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Entdecken Sie drei neue Produkte, die Ihr KI-Rechenzentrum revolutionieren werden

Keysight AI Data Center Builder

Eine neue Ära für KI-Rechenzentren

KI-Workloads verarbeiten riesige Datenmengen über Millionen von Komponenten hinweg. Kleine Probleme kaskadieren und führen zu bis zu 50 % ungenutzten Prozessoren und reduzierter KI-Leistung.

Sehen Sie sich das Video an und erfahren Sie, wie KAI Data Center Builder jeden Prozessor, jede Verbindung und jedes Netzwerk emuliert, um die Leistung von KI-Rechenzentren zu maximieren.

Testen Sie jeden Datenpfad in Ihrem System im großen Maßstab

KAI Data Center Builder emuliert reale KI-Workloads, um jeden Datenpfad in Ihrem System in großem Umfang zu testen. Visualisieren Sie den KI-Datenfluss durch jeden Prozessor, jede Verbindung und jedes Netzwerkelement und ermitteln Sie Leistungsengpässe.

Erkunden Sie den Anwendungsfall, um mehr zu erfahren.

Emulation von KI-Rechenzentrums-Workloads

Die Emulation von KI-Rechenzentrums-Workloads erfordert eine konsistente, wiederholbare und skalierbare Testmethodik. Erfahren Sie, wie Sie die Infrastruktur für die KI-Trainingsleistung optimieren.

Verschaffen Sie sich einen tieferen Einblick in die Produkte anhand unserer Lösungsbeschreibungen, White Papers und Anwendungshinweise.

Lösungsübersichten 2025.04.02

Keysight AI Data Center Builder

Diese Lösungsübersicht zeigt, wie Keysight AI (KAI) Data Center Builder diese Herausforderungen angeht, indem es KI/ML-Netzwerke und Input/Output-Innovationszyklen beschleunigt. Diese innovative Software verwendet Appliances mit hoher Verkehrsdichte, die 100-800GE-Ports unterstützen, um KI-Hosts und realistische KI/ML-Verkehrsmuster zu emulieren. Sie werden erfahren, wie KAI Data Center Builder dazu beitragen kann, Releases zu beschleunigen, Kosten zu senken, Einrichtung und Wartung zu vereinfachen und die Gesamtleistung zu verbessern.

2025.04.02

White Papers 2025.03.10

Wie sich KI/ML-Netzwerke von herkömmlichen Netzwerken unterscheiden

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) führen zu großen Veränderungen in Rechenzentrumsnetzwerken - einschließlich neuer Anforderungen, Verkehrsmuster und Technologien. Entdecken Sie, wie Keysight-Lösungen bei der Optimierung von KI-Netzwerken helfen.

2025.03.10

Anwendungshinweise 2025.03.10

AI Fabric Testmethodik

Im Zusammenhang mit Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere Large Language Models (LLMs), bezieht sich eine Netzwerkstruktur auf die zugrundeliegende Infrastruktur, die die verschiedenen Komponenten oder Knoten innerhalb des Systems verbindet und die Kommunikation zwischen ihnen ermöglicht. Die Netzwerkstruktur ist entscheidend für den effizienten und effektiven Betrieb von KI-Systemen, einschließlich LLM-Training.

2025.03.10

White Papers 2025.04.18

KI-Infrastruktur: Optimiert für Modelltraining

Das white paper Erläutert die kritische Infrastruktur, die für ein effizientes KI-Modelltraining erforderlich ist. Dabei wird die Rolle der Netzwerkkapazitäten bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der Minimierung von Verzögerungen hervorgehoben. Es werden Herausforderungen beim Modelltraining und innovative Lösungen zur Leistungssteigerung beschrieben.

2025.04.18

Testen Sie Ihre 1.6T Verbindungen und Netzwerke

Keysight 1.6T Der Network Performance Tester emuliert Ethernet-Datenverkehr mit Geschwindigkeiten von bis zu 1,6 Tbit/s. Testen Sie Zuverlässigkeit, Stabilität und Interoperabilität von Chips, Transceivern, Verbindungen und Netzwerkgeräten.

Erkunden Sie den Anwendungsfall, um mehr zu erfahren.

Wie man Ethernet-Verbindungen in Rechenzentren validiert

Die Validierung von Ethernet-Verbindungen in Rechenzentren erfordert präzise Tests auf Zuverlässigkeit und Leistung. Erfahren Sie, wie Sie eine hochwertige Datenübertragung und Fehlerkorrektur sicherstellen können.

Verschaffen Sie sich einen tieferen Einblick in die Produkte anhand unserer Lösungsbeschreibungen, White Papers und Anwendungshinweise.

