當(dāng)生成式AI,深度學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)分析成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎,數(shù)據(jù)中心正面臨前所未有的算力挑戰(zhàn)與技術(shù)考驗,AI工作負載的規(guī)?；?分布式部署已成常態(tài),成百上千的GPU,CPU,存儲節(jié)點需實現(xiàn)毫秒級響應(yīng),TB級數(shù)據(jù)實時交互,更要支撐千億甚至萬億參數(shù)大模型的訓(xùn)練與推理.而這一切高效運轉(zhuǎn)的底層支撐,離不開"時間同步"這一隱形卻關(guān)鍵的基石.作為全球領(lǐng)先的頻率控制與定時解決方案提供商,Rakon晶振深耕定時技術(shù)數(shù)十年,憑借對數(shù)據(jù)中心與AI技術(shù)融合的深刻洞察,明確提出:AI工作負載的高效,精準運行,早已突破傳統(tǒng)微秒級同步的局限,納秒級同步已成為數(shù)據(jù)中心解鎖AI算力上限,規(guī)避核心運行風(fēng)險,保障業(yè)務(wù)連續(xù)性的必備條件,更是企業(yè)在AI賽道上保持競爭力的核心支撐.在深入探討納秒級同步的必要性之前,我們首先要厘清一個核心認知:AI工作負載與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理(如普通數(shù)據(jù)存儲,簡單運算,批量數(shù)據(jù)統(tǒng)計)存在本質(zhì)差異,其"分布式協(xié)同,高精度運算,實時性反饋,海量數(shù)據(jù)交互"的核心特性,對時間同步的精度提出了前所未有的嚴苛要求.無論是訓(xùn)練一個千億參數(shù)的大語言模型(如GPT系列,文心一言),還是部署一套實時AI推理系統(tǒng)(如金融風(fēng)控,自動駕駛數(shù)據(jù)處理),數(shù)據(jù)中心內(nèi)的每一個計算節(jié)點,存儲節(jié)點,數(shù)據(jù)采集節(jié)點都需協(xié)同發(fā)力,將復(fù)雜的AI任務(wù)拆解為無數(shù)個子任務(wù)并行運算,再通過高速數(shù)據(jù)交互實現(xiàn)結(jié)果匯總,參數(shù)校驗,模型迭代與決策輸出.這個過程中,"時間"的精準度直接決定了運算結(jié)果的準確性,系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性,AI模型的訓(xùn)練效率,甚至是業(yè)務(wù)決策的安全性,而納秒級同步,正是破解這一系列核心難題,保障AI工作負載高效運轉(zhuǎn)的關(guān)鍵密鑰.

AI工作負載的核心痛點,倒逼同步精度升級至納秒級

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的時間同步需求,多停留在微秒級(1微秒=1000納秒),這一精度足以滿足普通數(shù)據(jù)存儲,簡單運算,批量數(shù)據(jù)處理等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的需求,無需投入過高成本追求更高精度.但當(dāng)AI工作負載規(guī)?；渴?復(fù)雜度持續(xù)提升后,微秒級同步的短板被無限放大,不僅會影響AI任務(wù)的運行效率,更可能導(dǎo)致AI訓(xùn)練失敗,推理失真,數(shù)據(jù)失效,給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失與合規(guī)風(fēng)險.具體而言,三大核心痛點,共同決定了納秒級同步在AI工作負載場景中的不可替代性,也推動著時間同步技術(shù)從微秒級向納秒級迭代升級.

