KI-Lösungen
- Netzwerk-Test
- Verbindungstest
- Rechentest
- Komponenten-Test
Entdecken Sie KI-Lösungen, die Benchmarking vereinfachen, die Netzwerkleistung validieren und die Effizienz von Rechenzentren optimieren. Testen Sie verlustfreies Ethernet bis zu … 1.6T Die Clusterleistung für Training und Inferenz wird anhand realistischer, hochdichter Datenverkehrs-, Arbeitslast- und Protokollemulationen bewertet – wodurch die Abhängigkeit von GPU-basierten Laborumgebungen reduziert wird. KI-spezifische Datenverkehrsmuster und Arbeitslastprofile werden modelliert, um zu verstehen, wie Netzwerkparameter die Leistung auf Komponenten- und Systemebene beeinflussen.
Validierung von AI-Rechenzentren
Benchmarken Sie die Leistung von KI-Rechenzentren, emulieren Sie reale KI-Workloads im großen Maßstab und validieren Sie Netzwerkgeräte und KI-Netzwerke.
Cloud-basierter Netzwerktest
Bewerten Sie die Leistung, Stabilität und Sicherheit von KI-Netzwerken mit KI-nativem Benchmarking, rechenintensiver Verkehrssimulation und Tests im großen Maßstab.
Test der Netzwerkleistung
Verbessern Sie das Netzwerk-Benchmarking und optimieren Sie die Bereitstellung von KI-Rechenzentren mit der KI-nativen Generierung und Prüfung des RoCEv2-Protokolls.
Generierung von Netzwerkverkehr
Charakterisieren Sie die Leistungsfähigkeit von Netzwerkgeräten vor deren Einsatz in KI-fähigen 400G- bis 800G-Produktionsnetzen. Testen Sie ein breites Spektrum an L2-L3-Anwendungsfällen, einschließlich KI-Rechenzentren.
Beschleunigen Sie die Entwicklung von KI-gestützten Rechenzentrumsverbindungen mit KI-Lösungen, die elektrische und optische Transceiver unter realen Leistungsbedingungen validieren. Vereinfachen Sie Konformitäts- und Produktionstests für 800G und 1.6T Systeme mit hochbandbreiten, rauscharmen Messgeräten und automatisierten Arbeitsabläufen verbessern den Durchsatz und verkürzen die Testzeiten. Skalierbare Design- und Testplattformen, die mehrere Generationen von Hochgeschwindigkeitsnetzwerkstandards unterstützen, ermöglichen Forschung und Entwicklung für 3,2T-Ethernet und darüber hinaus.
Photonische und optische Tests
Validieren Sie die Leistung optischer Transceiver für KI-Rechenzentrumsbereitstellungen mit optischen Messungen mit 224 Gb/s.
Verbindungs- und Netzwerkleistungstest
Validieren Sie Zuverlässigkeit, Stabilität, Leistung und Interoperabilität von KI-optimierten Ethernet-Geräten und -Verbindungen mithilfe von elektrischen 212-Gbit/s-Lane-Schnittstellen.
Optimieren Sie KI-Lösungen für KI-Rechenzentrumsarchitekturen und entwickeln Sie fortschrittliche, KI-fähige Halbleiter- und Hochgeschwindigkeits-Digitaldesigns. Debuggen Sie Speicher- und Leiterplattendesigns, minimieren Sie Design-Spins und beschleunigen Sie die Entwicklung mit hochpräzisen Instrumenten zur Signalanalyse und -validierung. Automatisieren Sie Konformitätstests für PCI Express® (PCIe®), DDR-Speicher mit doppelter Datenrate und Compute Express Link (CXL)-Standards, um Arbeitsabläufe zu vereinfachen und zuverlässige, standardbasierte Leistung zu gewährleisten.
Protokollanalyse
Führen Sie detaillierte Protokollanalysen auf KI-fähigen PCIe®-Geräten durch – ganz ohne Kalibrierung. Simulieren und visualisieren Sie den Datenverkehr, um Probleme mit der KI-Bereitschaft von Rechenzentren zu identifizieren.
Prüfung der Konformität des Empfängers
Testen Sie eine breite Palette digitaler Hochgeschwindigkeitsbusse, um die neueste Generation von KI-Rechenzentrumsstandards zu erfüllen – darunter PCIe, USB4, MIPI und mehr.
Entdecken Sie KI-Lösungen für die Infrastruktur von KI-Rechenzentren, die in Zusammenarbeit mit führenden Herstellern von Netzwerkgeräten entwickelt wurden. Debuggen Sie Netzwerkkomponenten, überprüfen Sie die Konformität und charakterisieren Sie die Stromversorgungsintegrität in KI-Rechenzentren mithilfe von optischen und elektrischen Simulations-, Validierungs- und Testlösungen, die jede Schicht des Netzwerk-Stacks abdecken. Reduzieren Sie Designrisiken und Konfigurationskomplexität mit integrierten Tools für Design, Validierung und automatisierte Tests – und gewährleisten Sie so Interoperabilität und Signalintegrität auch unter Hochgeschwindigkeitsbedingungen.
Debug- und Konformitätstest
Erhalten Sie tiefe Einblicke in die Leistung der physischen Schicht KI-optimierter elektrischer und optischer Komponenten bei über 200 Gbit/s. Testen Sie die Konformität mit mehreren IEEE- und OIF-Standards.
Empfängercharakterisierung und Konformitätstest
Generieren, charakterisieren und testen Sie optische und elektrische Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit bis zu 3,2 T und stellen Sie sicher, dass die Verbindungen von KI-Rechenzentren strenge Leistungs- und Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllen.
Realweltliche Signalerzeugung
Richten Sie komplexe Signale ein, validieren Sie hochdichte Kommunikation und charakterisieren Sie die Designleistung für KI-Rechenzentrumsbereitstellungen.
Komponentenanalyse
Charakterisieren Sie KI-fähige optische Komponenten für Empfänger- und Sendertests. Testen Sie Netzwerkgeräte mit hoher Baudrate in mehreren Modulationsformaten.
Beschleunigen Sie die Prototypenentwicklung und Massenproduktion für KI-Infrastrukturen mit verbesserten Signalintegritätsmessungen. Reduzieren Sie Übersprechen mit 16- oder 32-Port-S-Parametermessungen und Multiport-Kanalanalyse.
Stromschienenanalyse
Führen Sie Leistungsintegritätsmessungen durch, die eine mV-Empfindlichkeit erfordern, wenn Sie Rauschen, Welligkeit und Transienten an Netzwerkgeräten für KI-Rechenzentren messen.
Analyse der Leistungsintegrität
Messen Sie die Stromintegrität und führen Sie eine Ursachenanalyse der KI-Rechenzentrumsinfrastruktur und der digitalen Hochgeschwindigkeitsdesigns durch.
Anwendungsfälle für KI-Rechenzentren erkunden
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5 Strategien zur Optimierung und Skalierung von KI-Rechenzentren
Emulieren Sie KI-Workloads, führen Sie Benchmarks für die Infrastruktur durch und verbessern Sie die Netzwerkstabilität, um die Leistung des Rechenzentrums besser zu optimieren.
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Häufig gestellte Fragen zu KI-Lösungen
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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