Anwendungshinweise 2025.03.27

Validierung von 800GE- und 1.6TE-Verbindungen

Robustes 800GE und 1.6T Ethernet-Verbindungen in Rechenzentren spielen eine entscheidende Rolle für die optimale Leistung von KI-Netzwerken. Sie versprechen höhere Datenraten und geringere Latenzen, bringen aber auch höhere Modulationsformate, empfindlichere Komponenten und eine erhöhte Anfälligkeit für Störungen mit sich. Um die anspruchsvollen Leistungsanforderungen zu erfüllen und zukünftige Skalierbarkeit zu gewährleisten, müssen Verbindungsanbieter sowohl die Einhaltung sich entwickelnder Standards als auch die nahtlose Interoperabilität mit der bestehenden Rechenzentrumsinfrastruktur sicherstellen. Diese Anwendungsbeschreibung untersucht die bedeutenden Chancen, die sich im schnell wachsenden Markt für KI/ML-Rechenzentren ergeben, und geht auf die zentralen Herausforderungen für Anbieter ein, wie die Aufrechterhaltung einer hohen Signalintegrität, die Optimierung des Stromverbrauchs und die Gewährleistung der Kompatibilität mit modernen Netzwerkarchitekturen. Sie beschreibt außerdem umfassende Teststrategien, darunter strenge Leistungstests, Interoperabilitätsbewertungen und die Einhaltung von Industriestandards. Diese Strategien sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von Verbindungen in KI-Rechenzentren.

2025.03.27

Lösungsübersichten 2025.03.17

Verbindungs- und Netzwerkleistungstester 1600GE

Der Interconnect and Network Performance Tester 1600GE (INPT-1600GE) ist eine vielseitige Hochgeschwindigkeits-Ethernet-Plattform, die in einem tragbaren, leichten, bürofreundlichen Tisch- oder Rackmount-Gehäuse erhältlich ist. Die Plattform validiert die Leistung und Zuverlässigkeit von 200GE bis 1600GE in einer Reihe von Ethernet-Geräten und -Verbindungen, die 212Gb/s elektrische Lane-Schnittstellen verwenden.

2025.03.17

White Papers 2025.04.15

Zukunftssichere Netzwerke mit 1.6T Ethernet

Das white paper untersucht die zentralen Herausforderungen bei der Validierung der Verbindungsleistung im Kontext von 1.6T Ethernet. Es untersucht die wachsenden Anforderungen an Rechenzentren, die Grenzen bestehender Netzwerkarchitekturen sowie die neuen Technologien und Testmethoden, die für den zuverlässigen Einsatz dieser Hochgeschwindigkeitsnetzwerke erforderlich sind.

2025.04.15

White Papers 2025.04.10

AI mit Vollgas

Das white paper diskutiert die Herausforderungen und Lösungen im Zusammenhang mit Hochgeschwindigkeits-Ethernet-Netzwerken im Kontext schnell wachsender KI-Anwendungen. Es unterstreicht den dringenden Bedarf an fortschrittlichen Netzwerktechnologien, um die steigenden Anforderungen von KI-Workloads zu unterstützen.

2025.04.10

Testen Sie Ihre 1.6T optische Transceiver

Keysight 1.6T Optischer Transceiver-Tester beschleunigt 1.6T Entwicklung und Fertigungstests von Transceivern. Analyse der Signalintegrität und Validierung der Branchenkonformität zur Maximierung der Leistung unter allen Betriebsbedingungen.

Erkunden Sie den Anwendungsfall, um mehr zu erfahren.

Wie man optimiert 1.6T Fertigungstests für optische Transceiver

Skalierung 1.6T Die Fertigung optischer Transceiver erfordert schnelle und effiziente Messungen der Senderdispersion und der Augenschluss-Quaternärfunktion (TDECQ). Erfahren Sie, wie Sie TDECQ-Messungen mithilfe von Testoptimierungssoftware, optischer Schaltungstechnik und 224-Gbit/s-Oszilloskopen beschleunigen und so Ausbeute und Effizienz maximieren.

Verschaffen Sie sich einen tieferen Einblick in die Produkte anhand unserer Lösungsbeschreibungen, White Papers und Anwendungshinweise.

White Papers 2025.03.12

800G / 1.6T Test des Transceivers im Rechenzentrum

Das white paper befasst sich mit den Trends in KI-Rechenzentren und geht darauf ein, wie Architekten und Betreiber von Hyperscale-Rechenzentren ihre Netzwerke von 400G auf 800G / 1,6 Terabit skalieren müssen ( 1.6T Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wird in diesem Leitfaden die Bedeutung von Ethernet erläutert. Dieser Leitfaden untersucht wichtige Strategien zur Erhöhung der Verbindungsbandbreite, zur Gewährleistung von Interoperabilität und Zuverlässigkeit sowie zur Reduzierung von Testzeit, Stromverbrauch und Kosten.