(一)分布式訓(xùn)練:納秒級同步是避免"算力內(nèi)耗",提升訓(xùn)練效率的關(guān)鍵

當(dāng)前,主流AI大模型(尤其是千億,萬億參數(shù)的大語言模型,多模態(tài)模型)的訓(xùn)練核心邏輯,是"分布式并行計算",由于單節(jié)點算力無法承載海量參數(shù)的運算壓力,研發(fā)人員需將模型參數(shù)拆分到數(shù)十,數(shù)百甚至數(shù)千個計算節(jié)點(GPU集群)中,每個節(jié)點獨立完成部分參數(shù)的運算與更新,再通過高速數(shù)據(jù)交互實現(xiàn)全集群的參數(shù)同步,逐步迭代優(yōu)化模型,直至達到預(yù)期的訓(xùn)練精度.這個過程中,各節(jié)點的時間同步精度直接決定了訓(xùn)練過程的順暢性與有效性,若各節(jié)點的時間不同步,會直接出現(xiàn)兩大致命問題,嚴重影響訓(xùn)練效果.其一,參數(shù)同步錯位,導(dǎo)致訓(xùn)練收斂緩慢甚至徹底失敗.AI模型訓(xùn)練對參數(shù)的一致性要求極高,每一輪迭代中,所有節(jié)點的運算結(jié)果都需在同一時間維度匯總,校準,確保模型參數(shù)的統(tǒng)一性.若節(jié)點間存在微秒級時間偏差,匯總的數(shù)據(jù)會出現(xiàn)嚴重的"時間錯位",例如,部分節(jié)點的運算結(jié)果已更新至第N輪迭代,而部分節(jié)點因時間滯后,仍停留在第N-1輪的運算狀態(tài),導(dǎo)致參數(shù)校準出現(xiàn)偏差,模型訓(xùn)練陷入"無效迭代".這種無效迭代不僅會大幅延長訓(xùn)練周期(原本幾天可完成的訓(xùn)練,可能延長至幾周甚至更久),更可能導(dǎo)致模型無法收斂,前期投入的算力,人力,時間成本全部付諸東流.例如,某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)訓(xùn)練一款百億參數(shù)的AI模型,因采用微秒級同步方案,節(jié)點間時間偏差導(dǎo)致模型訓(xùn)練反復(fù)出現(xiàn)收斂異常,最終訓(xùn)練周期延長至原本的3倍,直接增加了數(shù)百萬元的算力成本.其二,算力資源嚴重浪費,大幅提升數(shù)據(jù)中心運營成本.當(dāng)節(jié)點間時間不同步時,整個GPU集群會出現(xiàn)"忙閑不均"的現(xiàn)象:部分節(jié)點因等待其他節(jié)點的同步數(shù)據(jù),長期處于"閑置狀態(tài)",無法發(fā)揮其算力價值;而部分節(jié)點則因數(shù)據(jù)滯后,需要重復(fù)運算已完成的任務(wù),導(dǎo)致算力資源被無效消耗.據(jù)權(quán)威行業(yè)數(shù)據(jù)顯示,若采用微秒級同步方案,分布式AI訓(xùn)練的GPU集群算力利用率通常不足60%,大量高端GPU的算力被浪費;而升級至納秒級同步后,各節(jié)點的運算節(jié)奏可實現(xiàn)完全同步,算力利用率可提升至90%以上,不僅能大幅縮短訓(xùn)練周期,更能降低數(shù)據(jù)中心的電力消耗,硬件投入成本與運維成本,實現(xiàn)算力資源的高效利用.

Rakon瑞康的納秒級定時解決方案,精準針對這一痛點,通過高精度晶振與自主研發(fā)同步算法的深度協(xié)同,可將多節(jié)點間的時間偏差嚴格控制在10納秒以內(nèi),確保所有計算節(jié)點的運算節(jié)奏完全同步,徹底解決參數(shù)同步錯位,算力閑置的核心問題.實踐數(shù)據(jù)表明,采用瑞康納秒級同步方案后,AI模型訓(xùn)練效率可提升30%以上,GPU集群算力利用率提升至92%以上,大幅降低了企業(yè)的訓(xùn)練成本與時間成本,助力企業(yè)快速實現(xiàn)AI模型的迭代升級.

