GJS01系列帽式光缆接头盒使用说明书
「PTTP普天泰平&GJS01系列通信光缆接续盒|接头盒/接续包」光缆接头盒|GJS01型光缆接头盒|GPJ01系列光缆接续盒（opticalcableconnect,jointbox）【（哈呋式/卧式）（炮筒式/立式）】光缆接线盒,光缆接续盒,光缆接续包,光缆接头包规格（12芯,24芯,48芯,72芯,96芯,144芯,288芯）光缆接头盒是通俗的叫法,学名叫光缆接续盒,又称光缆接续包,光缆接头包和炮筒,主要是在适用于各种结构光缆的架空,管道,直埋等敷设方式之直通和分支连接。盒体采用进口增强塑料,强度高,耐腐蚀,终端盒适用于结构光缆的终端机房内的接续,结构成熟,密封可靠,施工方便。广泛用于通信,网络系统,CATV有线电视,光缆网络系统等等。
光缆接头盒是根据通信标准专业设计用以保护光纤接续点的产品,泰平通信提供全规格,多种类的光缆接头盒,旗下产品卧式光缆接头盒与帽式光缆接头盒可用以地埋,架空,管道,人井等多种场合,防护等级达到IP65。
GJS01/GPJ系列卧式光缆接头盒（哈呋式）
光缆接头盒是对光缆的接续提供可靠保护的无源设备。光缆接头盒由接头盒罩、固定组件、接头盒密封组件以及余纤收留盘四部分构成。
产品特点
可提供光缆的直通、分歧、熔接功能
适用于架空、和管道人井壁挂以及直埋安装
内装层叠式熔接盘，开启方便，可以取下操作，便于线路安装及维护
选择熔接盘，适合带状光纤或集成束状光纤，可在大容量内任意配置
走纤规范，确保光纤、光缆在任何位置的弯曲曲率半径大于30mm
订货信息
名称
型号
规格
满配容量
密封方式
光缆进出口数
适用缆径
安装方式
高×宽×深（mm）
束状
带状
GJS01/GPJ01型光缆接头盒（卧式）
GJS-01A
474×222×124
96
144
机械密封
2进2出
φ8-16mm
架空、壁挂、直埋
GJS-01B
388×185×104
96
144
机械密封
3进3出
4孔：φ8-13mm
2孔：φ8-16mm
架空、壁挂
GJS-01C
560×245×180
384
432
机械密封
8进8出
2孔：φ2-23mm
2孔：φ2-20mm
4孔：φ4-16mm
8孔：φ8-14mm
GJS-01D
455×180×120
96
--
机械密封
2进2出
φ10-17.5mm
GPJ-01A
474×201×150
144
432
机械密封
2进2出
φ10-20mm
GPJ-01B
460×180×108
96
--
机械密封
2进2出
φ7-18mm
GJS01/GPJ系列帽式光缆接头盒
光缆接头盒主要适用于架空光缆、直埋光缆、管道井光缆的直通和分歧接头，并对接头起保护作用。
产品特点
可提供光缆的直通、分歧、熔接功能
适用于架空、管道人井壁挂以及抱杆安装
内装层叠式熔接盘，开启方便，可以取下操作，便于线路安装及维护
选择熔接盘，适合带状光纤或集成束状光纤，可在大容量内任意配置
走纤规范，确保光纤、光缆在任何位置的弯曲曲率半径大于30mm
产品特点
可提供光缆的直通、分歧、熔接功能
适用于架空、管道人井壁挂以及抱杆安装
内装层叠式熔接盘，开启方便，可以取下操作，便于线路安装及维护
选择熔接盘，适合带状光纤或集成束状光纤，可在大容量内任意配置
走纤规范，确保光纤、光缆在任何位置的弯曲曲率半径大于30mm
产品特点
可提供光缆的直通、分歧、熔接功能
适用于架空、管道人井壁挂以及抱杆安装
内装层叠式熔接盘，开启方便，可以取下操作，便于线路安装及维护
