SiTime憑借TimeFabric解鎖人工智能數(shù)據(jù)中心的性能密碼

2025-11-25 09:00:15 金洛鑫電子

SiTime憑借TimeFabric解鎖人工智能數(shù)據(jù)中心的性能密碼
在當(dāng)今數(shù)字化時代,人工智能(AI)技術(shù)正以前所未有的速度迅猛發(fā)展,廣泛滲透到各個領(lǐng)域,從醫(yī)療保健到金融服務(wù),從交通運輸?shù)綂蕵樊a(chǎn)業(yè),AI的應(yīng)用無處不在.隨著AI技術(shù)的不斷演進,其對數(shù)據(jù)處理和計算能力的要求也達到了前所未有的高度,這使得人工智能數(shù)據(jù)中心成為了支撐AI發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施.近年來,人工智能數(shù)據(jù)中心迎來了爆發(fā)式的增長.隨著AI技術(shù)的不斷進步,數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長.據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測,到2025年,全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將達到175ZB,而這些數(shù)據(jù)大部分都需要在數(shù)據(jù)中心進行存儲,處理和分析.以大型語言模型為例,訓(xùn)練GPT-3這樣的模型需要處理數(shù)萬億個單詞的文本數(shù)據(jù),這對數(shù)據(jù)中心的存儲和計算能力提出了極高的要求.為了滿足這些需求,人工智能數(shù)據(jù)中心不斷擴大規(guī)模,采用更先進的技術(shù)和設(shè)備,以提供更高的算力和更低的延遲.然而,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,人工智能數(shù)據(jù)中心也面臨著諸多嚴峻的挑戰(zhàn).首先,數(shù)據(jù)量和計算需求的激增對數(shù)據(jù)中心的性能提出了極高的要求.為了訓(xùn)練出更強大,更智能的AI模型,需要在短時間內(nèi)處理海量的數(shù)據(jù),這就要求數(shù)據(jù)中心具備更高的計算速度和更強大的處理能力.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)和技術(shù)已經(jīng)難以滿足這種需求,導(dǎo)致AI模型的訓(xùn)練時間大幅增加,效率低下.例如,一些大型AI模型的訓(xùn)練可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時間,這不僅浪費了大量的資源,也限制了AI技術(shù)的快速迭代和創(chuàng)新.

其次,人工智能數(shù)據(jù)中心的利用率也面臨著巨大的挑戰(zhàn).由于AI工作負載的多樣性和不確定性,數(shù)據(jù)中心的資源分配往往難以達到最優(yōu)狀態(tài).有時候,某些計算任務(wù)可能會占用大量的資源,導(dǎo)致其他任務(wù)無法及時得到處理;而在其他時候,一些資源又可能處于閑置狀態(tài),造成了資源的浪費.這種資源分配的不合理性不僅降低了數(shù)據(jù)中心的利用率,也增加了運營成本.據(jù)統(tǒng)計,許多人工智能數(shù)據(jù)中心的平均利用率僅在30%-40%左右,這意味著大量的投資未能得到充分的回報.此外,人工智能數(shù)據(jù)中心還面臨著能源消耗,散熱,網(wǎng)絡(luò)帶寬等方面的挑戰(zhàn).隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大和計算能力的不斷提升,能源消耗也在急劇增加.高昂的能源成本不僅增加了數(shù)據(jù)中心的運營負擔(dān),也對環(huán)境造成了巨大的壓力.散熱問題也是人工智能數(shù)據(jù)中心面臨的一大難題,大量的計算設(shè)備在運行過程中會產(chǎn)生大量的熱量,如果不能及時有效地散熱,將會影響設(shè)備的性能和壽命,甚至導(dǎo)致設(shè)備故障.網(wǎng)絡(luò)帶寬的不足也會限制數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)傳輸速度,影響AI模型的訓(xùn)練和推理效率.