(二)實時AI推理:納秒級同步保障"決策精準性",規(guī)避業(yè)務(wù)風(fēng)險

除了AI模型訓(xùn)練,實時AI推理場景(如自動駕駛數(shù)據(jù)處理,金融實時風(fēng)控,工業(yè)AI質(zhì)檢,實時AI監(jiān)控)對時間同步精度的要求更為嚴苛.在這類場景中,數(shù)據(jù)中心需實時接收海量來自終端設(shè)備,傳感器,攝像頭的實時數(shù)據(jù),通過AI模型快速運算,分析,在毫秒級內(nèi)輸出精準的決策結(jié)果,而時間同步精度直接決定了決策的準確性與安全性,一旦同步精度不足,就可能引發(fā)嚴重的業(yè)務(wù)風(fēng)險與安全隱患.以金融實時風(fēng)控場景為例,隨著金融科技的快速發(fā)展,高頻交易,實時支付,信貸風(fēng)控等業(yè)務(wù)對響應(yīng)速度與決策精度的要求越來越高,數(shù)據(jù)中心需同時接收用戶交易數(shù)據(jù),風(fēng)控規(guī)則數(shù)據(jù),歷史行為數(shù)據(jù),市場行情數(shù)據(jù)等多維度信息,通過AI模型實時判斷交易是否存在欺詐,違規(guī)等風(fēng)險,決策延遲需控制在10毫秒以內(nèi).若各數(shù)據(jù)采集節(jié)點,運算節(jié)點的時間不同步,會導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)"時序混亂",例如,用戶的交易行為發(fā)生在0.1毫秒內(nèi),而風(fēng)控規(guī)則數(shù)據(jù)的時間戳偏差了1微秒,AI模型會誤判交易時序,將原本正常的交易判定為風(fēng)險交易,或遺漏真正的欺詐交易,不僅會影響用戶體驗,更會給金融機構(gòu)帶來巨大的經(jīng)濟損失與合規(guī)風(fēng)險.據(jù)統(tǒng)計,因時間同步偏差導(dǎo)致的金融風(fēng)控誤判,每年給全球金融機構(gòu)造成數(shù)十億美元的損失.再如自動駕駛場景,隨著自動駕駛技術(shù)向L4,L5級別演進,車載傳感器(攝像頭,雷達,激光雷達)會實時向數(shù)據(jù)中心傳輸路況,車速,障礙物,周邊環(huán)境等海量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中心需通過AI模型快速分析,運算,在毫秒級內(nèi)輸出駕駛決策指令(如加速,剎車,轉(zhuǎn)向).若數(shù)據(jù)處理節(jié)點的時間同步偏差超過10納秒,就可能導(dǎo)致決策延遲,哪怕是微小的延遲,都可能引發(fā)嚴重的交通事故,危及人員安全.而Rakon瑞康的納秒級同步技術(shù),可實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集,傳輸,運算,輸出全鏈路的時間精準對齊,將同步延遲控制在5納秒以內(nèi),確保AI推理的延遲與誤差均控制在安全范圍內(nèi),有效保障決策的精準性與實時性,規(guī)避各類業(yè)務(wù)風(fēng)險.