2025.03.12

Anwendungshinweise 2026.02.28

TDECQ Messung Update

In diesem Papier wird erörtert, wie sich die Messung von TDECQ entwickelt und verbessert hat und was Benutzer von Keysight-Systemen in Bezug auf Genauigkeit und Konsistenz für eine Vielzahl von Prüfszenarien erwarten können.

2026.02.28

White Papers 2023.06.09

TDECQ Teil 1: Genaue und wiederholbare Messungen zur Einhaltung der Vorschriften durchführen

TDECQ ist die Abkürzung für "Transmitter Dispersion and Eye Closure Quaternary". Dabei handelt es sich um eine Leistungsabzugsgröße, die beschreibt, wie viel zusätzliche Leistung ein Sender im Vergleich zu einem idealen Sender benötigt, um sowohl nicht-ideale Senderwellenformen als auch die Auswirkungen der chromatischen Dispersion zu kompensieren. Sie ähnelt der TDP-Metrik (Transmitter Dispersion Penalty), die in optischen NRZ-Kommunikationsstandards verwendet wird. Sie wurde in der Norm IEEE 802.3bs entwickelt und in der Norm IEEE 802.3cd verbessert. Es ist eine bequeme Art, die Leistung eines PAM4-Senders zu spezifizieren, da es viele Senderattribute in einer einzigen Metrik zusammenfasst und die Metrik direkt die Auswirkungen der Unzulänglichkeiten eines Senders auf die Gesamtleistung auf Systemebene anzeigt.

2023.06.09

White Papers 2023.11.28

TDECQ Teil II Empfehlungen für Produktionstests

Dieses Dokument gibt einen Überblick über die Einführung von TDECQ in Produktionstests und darüber, wie FlexDCA zur Durchführung von TDECQ-Messungen effizient automatisiert werden kann.

2023.11.28

Sehen Sie, wie Juniper Networks die Leistung von KI-Netzwerken verbessert hat

"Mit Keysight sind wir in der Lage, die reale Rechenzentrumsumgebung nachzubilden - speziell für die Anforderungen von KI-Rechenzentren, wie RoCEv2."

Mahesh Subramaniam, Leiter des Produktmanagements, JUNIPER NETWORKS

Erweitern Sie Ihr Fachwissen über KI-Rechenzentren

KI-Rechenzentrum, KI-Rechenzentren, KI-Rechenzentrum, KAI innovations, Keysight AI Data Center Builder

Sehen Sie sich den Keysight AI Data Center Showcase auf Abruf an

Sehen Sie sich Produktübersichten zu allen 3 unserer neuesten KI-Rechenzentrumstestlösungen an, die den neuesten Stand der Technik bei Datengeschwindigkeit, Durchsatz und Rechenleistung darstellen.  

Benchmark-KI-Rechenzentrum, Leistung von KI-Rechenzentren

Bootcamp: Aufbau 1.6T KI-Rechenzentren

Nehmen Sie an einem fokussierten Bootcamp der Keysight-Ingenieure teil, das speziell für Netzwerkarchitekten entwickelt wurde, die KI-Infrastruktur aufbauen. 1.6T Geschwindigkeiten.

Anhand von praxisnahen Demos und einer Schritt-für-Schritt-Anleitung lernen Sie, wie Sie KI-Workloads emulieren, die Leistung von 1,6TE-Verbindungen (Schichten 1–3) validieren und die Zuverlässigkeit der Transceiver unter realistischen Bedingungen sicherstellen, um die Leerlaufzeit der GPU zu reduzieren und die Netzwerkleistung zu maximieren.

Mit dem Lernen beginnen
1.6T Transceiver, KI-Rechenzentrumslösungen

Kurs: Einführung in die KI-Rechenzentrumsemulation und -Optimierung

In diesem von Experten geleiteten Kurs erfahren Sie, wie Sie realistische KI-Workloads emulieren, die Leistung von Rechenzentren unter realen Bedingungen testen und Systemengpässe auf verschiedenen Ebenen schnell erkennen können.

Erfahren Sie, warum herkömmliche Tests auf Komponentenebene nicht ausreichen, um die Anforderungen von KI zu erfüllen, und wie Emulationslösungen der nächsten Generation Ihnen helfen können, stabile KI-Rechenzentrumsnetzwerke mit hohem Durchsatz aufzubauen.

Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen
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Verbesserung der Skalierbarkeit in KI-Rechenzentrums-Clustern

Ist Ihre Netzwerkinfrastruktur in der Lage, die komplexen, stark frequentierten KI-Trainingslasten zu bewältigen?

Lesen Sie dies white paper um mehr über die Skalierung von KI-Rechenzentrumsclustern, kritische Netzwerkherausforderungen und Strategien zu erfahren, mit denen Sie skalierbare und zuverlässige Netzwerke für die KI-Ambitionen Ihres Unternehmens sicherstellen können.

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Sind Sie bereit, Ihr KI-Rechenzentrum mit Keysight zu skalieren?

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