SiTime與TimeFabric軟件套件簡介

在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時代,精密計時技術(shù)作為電子系統(tǒng)的關(guān)鍵支撐,正發(fā)揮著越來越重要的作用.SiTime公司,作為全球領(lǐng)先的MEMS(微機電系統(tǒng))精密計時解決方案提供商,在這一領(lǐng)域占據(jù)著舉足輕重的地位.自成立以來,美國SiTime可編程晶振始終致力于通過創(chuàng)新的技術(shù)和卓越的產(chǎn)品,為全球客戶提供高精度,高可靠性的計時解決方案,其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于通信,汽車,工業(yè),航空航天與國防等眾多領(lǐng)域.SiTime之所以能夠在精密計時領(lǐng)域脫穎而出,關(guān)鍵在于其深厚的技術(shù)積累和持續(xù)的創(chuàng)新能力.公司擁有一支由頂尖的MEMS,模擬電路和系統(tǒng)設(shè)計專家組成的研發(fā)團隊,他們不斷探索和突破技術(shù)瓶頸,推動MEMS計時技術(shù)的發(fā)展.SiTime的MEMS諧振器技術(shù)是其核心競爭力之一,相比傳統(tǒng)的石英晶體技術(shù),MEMS諧振器具有更高的精度,更小的尺寸,更低的功耗和更強的抗干擾能力,能夠更好地滿足現(xiàn)代電子設(shè)備對計時精度和穩(wěn)定性的嚴格要求.

TimeFabric軟件套件是SiTime公司推出的一款革命性的創(chuàng)新產(chǎn)品,它專為解決人工智能數(shù)據(jù)中心面臨的性能和利用率挑戰(zhàn)而設(shè)計,為數(shù)據(jù)中心的計時管理帶來了全新的解決方案.該軟件套件集成了先進的算法和智能控制技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)對時鐘信號的精確生成,分配和管理,為數(shù)據(jù)中心的各種設(shè)備提供穩(wěn)定,可靠的計時參考.TimeFabric軟件套件具備多項獨特的功能和特點.首先,它具有高度的靈活性和可配置性.用戶可以根據(jù)自己的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)和業(yè)務(wù)需求,通過直觀的圖形化界面,輕松地對時鐘頻率,相位,抖動等參數(shù)進行自定義設(shè)置,實現(xiàn)個性化的計時解決方案.這種靈活性使得TimeFabric能夠適應(yīng)不同規(guī)模和復(fù)雜程度的數(shù)據(jù)中心,滿足各種多樣化的應(yīng)用場景.例如,在一個擁有多種不同類型服務(wù)器和存儲設(shè)備的數(shù)據(jù)中心中,管理員可以利用TimeFabric軟件套件,為每一種設(shè)備單獨配置最合適的時鐘參數(shù),以確保整個系統(tǒng)的高效運行.

其次,TimeFabric軟件套件采用了先進的同步技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)中心內(nèi)所有設(shè)備的高精度同步.在人工智能數(shù)據(jù)中心中,設(shè)備之間的同步精度對于數(shù)據(jù)處理的準確性和一致性至關(guān)重要.TimeFabric通過精確控制時鐘信號的傳輸延遲和相位差,能夠?qū)⒃O(shè)備之間的同步誤差控制在極小的范圍內(nèi),確保數(shù)據(jù)在不同設(shè)備之間的傳輸和處理能夠保持高度的一致性.以分布式計算任務(wù)為例,多個計算節(jié)點需要在同一時間點開始和結(jié)束計算,TimeFabric的高精度同步功能可以保證這些節(jié)點的時鐘精確同步,從而提高計算結(jié)果的準確性和可靠性.此外,TimeFabric軟件套件還具備強大的故障檢測和容錯能力.它能夠?qū)崟r監(jiān)測時鐘信號的質(zhì)量和設(shè)備的運行狀態(tài),一旦發(fā)現(xiàn)異常情況,如時鐘信號丟失,頻率漂移或設(shè)備故障,能夠立即采取相應(yīng)的措施進行恢復(fù)和容錯處理,確保數(shù)據(jù)中心的不間斷運行.例如,當(dāng)檢測到某個時鐘源出現(xiàn)故障時,TimeFabric可以自動切換到備用時鐘源,同時發(fā)出警報通知管理員進行維修,從而最大限度地減少因故障導(dǎo)致的停機時間.在技術(shù)優(yōu)勢方面,TimeFabric軟件套件基于SiTime獨有的MEMS振蕩器技術(shù),結(jié)合先進的模擬電路和算法,實現(xiàn)了極低的時鐘抖動和相位噪聲.時鐘抖動和相位噪聲是衡量時鐘信號質(zhì)量的重要指標(biāo),它們會影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏蚀_性和穩(wěn)定性.TimeFabric通過優(yōu)化的電路設(shè)計和智能的算法控制,將時鐘抖動和相位噪聲降低到了行業(yè)領(lǐng)先水平,為高速數(shù)據(jù)傳輸和高性能計算提供了可靠的計時保障.例如,在高速網(wǎng)絡(luò)通信中,低抖動的時鐘信號可以有效減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`碼率,提高網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男屎涂煽啃?