(三)數(shù)據(jù)一致性:納秒級同步規(guī)避"數(shù)據(jù)失真",筑牢AI模型根基

AI工作負載的核心是"數(shù)據(jù)驅(qū)動",海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),推理數(shù)據(jù)的一致性,是AI模型精準度的核心根基,無論AI算法多么先進,若輸入的數(shù)據(jù)存在失真,錯位,訓(xùn)練出的模型都會出現(xiàn)精度不足,決策失誤等問題,無法滿足實際業(yè)務(wù)需求.而數(shù)據(jù)的一致性,不僅依賴于數(shù)據(jù)本身的準確性,更依賴于時間戳的精準同步,每一條數(shù)據(jù)的生成,傳輸,存儲,運算,都需要精準的時間戳標記,若時間同步存在偏差,會導(dǎo)致數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)錯誤,時序混亂,最終引發(fā)"數(shù)據(jù)失真",讓AI模型失去價值.例如,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練場景中,訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常包含"輸入數(shù)據(jù)+標簽數(shù)據(jù)",二者需一一對應(yīng),時序一致,才能確保模型能夠正確學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征.若輸入數(shù)據(jù)的時間戳與標簽數(shù)據(jù)的時間戳存在微秒級偏差,會導(dǎo)致模型誤將"錯誤的標簽"匹配給輸入數(shù)據(jù),比如,將"貓"的標簽匹配給"狗"的圖像數(shù)據(jù),將"正常交易"的標簽匹配給"欺詐交易"的行為數(shù)據(jù),最終訓(xùn)練出的模型精度會大幅下降,甚至無法投入實際使用.再如,在實時AI監(jiān)控場景中,多個攝像頭,傳感器會同時采集同一區(qū)域的視頻數(shù)據(jù),環(huán)境數(shù)據(jù)(如溫度,濕度,聲音),需通過時間戳對齊實現(xiàn)"多源數(shù)據(jù)融合",才能讓AI模型準確識別場景變化(如異常行為,安全隱患).若時間同步偏差超過納秒級,會導(dǎo)致視頻畫面與環(huán)境數(shù)據(jù)錯位,比如,視頻中出現(xiàn)異常行為的時間,與微型傳感器晶振檢測到的環(huán)境異常時間不匹配,AI模型無法準確判斷異常原因與發(fā)生時間,失去監(jiān)控的核心意義.Rakon瑞康憑借核心器件的自主研發(fā)能力與全鏈路同步優(yōu)化技術(shù),可實現(xiàn)數(shù)據(jù)時間戳的納秒級精準標記,確保每一條數(shù)據(jù)的生成,傳輸,存儲,運算都能保持時序一致性,從源頭規(guī)避數(shù)據(jù)失真風(fēng)險.無論是AI訓(xùn)練場景中的"輸入-標簽"數(shù)據(jù)對齊,還是實時推理場景中的"多源數(shù)據(jù)融合",瑞康的納秒級同步方案都能提供穩(wěn)定,精準的時間支撐,為AI模型的精準運算筑牢數(shù)據(jù)根基.

Rakon瑞康:納秒級同步技術(shù),解鎖AI工作負載的算力上限

面對AI工作負載對納秒級同步的剛性需求,普通的時間同步方案已無法適配,甚至?xí)蔀橹萍sAI算力發(fā)揮的"瓶頸".傳統(tǒng)同步方案多依賴外部時鐘源(如GPS,北斗),不僅易受環(huán)境干擾(如惡劣天氣,建筑遮擋),信號延遲影響,同步精度難以突破微秒級;且在大規(guī)模AI集群部署時,同步信號的傳輸損耗,節(jié)點間的時鐘漂移會進一步降低同步精度,無法滿足數(shù)百,數(shù)千個節(jié)點的協(xié)同運算需求.此外,傳統(tǒng)方案的兼容性,穩(wěn)定性較差,難以適配數(shù)據(jù)中心高密度GPU集群,高負載運算的復(fù)雜場景,易出現(xiàn)同步中斷,精度波動等問題.作為全球定時技術(shù)的領(lǐng)軍者,Rakon瑞康憑借數(shù)十年在振蕩器,時鐘發(fā)生器,同步算法領(lǐng)域的深厚技術(shù)積淀,依托全球領(lǐng)先的研發(fā)團隊與生產(chǎn)基地,打造了專為數(shù)據(jù)中心AI工作負載設(shè)計的納秒級同步解決方案.該方案打破了傳統(tǒng)同步方案的技術(shù)局限,從硬件器件到軟件算法,從信號傳輸?shù)焦?jié)點同步,實現(xiàn)全鏈路優(yōu)化,精準破解傳統(tǒng)同步方案的痛點,為AI工作負載提供穩(wěn)定,精準,高效,可靠的時間同步支撐,助力數(shù)據(jù)中心解鎖AI算力上限.

