阻抗：120Ω
回波损耗：≥18dB
回线间串音防卫度：≥60dB
导线卡接处接触电阻：≤3mΩ
簧片接触处电阻：≤7mΩ
绝缘电阻：≥1000MΩ(500VDC)

MPX01-A单面数架规格尺寸

机架尺寸（单列）高*宽*深

单列模块数（块）

*大容量（系统）

2600*300*300

208

2200*300*300

160

2000*300*300

144

MPX01-A双面数架规格尺寸

单列尺寸（mm）高*宽*深

列模块数（块）

容量（系统）

备注

2600*260*800

13*2

416

特殊设计

2200*260*800

10*2

320

2000*260*800

9*2

288

MPX01型数字配线架(120Ω)

· 采用模块式结构，安装配置灵活、方便。
采用专用的卡接工具和绕接工具，可以快速方便地进行接线工作。

产品介绍：

32回线卡接式模块①

32回线卡接式模块②

32回线双卡式模块备附件

64回线卡接式模块

64回线卡接式模块备附件

32回线双卡式模块

32回线卡接式模块①②备附件

48回线卡接式模块②

24回线卡接式模块①

24回线卡接式模块① 48回线卡接式模块②备附件

24回线绕接式模块

32回线绕接式模块

24、32回线绕接式模块备附件

产品特点：

· 采用模块式结构，安装配置灵活、方便。

· 采用专用的卡接工具和绕接工具，可以快速方便地进行接线工作。

工作条件：

· 工作温度：+5℃～+40℃

· 相对湿度：≤85%(+30℃时)

· 大气压力：70kPa～106kPa

技术要求：

· 特性阻抗：75Ω

· 工作速率：2Mbit/s、8Mbit/s、34Mbit/s、45Mbit/s、140Mbit/s、155Mbit/s

· 接触电阻：a)外导体≤2.5mΩ，经机械耐久性试验后增值≤2.5mΩb)内导体≤10mΩ，经机械耐久性试验后增值≤10mΩ

· 绝缘电阻：≥1000MΩ，测量回路的电压为500V(DC)。

· 耐压：能承受1000V(AC)/1min的作用而无击穿、无飞弧。

· 回线间串音防卫度：≥70dB(50kHz～233MHz)

· 介入损耗：≤0.3dB(50kHz～233MHz)

· 回波损耗：≥18dB(50kHz～233MHz)

· 拉脱力：同轴连接器与电缆连接后，抗电缆拉伸能力＞50N

· 机械耐久性：同轴连接器插拔1000次后，接触电阻、介入损耗、回波损耗、分离力、保持力符合要求，并且接触面仍有电镀层，不露出基底材料。

订货指南：

型号

外观尺寸

*大容量

备注

高×宽×深(mm)

