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Scoprite tre nuovi prodotti che rivoluzioneranno il vostro data center AI

Una nuova era per i data center AI

I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale spingono dati enormi su milioni di componenti. Piccoli problemi a cascata, con conseguente inattività dei processori fino al 50% e riduzione delle prestazioni dell'intelligenza artificiale.

Guardate il video per scoprire come KAI Data Center Builder emula ogni processore, interconnessione e rete per massimizzare le prestazioni del data center AI.

Testate su scala tutti i percorsi dei dati nel vostro sistema

KAI Data Center Builder emula carichi di lavoro AI reali per testare su scala ogni percorso di dati nel vostro sistema. Visualizzate i flussi di dati AI attraverso ogni processore, ogni interconnessione, ogni elemento di rete e individuate i colli di bottiglia delle prestazioni.

Esplorate il caso d'uso per saperne di più.

Come emulare i carichi di lavoro dei data center AI

L'emulazione dei carichi di lavoro dei data center di IA richiede una metodologia di test coerente, ripetibile e scalabile. Scoprite come ottimizzare l'infrastruttura per le prestazioni dell'addestramento AI.

Approfondite le vostre conoscenze sui prodotti grazie alle nostre schede delle soluzioni, ai White Paper e alle note applicative.

Brevi soluzioni 2025.04.02

Costruttore di centri dati AI di Keysight

Questo solution brief presenta come Keysight AI (KAI) Data Center Builder affronta queste sfide accelerando le reti AI/ML e i cicli di innovazione input/output. Questo software innovativo utilizza dispositivi di carico del traffico ad alta densità che supportano porte da 100-800GE per emulare host AI e modelli di traffico AI/ML realistici. Scoprirete come KAI Data Center Builder può contribuire ad accelerare i rilasci, ridurre i costi, semplificare la configurazione e la manutenzione e migliorare le prestazioni complessive.

2025.04.02

White Paper 2025.03.10

Come le reti AI/ML si differenziano dalle reti tradizionali

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) stanno determinando grandi cambiamenti nelle reti di data center, compresi nuovi requisiti, modelli di traffico e tecnologie. Scoprite come le soluzioni Keysight aiutano a ottimizzare le reti AI.

2025.03.10

Note applicative 2025.03.10

Metodologia di test dell'AI Fabric

Nel contesto dei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA), in particolare dei Large Language Models (LLM), un tessuto di rete si riferisce all'infrastruttura sottostante che collega e consente la comunicazione tra i vari componenti o nodi del sistema. Il tessuto di rete è fondamentale per facilitare il funzionamento efficiente ed efficace dei sistemi di intelligenza artificiale, compreso l'addestramento degli LLM.

2025.03.10

White Papers 18/04/2025

Infrastruttura AI: Ottimizzata per l'addestramento dei modelli

Questo white paper analizza l'infrastruttura critica necessaria per un efficiente addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, sottolineando il ruolo delle capacità della rete nel gestire vasti flussi di dati e ridurre al minimo i ritardi. Illustra le sfide da affrontare nell'addestramento dei modelli e le soluzioni innovative che possono migliorare le prestazioni.

2025.04.18

Test delle interconnessioni e delle reti da 1,6T

Keysight 1.6T Network Performance Tester emula il traffico Ethernet a velocità fino a 1,6 Tbps. Verifica l'affidabilità, la stabilità e l'interoperabilità di chip, ricetrasmettitori, interconnessioni e apparecchiature di rete.

Esplorate il caso d'uso per saperne di più.

Come convalidare le interconnessioni Ethernet nei data center

La convalida delle interconnessioni Ethernet nei data center richiede test precisi su affidabilità e prestazioni. Scoprite come garantire una trasmissione dei dati e una correzione degli errori di alta qualità.

Approfondite le vostre conoscenze sui prodotti grazie alle nostre schede delle soluzioni, ai White Paper e alle note applicative.

Note applicative 2025.03.27

Convalida delle interconnessioni 800GE e 1,6TE

Le interconnessioni resilienti per data center Ethernet 800GE e 1.6T svolgono un ruolo fondamentale nella massimizzazione delle prestazioni della rete AI. Se da un lato promettono maggiori velocità di trasmissione dei dati e latenze più basse, dall'altro questi ricetrasmettitori introdurranno formati di modulazione più elevati, componenti più sensibili e una maggiore suscettibilità agli impairment. Per soddisfare i requisiti prestazionali più esigenti e garantire la scalabilità futura, i fornitori di interconnessioni devono convalidare sia la conformità agli standard in evoluzione che l'interoperabilità senza soluzione di continuità con l'infrastruttura del data center esistente. Questa nota applicativa esplora le significative opportunità che stanno emergendo nel mercato dei data center AI/ML, in rapida crescita, e affronta le principali sfide che i fornitori devono affrontare, come il mantenimento di un'elevata integrità del segnale, l'ottimizzazione del consumo energetico e la garanzia di compatibilità con le moderne architetture di rete. Il documento delinea inoltre una serie completa di strategie di test, tra cui test rigorosi delle prestazioni, valutazioni dell'interoperabilità e aderenza agli standard del settore. Queste strategie sono fondamentali per il successo dell'implementazione delle interconnessioni nei data center di intelligenza artificiale.