(一)核心硬件:高精度振蕩器,筑牢納秒級同步根基

時間同步的精度,核心取決于基準時鐘的穩(wěn)定性與純凈度,基準時鐘的頻率越穩(wěn)定,相位抖動越小,時間同步的精度就越高.Rakon瑞康深耕振蕩器領(lǐng)域數(shù)十年,自主研發(fā)了全系列高精度振蕩器產(chǎn)品,其中專為數(shù)據(jù)中心AI場景設(shè)計的OCXO(恒溫晶體振蕩器),TCXO貼片晶振(溫補晶體振蕩器)系列,憑借先進的晶體諧振腔設(shè)計,精密封裝工藝與低噪聲電路架構(gòu),成為納秒級同步方案的核心硬件支撐.瑞康OCXO系列振蕩器,采用高穩(wěn)定性石英晶體諧振腔,搭配自主研發(fā)的溫度補償技術(shù)與低噪聲電源管理模塊,相位抖動可低至50fs rms(12kHz至20MHz測量帶寬),頻率穩(wěn)定性嚴格控制在±5ppm以內(nèi),可提供長期穩(wěn)定,純凈的基準時鐘信號,為納秒級同步奠定堅實基礎(chǔ).與普通振蕩器相比,Rakon瑞康的振蕩器具備更強的抗干擾能力與環(huán)境適應(yīng)性,可有效抵御數(shù)據(jù)中心內(nèi)電磁干擾(EMI),溫度波動(數(shù)據(jù)中心內(nèi)GPU集群運行時溫度易波動),電源波動等因素的影響,確?；鶞蕰r鐘信號的純凈度與穩(wěn)定性,即使在高密度GPU集群,高負載運算,環(huán)境復(fù)雜的場景下,也能保持穩(wěn)定的頻率輸出,避免因時鐘漂移導(dǎo)致的同步偏差,保障納秒級同步精度的長期穩(wěn)定.

(二)全鏈路優(yōu)化:協(xié)同設(shè)計,徹底消除同步損耗

Rakon瑞康的納秒級同步解決方案,并非單一硬件器件的堆砌,而是采用"硬件+軟件"的深度協(xié)同設(shè)計,從時鐘生成,信號傳輸,節(jié)點同步三個核心維度進行全鏈路優(yōu)化,最大限度消除同步過程中的信號損耗,延遲與干擾,確保同步精度能夠穩(wěn)定達到納秒級.在時鐘生成層面,方案采用"雙基準時鐘冗余設(shè)計",整合瑞康高精度OCXO振蕩器與外部高穩(wěn)定時鐘源(如GPS/北斗),可實現(xiàn)時鐘信號的無縫切換,當(dāng)外部時鐘源受干擾,信號中斷時,系統(tǒng)可自動切換至瑞康OCXO振蕩器提供的基準時鐘,確?；鶞蕰r鐘的連續(xù)性與穩(wěn)定性,避免同步中斷.在信號傳輸層面,方案采用低損耗傳輸線路與芯片級屏蔽設(shè)計,傳輸線路選用高純度銅芯材質(zhì),減少信號傳輸過程中的衰減;同時,通過芯片級電磁屏蔽技術(shù),將基準時鐘信號與數(shù)據(jù)中心內(nèi)的其他干擾信號隔離開來,避免電磁干擾導(dǎo)致的信號失真,將基準時鐘信號從發(fā)生器傳輸至各計算節(jié)點的延遲嚴格控制在1納秒以內(nèi).在節(jié)點同步層面,搭載Rakon瑞康自主研發(fā)的低延遲同步算法,該算法可實現(xiàn)多節(jié)點的實時校準與動態(tài)調(diào)整,實時檢測各節(jié)點的時鐘偏差,并快速進行補償,確保各節(jié)點的時間偏差始終控制在10納秒以內(nèi),即便在節(jié)點動態(tài)增減,負載波動,環(huán)境變化的復(fù)雜場景下,也能保持同步精度穩(wěn)定.

