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Scaling AI Data Centers

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Skalierung von KI-Rechenzentren

„Scaling AI Data Centers“ erklärt, warum KI-Skalen-Computing jeden Teil des Rechenzentrums an seine Grenzen bringt und warum das Beseitigen eines Engpasses oft den nächsten offenlegt. Es präsentiert ein Chip-to-Cluster-Framework, das das Design vor der Siliziumphase, Wafer, Chips und Chiplets, Platinen, Server, Racks, komplette Rechenzentren und Edge-Implementierungen umfasst. Das Dokument positioniert den strategischen Vorteil von Keysight Technologies als Kombination aus Breite und Korrelation: Vorhersage des Systemverhaltens vor der Existenz der Hardware, Abbildung physischer Spielräume auf der Wafer- und Photonikschicht sowie anschließende Validierung von Interconnects und Workloads unter Bedingungen, die der Produktion ähneln. Über den gesamten Stack hinweg werden Lösungsbereiche wie Electronic Design Automation für Chiplet-Interconnect und photonisches Design, automatisierte Silizium- und Silizium-Photonik-Wafer-Tests, Post-Silicon-Validierung für Die-to-Die-Standards wie UCIe sowie das Debuggen von Signal-, Power-Integrität und elektromagnetischer Interferenzen auf Board-Ebene hervorgehoben. Anschließend geht es weiter zur Server- und Rack-Validierung mit Protokollanalyse, 800G- und 1.6T-Ethernet-Transceiver-Workflows, hochskalierter Traffic-Generierung für Trainings- und Inferenzmuster sowie Ethernet-Transportvalidierung für RoCEv2 und Ultra Ethernet. Auf Rechenzentrums- und Edge-Ebene kommen Emulation, Sicherheits- und Leistungstests, kohärente optische Transportanalysen, Netzwerkvisibilität sowie drahtlose und AI-RAN-Validierung hinzu. Es kommt zu dem Schluss, dass mehrschichtige Herausforderungen ein mehrstufiges Fachwissen erfordern, das physikbasierte Einblicke mit dem Systemkontext verbindet, um Teams dabei zu helfen, souverän Generationen voraus zu bleiben.

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