TimeFabric提升性能與利用率的原理

(一)精準同步,穩(wěn)定基石

在人工智能數(shù)據(jù)中心這個復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)中,設(shè)備之間的協(xié)同工作就如同一場精密的交響樂演出,每個設(shè)備都扮演著獨特的角色,而它們之間的同步性則是這場演出成功的關(guān)鍵.TimeFabric軟件套件通過其先進的時鐘同步技術(shù),為數(shù)據(jù)中心的設(shè)備提供了精準的時間基準,確保它們能夠在統(tǒng)一的時間節(jié)奏下高效運行.TimeFabric采用了多種先進的時鐘同步算法,其中基于PTP(精確時鐘同步協(xié)議)的同步技術(shù)是其核心之一.PTP協(xié)議通過精確測量時鐘信號在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸延遲,能夠?qū)崿F(xiàn)納秒級別的時鐘同步精度.在實際應(yīng)用中,TimeFabric會在數(shù)據(jù)中心的各個關(guān)鍵節(jié)點部署時鐘同步設(shè)備,這些設(shè)備就像是指揮家,通過發(fā)送和接收同步消息,協(xié)調(diào)著整個數(shù)據(jù)中心內(nèi)所有設(shè)備的時鐘振蕩器.例如,在一個擁有數(shù)百臺服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心中,TimeFabric能夠確保每臺服務(wù)器的時鐘誤差控制在極小的范圍內(nèi),使得服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸和處理能夠保持高度的一致性.這種精準的時鐘同步為數(shù)據(jù)中心帶來了多方面的好處.首先,它極大地減少了數(shù)據(jù)傳輸延遲.在數(shù)據(jù)中心中,數(shù)據(jù)需要在不同的設(shè)備之間頻繁傳輸,如果設(shè)備之間的時鐘不同步,就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t增加,甚至出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的情況.TimeFabric的時鐘同步技術(shù)能夠確保數(shù)據(jù)在發(fā)送和接收時的時間一致性,從而有效減少了傳輸延遲,提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男?其次,精準同步還能夠降低數(shù)據(jù)錯誤率.在數(shù)據(jù)處理過程中,準確的時間戳對于數(shù)據(jù)的正確性和完整性至關(guān)重要.TimeFabric提供的精確時鐘同步,使得每個數(shù)據(jù)都能被準確地標(biāo)記時間戳,從而避免了因時間不同步而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯誤和混亂,提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性.