(三)場景化適配:靈活適配不同AI工作負載需求,實現(xiàn)精準賦能

不同類型的AI工作負載,對時間同步的精度,部署規(guī)模,功耗,成本的需求存在顯著差異,大規(guī)模AI訓(xùn)練集群需要高精度,高穩(wěn)定性,支持多節(jié)點部署的同步方案;實時AI推理場景需要低延遲,高可靠的同步方案;邊緣數(shù)據(jù)中心的小型AI部署場景,則需要輕量化,低功耗晶振,低成本的同步方案.針對數(shù)據(jù)中心的核心AI場景,Rakon瑞康打造了分層化,場景化的納秒級同步解決方案,實現(xiàn)靈活適配,精準滿足不同場景的個性化需求.針對大規(guī)模AI訓(xùn)練集群(如大模型訓(xùn)練,深度學(xué)習(xí)集群),瑞康推出高性能納秒級同步方案,整合超低抖動OCXO振蕩器與多通道時鐘發(fā)生器,支持數(shù)百甚至數(shù)千個節(jié)點的同步部署,可滿足千億,萬億參數(shù)模型的分布式訓(xùn)練需求,大幅提升訓(xùn)練效率,降低算力浪費;針對實時AI推理場景(如金融風(fēng)控,自動駕駛數(shù)據(jù)處理,工業(yè)AI質(zhì)檢),推出低延遲納秒級同步方案,優(yōu)化信號傳輸路徑與同步算法,將同步延遲控制在5納秒以內(nèi),保障AI推理決策的實時性與精準性,規(guī)避業(yè)務(wù)風(fēng)險;針對邊緣數(shù)據(jù)中心的小型AI部署場景(如邊緣AI推理,小型AI監(jiān)控系統(tǒng)),推出輕量化納秒級同步方案,在保證納秒級精度的同時,大幅降低方案的功耗與部署成本,適配邊緣場景的小型化,低功耗需求,實現(xiàn)"精度與成本"的平衡.此外,瑞康的納秒級同步方案還可與數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)有硬件,軟件系統(tǒng)無縫兼容,無需對現(xiàn)有架構(gòu)進行大規(guī)模改造,降低企業(yè)的部署成本與實施難度.

未來展望:納秒級同步,賦能AI與數(shù)據(jù)中心的深度融合

隨著AI技術(shù)的持續(xù)迭代,大模型,多模態(tài)AI,實時AI,邊緣AI的規(guī)?；瘧?yīng)用,數(shù)據(jù)中心的算力需求將持續(xù)攀升,對時間同步的精度要求也將進一步提升,從當(dāng)前的納秒級,逐步向亞納秒級(1納秒=1000皮秒)演進.同時,數(shù)據(jù)中心正朝著"高密度,高算力,低功耗,智能化"的方向發(fā)展,GPU集群的規(guī)模持續(xù)擴大,節(jié)點間的交互速度持續(xù)提升,這也對時間同步技術(shù)的穩(wěn)定性,兼容性,靈活性提出了更高的要求.作為全球定時技術(shù)的領(lǐng)軍者,Rakon瑞康將持續(xù)聚焦定時技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新,依托自身在晶體諧振,時鐘同步,振蕩器研發(fā)領(lǐng)域的核心專利與技術(shù)積淀,進一步優(yōu)化納秒級同步解決方案,通過改進晶體諧振腔設(shè)計,優(yōu)化同步算法,提升硬件集成度,進一步提升同步精度,逐步實現(xiàn)亞納秒級同步;同時,持續(xù)降低方案的功耗與部署成本,增強場景適配性,滿足不同規(guī)模,不同類型AI工作負載的需求.此外,瑞康還將加強與全球數(shù)據(jù)中心,AI芯片廠商,云計算企業(yè)的深度合作,推動納秒級同步技術(shù)與AI算力,云計算,邊緣計算,大數(shù)據(jù)的深度融合,打破技術(shù)壁壘,打造"定時同步+算力優(yōu)化+運維管理"的一體化解決方案.未來,Rakon瑞康將以技術(shù)創(chuàng)新為核心,以場景需求為導(dǎo)向,持續(xù)為數(shù)據(jù)中心提供更精準,更穩(wěn)定,更高效的納秒級同步解決方案,助力企業(yè)解鎖AI工作負載的核心價值,推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型向更深層次發(fā)展,為AI技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用保駕護航.

