在这篇文章中，我们将一起深入探索高速 SerDes（Serializer-Deserializer，串行器/解串器）接口的奥秘。作为一名硬件工程师或嵌入式开发者，你可能在设计高速 PCB、FPGA 原型或数据中心互联时遇到过这个术语。随着数据吞吐量的爆炸式增长，尤其是到了 2026 年，传统的并行总线已经完全难以招架 AI 集群和 800G 以太网的需求，SerDes 技术因此成为了现代电子系统的“大动脉”。
我们将从最基础的“为什么要用 SerDes”讲起，一步步拆解其内部架构，探讨 PAM4、PCIe Gen7 等前沿技术，并融入 2026 年最新的 AI 辅助开发工作流 和 DSP 信号处理 理念。最后，我们还会结合实际场景，聊聊在设计中如何应对信号完整性挑战。
目录
- 什么是 SerDes 以及为什么我们需要它？
- 深入 SerDes 核心：发送（串行化）与接收（解串）机制
- SerDes 的演变与技术驱动力：2026 视角
- SerDes 的主要分类：从 NRZ 到 PAM4 的跨越
- 2026 新范式：AI 驱动的高速电路设计工作流
- 高级信号处理：FEC 与自适应均衡的代码实现视角
- 高速电路的挑战与应对策略
- SerDes 的优缺点对比
- 总结与展望
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什么是 SerDes 以及为什么我们需要它？
简单来说，SerDes 是一种主要的一对一（点对点）串行通信接口。它的核心功能是“乾坤大挪移”：在发送端将宽位的并行数据转化为窄位的串行数据，通过高速通道传输；在接收端再将串行数据还原为并行数据。
你可能会问：既然并行总线（比如老式的 PCI 或内存总线）一次能传那么多位，为什么还要转成串行？
这是一个非常好的问题。随着时钟频率提升，并行总线面临着致命的物理限制。Skew（偏移） 是最大的杀手：想象一下，32 根数据线并排跑，由于 PCB 线长细微的差别，当它们到达接收端时，有的快有的慢，时钟信号很难精准地对齐所有数据位。为了不产生误码，我们不得不降低时钟频率，这违背了高性能计算的初衷。
SerDes 的解决方案：
通过将数据串行化，我们只需要两根线（一对差分线）就能传输巨大的数据量。虽然串行信号的频率极高（2026 年的主流标准已迈向 224Gbps），但得益于差分信号技术和先进的 DSP 处理，我们实现了极高的带宽。
深入 SerDes 核心：发送与接收机制
为了让你更透彻地理解，让我们把 SerDes 拆解成发送端（TX）和接收端（RX）两个部分来看，并尝试用现代的思维去理解它们。
#### 发送端（TX）：从并行到串行的魔法
SerDes 的发送端不仅仅是简单的移位寄存器，它是一个包含精密模拟和数字电路的复杂系统。
- 编码与调制：在数据被打包发送之前，我们需要对其进行处理。为什么要编码？ 为了 DC 平衡和嵌入时钟信息。常见的编码方式有 8b/10b、64b/66b，而在更高速的 PAM4 系统中，还会涉及前向纠错（FEC）。
- 串行化：高速移位寄存器将宽宽数据（如 64 位）转换为单一的 1 位数据流。在 224Gbps 的速率下，内部的时钟频率高达 56GHz（PAM4 模式），这对工艺提出了极高的挑战。
- 预加重：这是一个非常关键的实用技巧。在高速传输中，信号的高频分量衰减得比低频快。预加重 就是在发送时特意增强信号的高频部分（跳变沿），让信号“精力充沛”地冲过信道。
#### 接收端（RX）：精密的信号还原
接收端的工作难度远大于发送端，因为它要处理经过信道“折磨”后的微弱信号。
- 均衡器：接收到的信号可能不仅有衰减，还有各种反射。连续时间线性均衡器（CTLE） 是第一道防线，它像一个可变的高通滤波器，放大高频信号，平整波形。
- 时钟数据恢复（CDR）：这是 SerDes 最具挑战性的部分之一。请注意，高速串行信号通常不携带随路时钟线。CDR 电路从数据流中提取出频率和相位信息，生成一个与数据同步的本地时钟。这通常利用 PLL 或 Bang-Bang Detector 来实现。
SerDes 的演变与技术驱动力：2026 视角
回顾过去几十年，SerDes 的演进主要由以下需求驱动：
- 带宽饥渴：从早期的 155Mbps 到现在的 224Gbps，AI 训练集群产生的数据量呈指数级增长。2026 年，我们已经全面迈入 PCIe Gen7 和 1.6T 以太网时代。
- DSP 优先：在 10G 时代，我们主要依靠模拟电路。但在 100G+ 时代，尤其是在 2026 年，DSP（数字信号处理） 占据了主导地位。几乎所有的主流 IP 核都内置了复杂的 DSP 来进行 FFE（前馈均衡）和 DFE（判决反馈均衡）。
SerDes 的主要分类：从 NRZ 到 PAM4 的跨越
SerDes 并非千篇一律，根据应用场景的不同，它们有着不同的架构。
#### 1. PAM4 SerDes：打破速率的“天花板”
这是目前最主流的高速接口技术（PCIe Gen6, Ethernet 800G/1.6T）。传统的 SerDes 使用 NRZ（不归零码）编码，也就是一个符号只能代表 1bit。
