Che cosa sta cercando?
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 su richiesta: accelerare la convalida dell’infrastruttura di intelligenza artificiale
Guarda questi nuovi webinar tenuti da esperti sugli approcci di test dal livello fisico fino al livello di rete.
Convalida dell'infrastruttura AI ed emulazione dei carichi di lavoro a 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.
Adattamento dei flussi di lavoro di validazione ottica alle reti AI da 1,6 T
Scopri gli ultimi aggiornamenti dello standard IEEE 802.3dj, le nuove definizioni di TDECQ e OMA e il loro impatto sui test 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 nuova generazione.
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
Massimizzate la produttività dei test per ricetrasmettitori ottici da 1.6T.
Soluzioni correlate di convalida ed emulazione
.png)
.png)
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.
Volete aiuto o avete domande?