选择熔接盘，适合带状光纤或集成束状光纤，可在大容量内任意配置
走纤规范，确保光纤、光缆在任何位置的弯曲曲率半径大于30mm
订货信息
名称
型号
规格
满配容量
密封方式
光缆进出口数
适用缆径
安装方式
高×宽×深（mm）
束状
带状
GJS01/GPJ01系列光缆接头盒（帽式）
GJS-M01
435×190
96
--
热缩密封
1直通3分歧
分歧孔：φ8-16mm
直通孔：φ8-25mm
架空、壁挂、抱杆
GJS-M02
598×285
960
--
机械密封
1直通8分歧
分歧孔：φ8-22mm
直通孔：φ8-23mm
GPJ-M01
450×230
144
432
机械密封
1直通4分歧
分歧孔：φ8-18mm
直通孔：φ8-18mm
GPJ-M02
520×245
96
--
机械密封
1直通4分歧
分歧孔：φ5-17.5mm
直通孔：φ8-17.5mm
GPJ-M03
460×230
144
432
热缩密封
1直通4分歧
分歧孔：φ7-22mm
直通孔：φ7-22mm
智算引领算力产业变革
进入2023年，以ChatGPT为代表的人工智能大模型应用层出不穷，越来越多的企业和个人开始关注并使用大模型工具。智算中心作为面向人工智能的算力基础设施，也成为了数据中心产业投资建设的热点。
一般来说，人工智能算力主要可以分为“训练”和“推理”两种，它们有着不同的特点和需求。“训练”是通过使用大量的结构化数据来训练一个模型，该过程需要依赖高性能的智能芯片（比如GPU），以追求训练时间和成本的优化，但对时延和弹性的要求不高。“推理”则是用训练好的模型来处理新的数据，比如语音识别、图像分析、智能工厂、无人驾驶等，相比训练的需求，推理的算力密度较小，但由于直接面向应用场景，对时延和弹性的要求非常高。
在介绍人工智能的市场规模和分布时，林密表示，人工智能的训练负载和推理负载因其不同特性，对智算中心也有不同的需求。训练主要是在大型、超大型的集中式数据中心进行，推理则需要部署在贴近用户侧的数据中心和边缘数据中心。
根据施耐德电气的研究和推演数据显示，当前人工智能的负载占整个数据中心负载的8%，其中边缘的 AI负载占比为5%。预计到2028年，人工智能的负载将占整个数据中心负载的15%到20%，同时，随着更多人工智能应用的普及，更多的算力也会更多地部署在分散的边缘数据中心，边缘数据中心的AI 负载在智算负载中的占比将增长至50%。
此外，人工智能的算法也在不断迭代。以ChatGPT为例，从 GPT-3 到GPT-4，参数数量、训练时间、能耗等都增加了至少一个数量级，对算力的需求也更加庞大。
数据中心基础设施面临的挑战
人工智能算力需求对数据中心的挑战是全方位的，智算中心是为满足人工智能算力需求而诞生的新型数据中心，需要考量智算的特性来建设。林密以供配电和制冷两个方面为例，仔细分析了人工智能算力需求的特点和对智算中心建设的影响。
从供配电角度看，因为人工智能服务器往往需要部署高密度GPU等智能芯片，其功耗和散热需求都远超普通服务器。林密通过数据进行了对比：传统机柜的运作功率一般只有5 千瓦到 8 千瓦，而一个人工智能机柜的功率密度可以达到 30 千瓦到 100 千瓦，且在使用期间往往是满负载运行。
因此，智算中心对供配电的规格、可靠性和安全性要求越来越高。这就需要智算中心配备更大规格的配电柜和母线，比如800A的母线，以满足400千瓦到500千瓦的IT负载。同时，也需要使用更大容量的rPDU，比如100A、125A的rPDU，来给机柜供电。