(二)靈活配置,適配多元

人工智能應(yīng)用的多樣性決定了其對數(shù)據(jù)中心資源需求的復(fù)雜性.不同的人工智能任務(wù),如語音識別,圖像識別,自然語言處理等,對計算能力,存儲容量和時鐘頻率等資源的要求各不相同.TimeFabric軟件套件憑借其高度靈活的配置能力,能夠根據(jù)不同的人工智能應(yīng)用需求,為數(shù)據(jù)中心的硬件設(shè)備提供個性化的時鐘配置,從而實現(xiàn)硬件資源的最大化利用.TimeFabric提供了直觀易用的圖形化配置界面,數(shù)據(jù)中心管理員可以通過這個界面輕松地對時鐘資源進行調(diào)整和分配.例如,對于需要大量計算資源的深度學(xué)習(xí)任務(wù),管理員可以通過TimeFabric將時鐘頻率提高,為計算設(shè)備提供更強大的算力支持,加速模型的訓(xùn)練過程.而對于對數(shù)據(jù)存儲和讀取速度要求較高的應(yīng)用,如大數(shù)據(jù)分析,管理員則可以調(diào)整時鐘相位,優(yōu)化存儲設(shè)備的讀寫性能,確保數(shù)據(jù)能夠快速準確地被訪問和處理.這種靈活配置的能力不僅提高了硬件設(shè)備的利用率,還降低了數(shù)據(jù)中心的運營成本.通過根據(jù)實際應(yīng)用需求動態(tài)調(diào)整時鐘資源,數(shù)據(jù)中心可以避免因過度配置或配置不足而導(dǎo)致的資源浪費和性能瓶頸.例如,在一個同時運行多種人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)中心中,如果采用傳統(tǒng)的固定時鐘配置方式,可能會出現(xiàn)某些應(yīng)用因資源不足而運行緩慢,而另一些應(yīng)用的資源卻閑置浪費的情況.而TimeFabric的靈活配置功能可以根據(jù)不同應(yīng)用的實時需求,動態(tài)分配時鐘資源,使每個應(yīng)用都能獲得最合適的時鐘參數(shù),從而提高了整個數(shù)據(jù)中心的資源利用率和運行效率.

(三)智能管理,降本增效

在人工智能數(shù)據(jù)中心中,時鐘系統(tǒng)的管理是一項復(fù)雜而重要的任務(wù).TimeFabric軟件套件運用智能算法,實現(xiàn)了對時鐘系統(tǒng)的智能化管理,為數(shù)據(jù)中心帶來了顯著的成本降低和效率提升.TimeFabric的智能算法能夠?qū)崟r監(jiān)測時鐘系統(tǒng)的運行狀態(tài),包括時鐘信號的頻率,相位,抖動等參數(shù),以及設(shè)備的工作負載和能耗情況.通過對這些數(shù)據(jù)的實時分析,TimeFabric可以預(yù)測時鐘系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障,并提前采取相應(yīng)的措施進行預(yù)防和修復(fù).例如,當(dāng)系統(tǒng)檢測到某個時鐘源的頻率出現(xiàn)輕微漂移時,TimeFabric會自動調(diào)整相關(guān)參數(shù),使其恢復(fù)正常,避免因頻率漂移導(dǎo)致的設(shè)備故障和數(shù)據(jù)錯誤.此外,TimeFabric還能夠根據(jù)數(shù)據(jù)中心的工作負載和業(yè)務(wù)需求,動態(tài)調(diào)整時鐘系統(tǒng)的運行模式,實現(xiàn)能耗的優(yōu)化管理.在數(shù)據(jù)中心負載較低時,TimeFabric可以自動降低時鐘頻率,減少設(shè)備的能耗;而在負載高峰時,則提高時鐘頻率,確保設(shè)備能夠滿足業(yè)務(wù)需求.這種智能的能耗管理策略不僅降低了數(shù)據(jù)中心的能源消耗,還延長了設(shè)備的使用壽命,減少了設(shè)備的維護和更換成本.在維護成本方面,TimeFabric的智能管理功能也發(fā)揮了重要作用.通過實時監(jiān)測和故障預(yù)測,TimeFabric可以幫助管理員及時發(fā)現(xiàn)并解決時鐘系統(tǒng)中的問題,減少了因故障導(dǎo)致的停機時間和維護工作量.同時,TimeFabric還提供了詳細的運行報告和數(shù)據(jù)分析,為管理員的決策提供了有力支持,幫助他們更好地規(guī)劃和管理數(shù)據(jù)中心的時鐘系統(tǒng),進一步提高了運營效率.

