Garantizar una conectividad fiable para las interconexiones de IA

Valide los transceptores ópticos frente a las exigencias y condiciones reales de los centros de datos de IA. Amplíe las pruebas de I+D y producción para interconexiones preparadas para la IA con soluciones avanzadas de diseño y pruebas de bajo ruido. Garantice la conectividad 1,6T optimizando y validando el rendimiento óptico y eléctrico en cada capa con herramientas de prueba y medición optimizadas para IA.

Optimice el rendimiento y la fiabilidad a velocidades de 800 G y 1,6 T

Adelántese a las crecientes exigencias de rendimiento de las interconexiones de IA con soluciones de prueba de gran ancho de banda y bajo ruido para transceptores ópticos.

Acelerar el desarrollo de ópticas de nueva generación preparadas para la IA

Acelere la I+D con instrumentos de alto rendimiento y preparados para el futuro, diseñados para gestionar varias generaciones de desarrollo de estándares de redes de centros de datos.

Maximice la eficacia de las pruebas sin comprometer la precisión

Agilice las pruebas de conformidad y producción con soluciones de automatización que aumentan el rendimiento y reducen los costes sin sacrificar la calidad.

1,6T es el futuro de Ethernet. ¿Está preparado?

La explosión del tráfico en los centros de datos impulsada por la inteligencia artificial está en marcha. Dentro de poco, ni siquiera 800G serán suficientes. 1,6T es el futuro de Ethernet, y el futuro es ahora.

A medida que las normas y las pruebas de conformidad siguen evolucionando, la tecnología debe ir por delante del mercado. Asegúrese de estar preparado con las predicciones, consejos y soluciones de prueba de los expertos. Escuche a los expertos del sector hablar sobre los últimos avances en Ethernet, qué esperar de 1,6T, los retos que debe superar el mercado y las soluciones de prueba completas para esta tecnología.

Webinar sobre interconexión de 1,6T

Preguntas más frecuentes: Interconexiones AI

Una interconexión (transceptor) es un dispositivo que enlaza los servidores con los conmutadores de una red, permitiendo la transferencia de datos entre los componentes. Para distancias cortas, la interconexión puede ser eléctrica (cobre) u óptica. Para distancias más largas, se suelen utilizar interconexiones ópticas debido a su mayor rendimiento y menor pérdida de señal en grandes longitudes.

Mientras que una interconexión de IA (utilizada en un entorno de centro de datos de aprendizaje automático) no será diferente de una interconexión similar utilizada en la inferencia (entorno de centro de datos tradicional), la carga / utilización en la interconexión será mucho mayor durante períodos prolongados de tiempo. La selección de interconexiones para un despliegue de IA de aprendizaje automático debe hacerse cuidadosamente para garantizar el rendimiento y la longevidad en la red. Se debe prestar atención a mediciones como la tasa de error de bits (BER) para garantizar que haya suficiente margen para las variaciones de muestra a muestra entre las interconexiones de producción.

Una interconexión en una red conecta servidores a conmutadores o conmutadores a conmutadores. Para una red de IA de alto rendimiento, es importante que las cargas de trabajo se ejecuten en un entorno optimizado. Las interconexiones de alta velocidad y calidad que se ejecutan en una red optimizada ayudan a garantizar que, en una red de IA, las cargas de trabajo no estén esperando datos en la red.

Existen dos familias principales de tecnologías de interconexión utilizadas en los sistemas de IA: interconexiones fuera y dentro del chip.

Las interconexiones fuera del chip gestionan la comunicación entre componentes independientes, como servidores, conmutadores y aceleradores, a menudo a través de placas o bastidores. Las principales tecnologías de esta categoría son Ethernet con RDMA / RoCEv2, InfiniBand, PCI Express (PCIe), Compute Express Link (CXL) y NVLink.

Las interconexiones en chip funcionan dentro de un único chip o encapsulado, lo que permite una comunicación ultrarrápida entre componentes internos como los núcleos y la memoria. Entre las tecnologías clave de esta familia se encuentran la memoria de gran ancho de banda (HBM), la red en chip (NoC) y la óptica empaquetada conjuntamente (CPO).

Las interconexiones en chip se limitan a las comunicaciones dentro de componentes como GPU, CPU y memoria en un mismo chip. Se trata de vías de comunicación extremadamente cortas, rápidas y de bajo consumo. Las interconexiones fuera del chip pueden abarcar un centro de datos y más allá. Son rápidas, pero no tanto como las interconexiones cortas en chip. Sin embargo, son más tolerantes a los fallos y están optimizadas para las comunicaciones a nivel de sistema.

Las innovaciones en interconexiones de IA incluyen óptica coherente, óptica lineal enchufable (LPO), óptica coempaquetada (CPO), Compute Express Link (CXL) y topologías avanzadas de redes de interconexión.

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