PAM4（Pulse Amplitude Modulation 4-level） 采用了 4 个不同的电平。
- 优势：在同样的波特率下，PAM4 的传输速率是 NRZ 的两倍。这意味着我们不需要将电路频率加倍就能实现翻倍的速度。
- 代价：眼图变得非常复杂，信噪比（SNR）要求更高。我们通常需要配合强大的 RS-FEC（Reed-Solomon 前向纠错） 才能稳定工作。
#### 2. PCIe SerDes：计算机的大动脉
PCIe Gen6 和 Gen7 定义了极严格的 SerDes 规格。现在的 PCIe 专注于极低的延迟和极高的吞吐量，它是 GPU 和 NVMe SSD 与 CPU 通信的高速公路。
2026 新范式：AI 驱动的高速电路设计工作流
在现代硬件开发中，我们正在经历一场静悄悄的革命。“氛围编程” 和 Agentic AI 正在改变我们设计 SerDes 系统的方式。如果你还在用老方法手动计算链路预算，你可能已经落伍了。
#### 1. AI 辅助的链路预算分析
在 2026 年，我们不再单纯依赖 Excel 表格来做链路预算。我们通常让 AI 助手（如 Claude 3.5 或 GitHub Copilot）配合我们的脚本，快速计算出误码率（BER）。
场景： 我们需要计算一条包含两个过孔和 10 英寸走线的 224G PAM4 链路的损耗预算。
工作流示例：
我们可能会打开一个集成了 AI 的现代 IDE（如 Cursor），并在 Markdown 文档中直接提问，或者编写一段 Python 代码让 AI 辅助检查物理公式的合理性。
# 这是一个使用 Python 快速估算通道损耗的脚本示例
# 在实际项目中，我们会结合 AI 来优化其中的系数
import numpy as np
def calculate_channel_budget(length_inch, frequency_hz, loss_per_unit_db):
"""
计算基本的插入损耗预算
:param length_inch: 走线长度（英寸）
:param frequency_hz: 基波频率
:param loss_per_unit_db: 每英寸损耗 (dB/inch)，取决于板材和铜粗糙度
"""
total_loss = length_inch * loss_per_unit_db
return total_loss
# 224G PAM4 的 Nyquist 频率是 56GHz (Baud Rate 112GBaud)
# 假设使用 Megtron 6 板材，在 56GHz 下损耗大约 1.5 dB/inch (估算值)
# 在实际工程中，这个值通常由 AI 帮助我们从 PCB 厂商的 PDF 数据表中提取
freq_nyquist = 56e9
loss_coeff = 1.5 # dB/inch @ 56GHz
trace_length = 10 # inches
budget_loss = calculate_channel_budget(trace_length, freq_nyquist, loss_coeff)
print(f"在 56GHz 频率下，10英寸走线的预估插入损耗为: {budget_loss} dB")
# AI 洞察：如果这个值超过了 TX 的驱动能力减去 RX 的灵敏度，
# AI 会建议我们：“增加 retimer（中继器）或缩短走线”。
在上面的例子中，如果你直接问 AI：“在 Megtron 6 材料上 56GHz 信号的典型损耗是多少？”，它能瞬间给出参考范围，这大大加速了我们的前期的可行性评估。
#### 2. LLM 驱动的错误调试
当我们的 SerDes 链路在硬件测试中失败（例如眼图闭合）时，以前我们需要花费数天时间阅读几百页的数据手册。现在，我们可以将示波器导出的错误日志或眼图截图直接喂给 多模态 AI Agent。
- 我们的实践：我们曾经遇到过一个 CDR 间歇性失锁的问题。我们将错误代码输入给 AI，AI 指出这可能与输入端的“长连续 1”或“长连续 0”导致的基线漂移有关，并建议检查 scrambler（扰码器）是否正确使能。这种基于知识库的快速检索能力，让调试效率提升了数倍。
高级信号处理：FEC 与自适应均衡的代码实现视角
虽然物理层通常是模拟的，但在 FPGA 或 ASIC 验证中，我们需要用软件思维来建模这些行为。特别是对于 前向纠错（FEC），它是 PAM4 能够工作的基石。
FEC 通过在发送端添加冗余位，让接收端能够检测并纠正一定数量的误码。在 2026 年的高标准 SerDes 中，FEC 开销带来的延迟是一个主要的权衡点。
概念示例：简化的 Reed-Solomon FEC 逻辑
这只是一个概念性的 Python 演示，展示我们如何通过代码思维理解 FEC 的纠错能力。在实际芯片中，这是纯硬件逻辑实现的。
import random
# 模拟一个带有噪声的 PAM4 传输通道
def simulate_pam4_transmission(data_bits, error_rate):
"""
模拟数据经过有噪声的 PAM4 通道
:param data_bits: 原始数据列表 [0, 1, 1, 0...]
