White Paper

Verbesserung der Skalierbarkeit in KI-Rechenzentrumsclustern

Da KI-Modelle immer komplexer und größer werden, ist die effektive Skalierung von Rechenzentrumsclustern zu einer geschäftskritischen Priorität für Unternehmen geworden, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Dies white paper untersucht den Aufstieg von KI-Clustern, hebt die wichtigsten Skalierungsherausforderungen hervor – insbesondere innerhalb der Netzwerkinfrastruktur – und zeigt, wie fortschrittliche Emulationslösungen Ihnen helfen können, diese Hindernisse zu überwinden.

White Paper

Wie sich KI-Netzwerke von traditionellen 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.

Lösung Briefs

Evaluierung und Benchmarking der KI-/ML-Infrastruktur

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.

White Paper

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.

Applikationsberichte

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.

White Paper

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.

Lösung Briefs

1600GE-Verbindungs- und Netzwerkleistungstest

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.

Applikationsberichte

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.

White Paper

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.

Applikationsberichte

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.

Applikationsberichte

Kostenoptimierung des Tests optischer Transceiver in Rechenzentren

Methoden zur Verbesserung der DCA-Kanalnutzung und zur Verringerung der Messkosten pro Sendertest