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Convalida end-to-end per data center AI
Migliorare l'affidabilità della rete 1.6T per carichi di lavoro su scala AI, dai ricetrasmettitori alle interconnessioni.
Nuove soluzioni per la convalida e l'emulazione di chip da 1,6 T a cluster
Webinar:Adattamento dei flussi di lavoro di validazione ottica alle reti AI da 1,6 T
Scopri gli ultimi aggiornamenti dello standard IEEE 802.3dj, tra cui le nuove definizioni di TDECQ e OMA, un nuovo ricevitore di riferimento e il loro impatto sui test e sull’interoperabilità nelle architetture pluggable, LPO e CPO. Scopri come i flussi di lavoro di convalida automatizzati e conformi agli standard possano aiutare a identificare tempestivamente i limiti prestazionali e garantire una connettività ottica affidabile per le reti di intelligenza artificiale di prossima generazione.
WEBINAR SU RICHIESTA:
Validazione avanzata dell'infrastruttura AI e emulazione dei carichi di lavoro presso 1600GE
Scopri come verificare l'infrastruttura di rete per l'IA emulando carichi di lavoro reali e generando traffico ad alta densità che rispecchia i cluster di GPU. Testa le prestazioni della struttura su larga scala, individua i problemi in anticipo e ottieni visibilità dalle metriche del livello fisico fino al traffico RoCEv2, in modo da poter implementare l'infrastruttura di IA in tutta sicurezza.
Scopri la convalida end-to-end in azione
Perché la convalida dei data center tradizionali raggiunge il proprio limite a 1,6 T
Con una capacità di 1,6 T, l'infrastruttura AI deve ora essere sottoposta a validazione in condizioni di carico di lavoro realistiche che mettano in evidenza le variazioni di latenza, il comportamento in caso di congestione, l'instabilità delle interconnessioni e gli effetti della sincronizzazione dei carichi di lavoro prima della messa in opera.
Questo white paper approfondimenti di esperti sul crescente divario tra la validazione in laboratorio e il comportamento in produzione nei data center basati sull'intelligenza artificiale. Scopri come gli ingegneri stiano passando dai test isolati sui singoli componenti a strategie di validazione end-to-end che combinano l'emulazione dei carichi di lavoro, l'automazione e la generazione di traffico su larga scala.
Ripensare la convalida dei data center su scala AI
Con l'evoluzione dei data center dedicati all'intelligenza artificiale verso reti Ethernet da 1,6 Tbps e fabric GPU strettamente integrati, i metodi tradizionali di validazione Ethernet non sono più sufficienti a garantire un funzionamento affidabile e ad alte prestazioni. Questo white paper le sfide emergenti delle reti su scala AI — dall'interoperabilità e dalla congestione alla latenza di coda e al comportamento del traffico determinato dai carichi di lavoro — e spiega perché una validazione end-to-end a livello di sistema è essenziale per garantire la prontezza all'implementazione.
Emulazione e convalida del traffico 1.6T
AresONE 1600GE: progettato per l'emulazione di carichi di lavoro AI da 1,6 T
Convalida reti Ethernet 1.6T e componenti con emulazione del carico di lavoro AI. Valuta le prestazioni della rete con generazione di traffico realistica e test dei protocolli per garantire l'affidabilità della rete prima e dopo l'implementazione.
Test di interconnessione funzionale
Soluzioni funzionali per il test delle interconnessioni: convalida multipla oltre la conformità
Esegue test delle prestazioni del rapporto di errore binario (BER) a livello digitale e della correzione degli errori in avanti (FEC) su interconnessioni ottiche e in rame ad alta velocità su un massimo di 8 linee contemporaneamente, per un benchmarking affidabile e automatizzato durante l'intero ciclo di vita del prodotto.
Test di conformità ottica PHY 1.6T
Soluzioni di convalida e conformità PHY 1.6T: verifica della conformità dei dispositivi a 224 Gb/s
Automatizza la conformità PHY e del ricetrasmettitore agli standard di settore, comprese le ottiche monomodali e multimodali a 224 Gb/s. Caratterizza le prestazioni per garantire l'affidabilità a livello fisico.
Ottimizza le prestazioni del data center con l'emulazione end-to-end
Come Juniper Networks ha migliorato le prestazioni della rete AI
Massimizzare la velocità effettiva dei test sui ricetrasmettitori ottici da 1,6 T.
Soluzioni correlate di convalida ed emulazione
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Gettare le basi per il futuro
Keysight e NTT Innovative Devices stanno collaborando per contribuire a plasmare il futuro delle comunicazioni globali. Questa alleanza riunisce competenze tecniche approfondite e strumenti avanzati per superare le sfide più difficili nella trasmissione dati ad alta velocità e avvicinarsi alle interconnessioni ottiche di nuova generazione per l'intelligenza artificiale, il cloud e il quantum computing.
Guarda il video per scoprire come la collaborazione tra NTT e Keysight sta sostituendo la tradizionale trasmissione elettronica dei dati con la fotonica per alimentare sistemi avanzati di intelligenza artificiale e non solo.
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