實際案例見證卓越成效

理論上的優(yōu)勢固然令人期待,而實際應(yīng)用中的效果則更具說服力.許多領(lǐng)先的科技企業(yè)已經(jīng)率先采用了SiTime的TimeFabric軟件套件,并取得了令人矚目的成果.一家全球知名的人工智能研究機構(gòu),在其數(shù)據(jù)中心部署了TimeFabric軟件套件.該數(shù)據(jù)中心主要承擔(dān)著大規(guī)模AI模型的訓(xùn)練任務(wù),對計算性能和資源利用率有著極高的要求.在使用TimeFabric之前,由于設(shè)備之間的時鐘同步問題和資源配置的不合理,數(shù)據(jù)中心的計算效率較低,模型訓(xùn)練時間長,且資源利用率不足40%.部署TimeFabric軟件套件后,通過其精準的時鐘同步功能,數(shù)據(jù)中心內(nèi)所有設(shè)備實現(xiàn)了高度同步,數(shù)據(jù)傳輸延遲大幅降低了30%,有效減少了數(shù)據(jù)處理過程中的等待時間.同時,利用TimeFabric的靈活配置能力,管理員可以根據(jù)不同的AI模型訓(xùn)練任務(wù),動態(tài)調(diào)整時鐘頻率和相位,使硬件資源得到了更充分的利用.例如,在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時,將時鐘頻率提高15%,使得模型訓(xùn)練速度提高了25%.通過智能管理功能,TimeFabric實時監(jiān)測時鐘系統(tǒng)的運行狀態(tài),根據(jù)工作負載動態(tài)調(diào)整能耗,使數(shù)據(jù)中心的整體能耗降低了18%,同時設(shè)備的故障率也降低了20%,大大減少了維護成本和停機時間.綜合來看,該數(shù)據(jù)中心的資源利用率從原來的不足40%提升到了65%以上,整體性能得到了顯著提升.

另一家專注于人工智能云計算的企業(yè)服務(wù)器晶振,為全球眾多客戶提供AI算力支持.在采用TimeFabric軟件套件之前,其數(shù)據(jù)中心面臨著多租戶環(huán)境下資源分配不均,性能不穩(wěn)定等問題,導(dǎo)致客戶滿意度不高.引入TimeFabric后,通過其靈活的時鐘配置功能,能夠為不同租戶的應(yīng)用提供個性化的時鐘參數(shù),確保每個租戶的業(yè)務(wù)都能得到最佳的性能支持.例如,對于對實時性要求較高的視頻分析應(yīng)用租戶,TimeFabric為其配置了高精度的時鐘同步和快速的時鐘響應(yīng)參數(shù),使其視頻分析的處理速度提高了35%,分析結(jié)果的準確性也得到了顯著提升.而對于大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用租戶,則通過優(yōu)化時鐘相位和頻率,提高了數(shù)據(jù)存儲和讀取的效率,使其數(shù)據(jù)處理能力提升了40%.這些改進使得該企業(yè)的數(shù)據(jù)中心能夠更好地滿足不同客戶的需求,客戶滿意度從原來的70%提升到了90%以上,業(yè)務(wù)量也隨之增長了30%.