Rakon瑞康晶振數(shù)據(jù)中心處理AI工作負載為何必須依賴納秒級同步

570BAB001614DG	Skyworks	Si570	XO	300 MHz	LVDS	3.3V	±50ppm
570BAB000299DG	Skyworks	Si570	XO	200 MHz	LVDS	3.3V	±50ppm
511BBA156M250BAGR	Skyworks	Si511	XO	156.25 MHz	LVDS	3.3V	±25ppm
510BBA148M500BAG	Skyworks	Si510	XO	148.5 MHz	LVDS	3.3V	±25ppm
511BBA156M250BAG	Skyworks	Si511	XO	156.25 MHz	LVDS	3.3V	±25ppm
511JCA100M000BAG	Skyworks	Si511	XO	100 MHz	LVDS	1.8V	±20ppm
530AB25M0000DG	Skyworks	Si530	XO	25 MHz	LVPECL	3.3V	±20ppm
570GAC000112DGR	Skyworks	Si570	XO	10 MHz	CMOS	2.5V	±50ppm
531BC156M250DG	Skyworks	Si531	XO	156.25 MHz	LVDS	3.3V	±7ppm
530FB125M000DG	Skyworks	Si530	XO	125 MHz	LVDS	2.5V	±20ppm
570AAA000111DG	Skyworks	Si570	XO	25 MHz	LVPECL	3.3V	±50ppm
510FBA100M000BAG	Skyworks	Si510	XO	100 MHz	LVDS	2.5V	±25ppm
511ABA100M000BAG	Skyworks	Si511	XO	100 MHz	LVPECL	3.3V	±25ppm
511ABA125M000BAG	Skyworks	Si511	XO	125 MHz	LVPECL	3.3V	±25ppm
511FBA106M250BAG	Skyworks	Si511	XO	106.25 MHz	LVDS	2.5V	±25ppm
510CCA50M0000BAG	Skyworks	Si510	XO	50 MHz	CMOS	3.3V	±20ppm
510FBA156M250BAG	Skyworks	Si510	XO	156.25 MHz	LVDS	2.5V	±25ppm
511FBA148M500BAG	Skyworks	Si511	XO	148.5 MHz	LVDS	2.5V	±25ppm
510BBA125M000AAG	Skyworks	Si510	XO	125 MHz	LVDS	3.3V	±25ppm
511BBA106M250AAG	Skyworks	Si511	XO	106.25 MHz	LVDS	3.3V	±25ppm
510JCA100M000BAG	Skyworks	Si510	XO	100 MHz	LVDS	1.8V	±20ppm
511FCA000292CAG	Skyworks	Si511	XO	161.1328 MHz	LVDS	2.5V	±20ppm
511JCA200M000BAG	Skyworks	Si511	XO	200 MHz	LVDS	1.8V	±20ppm
510CBA50M0000BAG	Skyworks	Si510	XO	50 MHz	CMOS	3.3V	±25ppm
511ABA156M250AAG	Skyworks	Si511	XO	156.25 MHz	LVPECL	3.3V	±25ppm
511SAA100M000AAG	Skyworks	Si511	XO	100 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
531BA125M000DG	Skyworks	Si531	XO	125 MHz	LVDS	3.3V	±50ppm
531FA125M000DG	Skyworks	Si531	XO	125 MHz	LVDS	2.5V	±50ppm
530EB121M109DG	Skyworks	Si530	XO	121.109 MHz	LVPECL	2.5V	±20ppm
530AC125M000DG	Skyworks	Si530	XO	125 MHz	LVPECL	3.3V	±7ppm
