Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verändern die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren - und wie Technologie mit uns interagiert. Aus diesem Grund entwickeln wir KI-Lösungen, die Sie bei der Entwicklung, Validierung und Bereitstellung der nächsten Generation von KI-Innovationen unterstützen.

Symbol für die Rechenzentrumsbranche

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5 Strategien zur Optimierung und Skalierung von KI-Rechenzentren

Entdecken Sie fünf praktische Lösungen zur Optimierung der KI-Rechenzentrumsleistung für moderne Anwendungen.

Lernzentrum für künstliche Intelligenz
Body of Evidence: Die Anatomie der KI
Komplexe Tests mit KI bewältigen
Juniper + Keysight: KI-Infrastruktur der nächsten Generation

Finden Sie Ihre AI-Lösung

Ob Sie nun KI-Netzwerke aufbauen, die Infrastruktur von Rechenzentren entwerfen oder die 6G-Forschung vorantreiben - künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen prägen die Zukunft. Entdecken Sie, wie unsere KI-Lösungen Ihnen helfen können, Produktdesign und -entwicklung zu beschleunigen, indem Sie KI in den gesamten Entwicklungszyklus integrieren.

Entdecken Sie Anwendungsfälle im Zusammenhang mit KI.

Datenzentrum

Test AI Data Center Netzwerke

Erfahren Sie, wie Sie KI-Workloads emulieren, Netzwerkgeräte benchmarken und KI-Fabrics validieren können.

Datenzentrum

Optimieren 1.6T Transceiver-Test

Erfahren Sie, wie Sie die Produktion mit schnellen, effizienten Senderausbreitungs- und TDECQ-Messungen skalieren können.

Software-Prüfung

Automatisieren Sie UI-Tests mit Visual Verification

Erfahren Sie, wie Sie die Integrität von Benutzeroberflächen mit KI-gestützter visueller Überprüfung validieren können.

Datenzentrum

Validierung von Ethernet-Verbindungen

Erfahren Sie, wie Sie eine qualitativ hochwertige Datenübertragung und Fehlerkorrektur sicherstellen können, indem Sie die Zuverlässigkeit und Leistung testen.

Drahtlose Kommunikation

Überprüfung der Leistung eines neuronalen 6G-Empfängers

Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von KI die standortspezifischen Daten generieren können, die für die Optimierung von 6G-Empfängerdesigns erforderlich sind.

Tauchen Sie mit selbstgesteuertem Lernen tiefer in KI-Lösungen ein

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Grundlagen der AI-Vernetzung

Kurs

Revolutionierung der 6G-Forschung durch AI-gesteuertes Design

Bootcamp

Automatisierte Tests für digitale Hochgeschwindigkeitsstandards
Was die Leute über unsere AI-Lösungen sagen

Häufig gestellte Fragen zu KI

Eine KI-Lösung ist mehr als nur ein Modell – sie ist ein orchestriertes System aus Daten, Rechenleistung und Betrieb, optimiert für Aufgaben wie Inferenz, Vorhersage und Automatisierung. In infrastrukturintensiven Umgebungen wie Rechenzentren müssen sich KI-Lösungen nahtlos in die Rechenarchitektur (DDR/HBM-Speicher, PCIe/CXL-Lanes) und die Verbindungstechnologien (400G, 800G, …) integrieren. 1.6T ) und Netzwerkprotokollen (RoCEv2, RDMA). Die Skalierbarkeit hängt von der Fähigkeit dieser Schichten ab, jitterfreie Datenübertragung, geringe Latenz und hohe Signalintegrität unter hoher Arbeitslast zu gewährleisten.

Um im großen Maßstab zuverlässig zu funktionieren, muss eine KI-Lösung Folgendes kombinieren:

  • Rechenleistung: Speicher mit hoher Bandbreite (HBM/DDR), beschleunigt mit PCIe/CXL-Verbindungen
  • Verbindung: 800G/ 1.6T Backbones und 224G SerDes wurden hinsichtlich Signalqualität und Modulation validiert.
  • Netzwerk: Kommunikation mit geringer Latenz und kollektiver Bandbreitenoptimierung
  • Stromversorgung: Wärmebewusstes Design und Tools zur Stromversorgungsintegrität zur Verwaltung des Verbrauchs und Vermeidung von Hotspots

KPIs wie Jitter, Übersprechen, Wiederherstellungszeit, Algorithmusbandbreite, Busbandbreite und Metriken zur Auftragserledigung werden verfolgt, um eine nachhaltige Leistung in allen Umgebungen sicherzustellen.

KI-Lösungen unterscheiden sich je nach Branche erheblich hinsichtlich Latenztoleranz, Rechenintensität und Datenlokalität. Beispiele:

  • Finanzdienstleistungen erfordern eine extrem niedrige Latenz und eine hohe Verbindungsintegrität (PCIe Gen5/CXL).
  • Das Gesundheitswesen ist für Bildgebungs-Workloads auf eine robuste Speicherbandbreite angewiesen (DDR-/HBM-Leistung).
  • Cloud-/Hyperscale-Betreiber legen bei Rack-Scale-Bereitstellungen Wert auf thermische Effizienz und Auftragserledigungszeit.

Diese Kompromisse müssen mithilfe von Tools wie Workload-Emulation und -Simulation modelliert und verglichen werden.

Zu den Vorteilen von KI zählen Workload-Automatisierung, reduzierte Betriebskosten und intelligenteres Systemmanagement. Infrastrukturbewusste KI-Lösungen können Rechenleistung dynamisch zuweisen, Daten effizient weiterleiten und Ausfälle anhand von Telemetriedaten vorhersehen.

Zu diesen Herausforderungen gehören:

  • Designvalidierung in den Bereichen Speicher, Verbindungen und Stromversorgung
  • Aufrechterhaltung der Modulationsqualität bei hohen Signalgeschwindigkeiten (224 Gbit/s, 1.6T )
  • Kontrolle der Wärme- und Leistungsintegrität unter KI-Lastbedingungen

Ohne gründliche Emulation und Benchmarking besteht bei KI-Bereitstellungen die Gefahr, dass sie aufgrund unerwarteter Jitter-, Latenz- oder Bandbreitenengpässe fehlschlagen.

KI-Datenpipelines müssen unter Berücksichtigung der Infrastrukturbeschränkungen konzipiert werden. In Hochleistungsumgebungen:

  • Daten werden speichernah vorverarbeitet (z. B. HBM-Near-Processing)
  • PCIe/CXL ermöglicht Speicherpooling und effizienten Zugriff
  • Netzwerkkonfigurationen ermöglichen eine Übertragung mit geringer Latenz zwischen Rechenknoten 

Darüber hinaus helfen während der frühen Validierung erfasste Telemetriedaten (z. B. aus Signalintegritätstests oder Workload-Emulation) dabei, die Modellleistung und Trainingsstrategien zu verfeinern.

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