行業(yè)影響與未來展望

SiTime的TimeFabric軟件套件在人工智能數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的成功應(yīng)用,正引發(fā)行業(yè)的深刻變革,對整個產(chǎn)業(yè)格局產(chǎn)生著深遠的影響.從行業(yè)變革的角度來看,TimeFabric推動了人工智能數(shù)據(jù)中心從傳統(tǒng)架構(gòu)向更加智能,高效的架構(gòu)轉(zhuǎn)變.它為數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和運營提供了全新的思路和方法,促使企業(yè)重新審視和優(yōu)化其數(shù)據(jù)中心的計時管理系統(tǒng).越來越多的數(shù)據(jù)中心建設(shè)者和運營商開始認識到,精準的計時管理不僅是保障數(shù)據(jù)中心穩(wěn)定運行的基礎(chǔ),更是提升性能和競爭力的關(guān)鍵因素.這種理念的轉(zhuǎn)變將推動整個行業(yè)朝著更加精細化,智能化的方向發(fā)展.在市場競爭方面,TimeFabric賦予了采用它的企業(yè)顯著的競爭優(yōu)勢.這些企業(yè)能夠以更低的成本提供更高質(zhì)量的AI服務(wù),從而在市場中脫穎而出.隨著市場對人工智能服務(wù)需求的不斷增長,那些能夠高效利用資源,提升服務(wù)性能的企業(yè)將占據(jù)更大的市場份額.這將促使其他企業(yè)紛紛效仿,加大在計時管理技術(shù)上的投入和創(chuàng)新,推動整個市場的競爭更加激烈.而這種競爭又將進一步促進技術(shù)的進步和創(chuàng)新,形成一個良性循環(huán).展望未來,TimeFabric在人工智能數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展?jié)摿?隨著人工智能技術(shù)的不斷演進,新的應(yīng)用場景和需求將不斷涌現(xiàn).例如,在自動駕駛領(lǐng)域,對車輛傳感器數(shù)據(jù)的實時處理和分析需要極高的計算性能和精準的計時同步;在智能醫(yī)療領(lǐng)域,遠程手術(shù),醫(yī)療影像診斷等應(yīng)用對數(shù)據(jù)的準確性和實時性要求也極為嚴格.TimeFabric憑借其卓越的性能和靈活性,能夠很好地滿足這些新興應(yīng)用場景的需求,為人工智能技術(shù)在更多領(lǐng)域的深入應(yīng)用提供有力支持.除了人工智能數(shù)據(jù)中心,TimeFabric還有望在其他相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用.在5G通信設(shè)備晶振中,TimeFabric可以用于實現(xiàn)基站之間的高精度同步,提高通信質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)效率;在工業(yè)自動化領(lǐng)域,它能夠為工廠中的各種設(shè)備提供精確的時鐘信號,確保生產(chǎn)過程的協(xié)同性和穩(wěn)定性.隨著物聯(lián)網(wǎng),邊緣計算等技術(shù)的快速發(fā)展,對計時精度和穩(wěn)定性的要求也將越來越高,TimeFabric有望在這些領(lǐng)域開拓更廣闊的市場空間.
SiTime憑借TimeFabric解鎖人工智能數(shù)據(jù)中心的性能密碼