MPX01型数字配线架（120 Ω）

2600×600×300

16系统/模块 192系统/（12模块）/列 384系统（2列）/架

1.封闭式。
2.单面架。

2200×600×300

16系统/模块 128系统（8模块）/列 256系统（2列）/架

2000×600×300

16系统/模块 96系统（6模块）/列 192系统（2列）/架

2600×600×450

16系统/模块 192系统/（12模块）/列 768系统（4列）/架

1.封闭式。
2.双面架。

2200×600×450

16系统/模块 128系统（8模块）/列 512系统（4列）/架

2000×600×450

16系统/模块 96系统（6模块）/列 384系统（4列）/架

2600×(N×250)×450

16系统/模块 192系统（12模块）/列

1.敞开式机架结构。
2.宽度为N×250mm。
3.双面架。

2200×(N×250)×450

16系统/模块 128系统（8模块）/列

2000×(N×250)×450

16系统/模块 96系统（6模块）/列

2600×600×300

24系统/模块 192系统（8模块）/列 384系统（2列）/架

1.封闭式。
2.单面架。

2200×600×300

24系统/模块 144系统（6模块）/列 288系统（2列）/架

2000×600×300

24系统/模块 120系统（5模块）/列 240系统（2列）/架

2600×600×450

24系统/模块 192系统（8模块）/列 768系统（4列）/架

1.封闭式。
2.双面架。

2200×600×450

24系统/模块 144系统（6模块）/列 576系统（4列）/架

2000×600×450

24系统/模块 120系统（5模块）/列 480系统（4列）/架

2600×(N×250)×450

24系统/模块 192系统（8模块）/列

1.敞开式机架结构。
2.宽度为N×250mm。
3.双面架。

2200×(N×250)×450

24系统/模块 144系统（6模块）/列

2000×(N×250)×450

24系统/模块 120系统（5模块）/列

BigDL的演进

BigDL 的开源是在2016年12月30日，在过去五六年的时间里，我们和社区里的很多用户、合作伙伴做了非常多的合作。比如大规模的推荐系统，大规模的时序分析的应用，当然也有很多计算机视觉、自然语言处理等等方面的应用。

举一个和万事达卡的合作案例，他们有差不多20亿的用户和交易数据，在大数据平台上可能有几千亿的交易的记录。当他们使用非常大规模的CPU至强集群构建大数据平台之后，他们希望能够在这些数据上构建AI应用，并对他们的交易数据进行挖掘，产生各种各样的模型等等。

利用BigDL，万事达卡的工程师得以在其大规模的企业数据仓库上构建了非常多“端到端”的AI应用，从数据仓库端对数据进行分析、抓取、特征处理、建模、训练，*大的应用在几百台至强服务器上进行大规模分布式的训练，差不多在5小时内训练出一个大规模的AI模型，并提高他们各种AI的能力。

那么英特尔BigDL是否只能运行在英特尔平台上呢？答案是否定的。严格来说，BigDL并不是只运行在英特尔平台上，而是运行在大数据的生态系统上。但大数据生态系统基本上都是运行在X86的平台上。当然BigDL会为英特尔的至强服务器等做更多的优化，来提高它的执行效率。

9大数据的发展愿景

从计算加速角度来说，面对硬件加速器，我们或许低估了软件优化的能力。很多软件优化的技术，包括像低精度、多核多线程计算、量化方式等等，能够很好地对AI整个计算效率带来非常大的提升。

其实我们今天也做了很多工作，我们甚至愿意把他们称之为软件的AI加速器，这个“免费加速器”如何与BigDL这种大规模分布式的环境相结合，不只是很好地做scale out水平扩展，还可以很好地提升每个节点的计算效率，这是我们正在进行中的大部分的工作。这件事情是非常重要的，一个生态系统，必须要将各种技术能够有机统一在一起，然后*终的目标是给用户带来*大的价值。

我们有一个愿景叫「AI Everywhere」，就是「AI无所不在」。在将来的很多生活应用中，都会使用大数据和AI来进行分析，从而提升体验和生产效率。

从数据的角度来说，深度学习较大的局限在于进行大量的监督学习。很多人说：人工智能，有多少人工就有多少智能 —— 因为要对大量数据进行标签、清洗。逐渐的大家意识到这个问题，于是大量向自监督学习、弱监督学习、或者说元学习这样的方式进行转移，并研究这些新的学习范式，怎样提高数据的效率、减少人工干预。

在算法本身，一方面大模型是明显的趋势，超大参数的模型能够得到更好的效果；但是另一方面，这也会给计算带来非常大的挑战。当模型变大以后，计算的整个效率其实是降低了。我觉得非常重要的点是如何利用迁移学习、或者利用新的学习范式，来把这种非超大规模的模型更好地利用到下游的任务上去，从而减少计算量并提高效率。

除了刚才提到的计算、数据和算法之外，还有一个很多人会忽视的关键地方，那就是开发效率。不只是计算效率或数据效率，而是作为一个数据科学家、机器学习工程师或大数据工程师，他们的效率也是非常重要的，因为很多时候到*后人比机器更贵。

怎样提高开发人员的开发效率，不管是今天所谓的低代码、无代码的开发方式，都值得探索。我可能更感兴趣的是，作为一个写代码的人，怎样能够有非常好的开发环境。我们在BigDL做的工作可以说是初步的尝试，怎样更好地让今天的数据科学家和工程师在大规模的、非常复杂的算法、非常复杂的数据的这样一个环境中非常高效地进行开发，这也是推动人工智能和大数据的一个重要方向。