:param error_rate: 误码率 (例如 0.01 表示 1%)
:return: 接收到的数据
"""
received_data = []
for bit in data_bits:
# 模拟随机翻转
if random.random() < error_rate:
received_data.append(1 - bit) # 0变1, 1变0
else:
received_data.append(bit)
return received_data
# 模拟 FEC 解码器（简化版）
def fec_decode(received_data, correction_capability):
"""
尝试纠正错误（伪代码）
在真实的 RS-FEC 中，会基于伽罗华域进行多项式运算
"""
# 这里我们只是模拟“我知道这里有个错”的逻辑
corrected_data = []
errors_fixed = 0
# ... 复杂的数学运算 ...
return received_data # 假设我们通过冗余位恢复了数据
# 我们在实际工程中更关注的是：
# 1. FEC_Latency: 检查 FEC 带来的延迟是否满足 PCIe 的低延迟要求？
# 2. FEC Overhead: 20% 的开销是否值得换取更低的 BER？
在 FPGA 验证中，我们经常使用 SystemVerilog 或 HLS (High-Level Synthesis) 工具来实现上述逻辑的 C 模型，以确保我们的 RTL 代码是正确的。现代开发流程中，我们会先用 Python 写出算法的黄金模型，然后用 AI 工具将其转换成 SystemVerilog，这在 2026 年已是非常成熟的流程。
高速电路的挑战与实战建议
在实际工程中，设计一个稳定的 SerDes 链路绝非易事。以下是我们常遇到的挑战及解决方案：
挑战 1：信号完整性 (SI) 与 串扰
在处理 112Gbps 以上的信号时，串扰 往往比插入损耗更可怕。相邻走线之间的电磁耦合会彻底破坏信号。
- 最佳实践：
1. 使用 Broadside 耦合：对于差分对，确保耦合紧密以抵抗外部噪声，但与其他差分对保持足够距离。
2. Via Stub 处理：必须使用 背钻 工艺或 Via-in-Pad 技术。在 224G 时代，哪怕 10 mil 的残桩都会造成严重的反射。我们可以使用 HyperLynx 或 ADS 进行 3D 电磁场仿真，让 AI 帮助我们分析 S 参数曲线中的异常点。
挑战 2：功耗与热管理
高速 SerDes 是耗电大户。在一块充满 SerDes 的板子上，散热是个大问题。
- 最佳实践：利用 SerDes 的 Adaptive Link Training（自适应链路训练） 功能。不要总是以最大功率发射。链路训练会协商出双方都能接受的最低 TX 预加重值，从而动态降低功耗。在我们的代码中，可以读取 PHY 的寄存器状态，根据温度调节参数。
SerDes 的优缺点对比
为了帮助你在系统设计中做出权衡，我们总结一下 SerDes 的特点（结合 2026 年视角）：
优点：
- 带宽极高：轻松突破 224Gbps，这是并行总线无法企及的。
- 节省引脚与空间：极少的物理连线，这对高密度的 AI 加速卡封装至关重要。
- 抗干扰能力强：差分信号技术对共模噪声有天然的免疫力。
- 可扩展性：通过 CXL (Compute Express Link) 协议，SerDes 已经不仅仅是传输数据，而是实现了内存一致性，彻底改变了服务器架构。
缺点：
- 设计复杂度呈指数级上升：信号完整性仿真现在几乎占据了 50% 的设计周期。
- 调试困难：需要昂贵的 100GHz+ 示波器和复杂的 PAM4 解码软件。
- 高延迟与 FEC 开销：为了纠错，必须要等待整个 FEC 块接收完毕才能解码，这在某些超低延迟应用中是一个瓶颈。
总结与展望
在这篇文章中，我们一起揭开了面向 2026 年的高速 SerDes 接口的面纱。从基础的 P2P 连接到复杂的 PAM4 调制，从并转串的机制到 AI 辅助的调试流程，我们了解到 SerDes 是如何支撑起现代 AI 算力的。
对于开发者而言，光理解原理已经不够了。你需要掌握 “左移” 的开发理念：在设计初期就引入仿真，利用 AI 模型预测风险，并熟练使用 Python 进行数据分析。
下一步建议：
如果你正在着手进行相关设计，我建议你从 FPGA 厂商（如 AMD/Xilinx 或 Intel）提供的最新 SerDes IP 核示例设计入手。尝试配置一个 PCIe Gen6 的 IP，观察其内部的 Equalizer 设置，并尝试编写一段 Python 脚本来解析其链路训练状态寄存器。这将是掌握这项技术的最佳起点。让我们期待 224G 甚至更高速率带来的无限可能。