NI-10M-3510	Taitien	NI-10M-3500	OCXO	10 MHz	CMOS	5V	±0.2ppb
NI-10M-3560	Taitien	NI-10M-3500	OCXO	10 MHz	CMOS	5V	±0.1ppb
OXETECJANF-40.000000	Taitien	OX	XO	40 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±30ppm
OXETGCJANF-25.000000	Taitien	OX	XO	25 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±50ppm
OXETGLJANF-24.576000	Taitien	OX	XO	24.576 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±50ppm
OXETHEJANF-12.000000	Taitien	OX	XO	12 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±100ppm
OXETGCJANF-36.000000	Taitien	OX	XO	36 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±50ppm
OXETGLJANF-40.000000	Taitien	OX	XO	40 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±50ppm
OXETGCJANF-16.000000	Taitien	OX	XO	16 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OXETGCJANF-24.576000	Taitien	OX	XO	24.576 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OXETGCJANF-27.000000	Taitien	OX	XO	27 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OXETGLJANF-16.000000	Taitien	OX	XO	16 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OXKTGLJANF-19.200000	Taitien	OX	XO	19.2 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OXKTGLJANF-26.000000	Taitien	OX	XO	26 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OXETGCJANF-50.000000	Taitien	OX	XO	50 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OXETGCJANF-54.000000	Taitien	OX	XO	54 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OXETGLJANF-27.000000	Taitien	OX	XO	27 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OXKTGLKANF-26.000000	Taitien	OX	XO	26 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OCETDCJTNF-66.000000MHZ	Taitien	OC	XO	66 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±25ppm
OXETECJANF-27.000000	Taitien	OX	XO	27 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±30ppm
OXETGJJANF-7.680000	Taitien	OX	XO	7.68 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±50ppm
OYETCCJANF-12.288000	Taitien	OY	XO	12.288 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±20ppm
OXETGLJANF-38.880000	Taitien	OX	XO	38.88 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETDCKANF-12.800000	Taitien	OC	XO	12.8 MHz	CMOS	3.3V	±25ppm
OCETECJANF-25.000000	Taitien	OC	XO	25 MHz	CMOS	3.3V	±30ppm
OCETCCJANF-12.000000	Taitien	OC	XO	12 MHz	CMOS	3.3V	±20ppm
OCETCCJANF-25.000000	Taitien	OC	XO	25 MHz	CMOS	3.3V	±20ppm
OCETDCKTNF-50.000000	Taitien	OC	XO	50 MHz	CMOS	3.3V	±25ppm
OCETDLJANF-2.048000	Taitien	OC	XO	2.048 MHz	CMOS	3.3V	±25ppm
OCETELJANF-8.000000	Taitien	OC	XO	8 MHz	CMOS	3.3V	±30ppm
OCETGCJANF-12.000000	Taitien	OC	XO	12 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGCJANF-24.576000	Taitien	OC	XO	24.576 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGCJANF-4.000000	Taitien	OC	XO	4 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGCJTNF-100.000000	Taitien	OC	XO	100 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGLJTNF-50.000000	Taitien	OC	XO	50 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGLKANF-20.000000	Taitien	OC	XO	20 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGLKANF-25.000000	Taitien	OC	XO	25 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETHCJTNF-100.000000	Taitien	OC	XO	100 MHz	CMOS	1.8V	±100ppm
OCKTGLJANF-20.000000	Taitien	OC	XO	20 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OCKTGLJANF-30.000000	Taitien	OC	XO	30 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OCKTGLJANF-12.000000	Taitien	OC	XO	12 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OCKTGLJANF-31.250000	Taitien	OC	XO	31.25 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OCETDCJANF-12.000000	Taitien	OC	XO	12 MHz	CMOS	3.3V	±25ppm
OCETDCJTNF-50.000000	Taitien	OC	XO	50 MHz	CMOS	3.3V	±25ppm
OCETGCJANF-33.333000	Taitien	OC	XO	33.333 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGLJTNF-66.667000	Taitien	OC	XO	66.667 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGLJANF-27.000000	Taitien	OC	XO	27 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGLJANF-33.333000	Taitien	OC	XO	33.333 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGLJTNF-66.000000	Taitien	OC	XO	66 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCETGLJTNF-80.000000	Taitien	OC	XO	80 MHz	CMOS	3.3V	±50ppm
OCJTDCJANF-25.000000	Taitien	OC	XO	25 MHz	CMOS	2.5V	±25ppm
OCKTGLJANF-24.000000	Taitien	OC	XO	24 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OXETGLJANF-12.000000	Taitien	OX	XO	12 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±50ppm
OXETDLJANF-8.704000	Taitien	OX	XO	8.704 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±25ppm
OXKTGCJANF-37.125000	Taitien	OX	XO	37.125 MHz	CMOS	1.8V	±50ppm
OXETCLJANF-26.000000	Taitien	OX	XO	26 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±20ppm
OXETDLJANF-25.000000	Taitien	OX	XO	25 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±25ppm
OXETGLJANF-48.000000	Taitien	OX	XO	48 MHz	CMOS	2.8V ~ 3.3V	±50ppm
OXJTDLJANF-25.000000	Taitien	OX	XO	25 MHz	CMOS	2.5V	±25ppm
OXJTGLJANF-25.000000	Taitien	OX	XO	25 MHz	CMOS	2.5V	±50ppm