- Visão geral
- Todos os modelos
- Suporte
Emulação de tráfego real para redes 800GE e 1,6T
Os testadores de desempenho de interconexão e rede da Keysight oferecem geração de tráfego em velocidade ultra-alta para validar a largura de banda, a latência e a estabilidade das interconexões de cobre e ópticas em clusters de IA e redes de centros de dados. Disponíveis nos modelos 800GE e 1600GE, esses testadores emulam perfis de tráfego realistas e protocolos de controle de congestionamento para caracterizar o desempenho de switches, cabos e aceleradores em ambientes de IA/ML, com métricas detalhadas de algoritmos de correção de erros PHY e da camada de enlace. Com suporte para 1,6T em formatos de bancada e montagem em rack, esses sistemas oferecem aos desenvolvedores de equipamentos de rede e operadores de data center as informações necessárias para otimizar as interconexões para o processamento de cargas de trabalho de IA. Solicite hoje mesmo um orçamento para uma de nossas configurações populares. Precisa deajuda para selecionar um modelo? Confira os recursos abaixo.
Geração de tráfego de 1,6 T
Teste componentes de rede de IA de última geração, interconexões e cabos a taxas de linha de 800GE e 1600GE, incluindo análise de FEC e taxa de erro de bits (BER).
Emulação de treinamento de IA
Emule fluxos de dados intensos e realistas que refletem as cargas de trabalho de treinamento e inferência de IA em aceleradores e interconexões.
Análise de congestionamento
Meça o comportamento do switch, o jitter do link, a profundidade da fila e a latência em cenários de tráfego realistas e em grande escala.
Formato flexível
Chassis leve e silencioso para escritório e opções de montagem em rack permitem testes de silício, óptica e cabos de 1,6 T em qualquer lugar.
-
Interface speed modes
800GE, 400GE, 200GE, 100GE, 1600GE
-
Interface
OSFP800, OSFP1600
Configurações mais populares
Testador de desempenho de interconexão e rede, chassi de bancada de 4 portas
Chassi de bancada com duas portas
Chassi de meio rack com duas portas
Serviços e suporte
Inove rapidamente com planos de suporte personalizados e tempos de resposta e resolução priorizados.
Obtenha assinaturas previsíveis baseadas em locação e soluções completas de gerenciamento do ciclo de vida para atingir suas metas de negócios mais rapidamente.
Experimente um serviço diferenciado como assinante do KeysightCare para obter respostas técnicas comprometidas e muito mais.
Garanta que seu sistema de teste funcione de acordo com as especificações e atenda às normas locais e globais.
Faça medições rapidamente com treinamento interno ministrado por instrutor e eLearning.
Faça o download do software Keysight ou atualize seu software para a versão mais recente.
Perguntas frequentes
Os centros de dados de IA dependem de conexões altamente sincronizadas e de alta largura de banda entre GPUs, switches e aceleradores. Qualquer fraqueza nas interconexões de cobre ou ópticas, como degradação do sinal, instabilidade de energia ou problemas térmicos, pode introduzir latência, causar interrupções no treinamento ou reduzir a eficiência geral da conclusão do trabalho. A validação da interconexão garante que os links de alta velocidade tenham um desempenho confiável sob as cargas de trabalho intensas e sustentadas geradas pelo treinamento e inferência de IA. Os produtos de teste de desempenho de interconexão e rede da Keysight simulam tráfego em velocidade total de até 1,6 Tbps em pistas elétricas de 212 Gb/s, permitindo que os engenheiros validem a interoperabilidade, a margem de desempenho e a resposta ao estresse em transceptores, AOCs, DACs e óptica de placa intermediária antes da implantação em clusters de GPU em grande escala ou redes de malha de IA.
As cargas de trabalho de IA produzem padrões de tráfego altamente sincronizados e não uniformes que diferem significativamente das cargas de trabalho convencionais de empresas ou nuvens. Isso inclui fluxos intermitentes e de alto fanout, operações coletivas e sensibilidade à latência em microssegundos no tráfego leste-oeste na malha do data center. Os geradores de tráfego tradicionais costumam usar fluxos de pacotes sintéticos em estado estacionário que não expõem os gargalos de desempenho do mundo real. Os sistemas INPT usam modelagem de tráfego específica para IA para emular com precisão os comportamentos de comunicação entre aceleradores de IA e GPUs, replicando o tempo de nível de tarefa, o tamanho da explosão e a dinâmica de sincronização. Essa abordagem permite uma avaliação significativa do desempenho das interconexões em condições que refletem os cenários reais de treinamento de IA, ajudando a descobrir pontos de congestionamento e otimizar o roteamento e o design em nível de malha.
Os testes a velocidades de 800GE e 1,6T requerem geradores de tráfego capazes de transmissão a taxa de linha total usando sinalização PAM4 em pistas elétricas de 112 Gb/s e 224 Gb/s. As soluções INPT da Keysight oferecem geração de tráfego Ethernet de alta densidade de até 1,6 Tbps por porta, com suporte configurável para configurações 1x1600GE, 2x800GE, 4x400GE ou 8x200GE. Essas plataformas emulam os piores cenários usando protocolos reais da camada de aplicação, permitindo que os engenheiros meçam a taxa de transferência, a latência e a tolerância FEC sob carga. O sistema pode testar transceptores com consumo de energia de até 40 W por porta, garantindo o desempenho adequado das interconexões ópticas de última geração em condições operacionais térmicas e elétricas realistas.
O desempenho da interconexão deve ser medido em várias camadas para garantir uma operação robusta na infraestrutura de IA. As métricas críticas incluem latência no nível do link, taxas de correção FEC, perda de pacotes, instabilidade, resposta ao congestionamento e profundidade da fila. As plataformas INPT da Keysight fornecem telemetria detalhada e análises em tempo real que expõem gargalos durante transferências de dados de alta intensidade. Os engenheiros podem monitorar o comportamento do dispositivo em condições como pressão do buffer, eventos de retransmissão ou cargas de tráfego assimétricas. Essa visibilidade ajuda a otimizar o design em nível de silício, o firmware do switch e as decisões de topologia, melhorando, em última análise, a eficiência e a estabilidade da rede durante o treinamento e a inferência do modelo de IA em escala.