530BC125M000DG	Skyworks	Si530	XO	125 MHz	LVDS	3.3V	±7ppm
530FC125M000DG	Skyworks	Si530	XO	125 MHz	LVDS	2.5V	±7ppm
530BA156M250DG	Skyworks	Si530	XO	156.25 MHz	LVDS	3.3V	±50ppm
530FA200M000DG	Skyworks	Si530	XO	200 MHz	LVDS	2.5V	±50ppm
514JAA000112BAG	Skyworks	Si514	XO	10 MHz	LVDS	1.8V	±50ppm
531BC156M250DGR	Skyworks	Si531	XO	156.25 MHz	LVDS	3.3V	±7ppm
591BB300M000DG	Skyworks	Si591	XO	300 MHz	LVDS	3.3V	±25ppm
536BB125M000DG	Skyworks	Si536	XO	125 MHz	LVDS	3.3V	±20ppm
536FB125M000DG	Skyworks	Si536	XO	125 MHz	LVDS	2.5V	±20ppm
535FB156M250DG	Skyworks	Si535	XO	156.25 MHz	LVDS	2.5V	±20ppm
536FB156M250DG	Skyworks	Si536	XO	156.25 MHz	LVDS	2.5V	±20ppm
531FC100M000DG	Skyworks	Si531	XO	100 MHz	LVDS	2.5V	±7ppm
530AC156M250DG	Skyworks	Si530	XO	156.25 MHz	LVPECL	3.3V	±7ppm
530BC156M250DG	Skyworks	Si530	XO	156.25 MHz	LVDS	3.3V	±7ppm
530FC156M250DG	Skyworks	Si530	XO	156.25 MHz	LVDS	2.5V	±7ppm
531AC156M250DG	Skyworks	Si531	XO	156.25 MHz	LVPECL	3.3V	±7ppm
531EC156M250DG	Skyworks	Si531	XO	156.25 MHz	LVPECL	2.5V	±7ppm
530AC200M000DG	Skyworks	Si530	XO	200 MHz	LVPECL	3.3V	±7ppm
530BC148M500DG	Skyworks	Si530	XO	148.5 MHz	LVDS	3.3V	±7ppm
531BC148M500DG	Skyworks	Si531	XO	148.5 MHz	LVDS	3.3V	±7ppm
531BC200M000DG	Skyworks	Si531	XO	200 MHz	LVDS	3.3V	±7ppm
531FC200M000DG	Skyworks	Si531	XO	200 MHz	LVDS	2.5V	±7ppm
570CAC000121DG	Skyworks	Si570	XO	100 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
570AAC000118DG	Skyworks	Si570	XO	156.25 MHz	LVPECL	3.3V	±50ppm
570AAC000129DG	Skyworks	Si570	XO	155.52 MHz	LVPECL	3.3V	±50ppm
570BAC000115DG	Skyworks	Si570	XO	125 MHz	LVDS	3.3V	±50ppm
570CAC000115DG	Skyworks	Si570	XO	125 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
531BB125M000DG	Skyworks	Si531	XO	125 MHz	LVDS	3.3V	±20ppm
531FB106M250DG	Skyworks	Si531	XO	106.25 MHz	LVDS	2.5V	±20ppm
530FB100M000DG	Skyworks	Si530	XO	100 MHz	LVDS	2.5V	±20ppm