2025.03.27

Brevi soluzioni 2025.03.17

Tester di interconnessione e prestazioni di rete 1600GE

L'Interconnect and Network Performance Tester 1600GE (INPT-1600GE) è una piattaforma Ethernet ad alta velocità versatile, disponibile in uno chassis portatile, leggero e silenzioso da banco o da rack. La piattaforma convalida le prestazioni e l'affidabilità da 200GE a 1600GE di una gamma di dispositivi e interconnessioni Ethernet che utilizzano interfacce elettriche a 212Gb/s.

2025.03.17

White Papers 15/04/2025

Reti a prova di futuro con Ethernet 1.6T

Questo white paper approfondisce le sfide principali della convalida delle prestazioni delle interconnessioni nel contesto di 1.6T Ethernet. Esamina le crescenti esigenze dei data center, i limiti delle architetture di rete esistenti e le tecnologie e le metodologie di test emergenti necessarie per garantire un'implementazione affidabile di queste reti ad alta velocità.

2025.04.15

White Papers 10 aprile 2025

IA a pieno regime

Questo white paper analizza le sfide e le soluzioni relative alle reti Ethernet ad alta velocità nel contesto delle applicazioni AI in rapida crescita. Evidenzia la necessità critica di tecnologie di rete avanzate per supportare le crescenti esigenze dei carichi di lavoro dell'IA.

2025.04.10

Test dei ricetrasmettitori ottici 1.6T

Il tester per ricetrasmettitori ottici 1.6T Keysight accelera i test di sviluppo e produzione dei ricetrasmettitori 1.6T. Analizza l'integrità del segnale e convalida la conformità del settore per massimizzare le prestazioni in qualsiasi condizione operativa.

Esplorate il caso d'uso per saperne di più.

Come ottimizzare i test di produzione dei ricetrasmettitori ottici da 1,6T

La scalata della produzione di ricetrasmettitori ottici da 1,6T richiede misure rapide ed efficienti della dispersione del trasmettitore e della chiusura dell'occhio quaternario (TDECQ). Imparate ad accelerare le misure TDECQ con il software di ottimizzazione dei test, la commutazione ottica e gli oscilloscopi da 224 Gb/s per massimizzare la resa e l'efficienza.

Approfondite le vostre conoscenze sui prodotti grazie alle nostre schede delle soluzioni, ai White Paper e alle note applicative.

White Papers 12 marzo 2025

Test dei ricetrasmettitori per data center 800G / 1,6T

Questo white paper approfondisce le tendenze dei data center AI e spiega come gli architetti e gli operatori di data center hyperscale debbano scalare le reti da 400G a 800G / 1,6 terabit (1.6T) Ethernet per soddisfare queste esigenze. Questa guida esplora le strategie chiave per aumentare la larghezza di banda di interconnessione, garantire l'interoperabilità e l'affidabilità e ridurre i tempi, la potenza e i costi dei test.

2025.03.12

Note applicative 28/02/2026

Aggiornamento sulle misure TDECQ

Questo documento illustra l'evoluzione e il miglioramento delle misure di TDECQ e illustra le aspettative degli utenti dei sistemi Keysight in termini di accuratezza e coerenza per un'ampia gamma di scenari di test.

2026.02.28

White Papers 9 giugno 2023

TDECQ Parte 1: Esecuzione di misure di conformità accurate e ripetibili

TDECQ è l'acronimo usato per descrivere "dispersione del trasmettitore e chiusura degli occhi quaternaria". Si tratta di una metrica di penalizzazione della potenza che descrive quanta potenza supplementare è richiesta da un trasmettitore, rispetto a un trasmettitore ideale, per compensare sia le forme d'onda non ideali del trasmettitore sia l'impatto della dispersione cromatica. È simile alla penalità di dispersione del trasmettitore (TDP) utilizzata negli standard di comunicazione ottica NRZ. È stato sviluppato nello standard IEEE 802.3bs e migliorato nello standard IEEE 802.3cd. È un modo conveniente per specificare le prestazioni di un trasmettitore PAM4, in quanto aggrega molti attributi del trasmettitore in un'unica metrica, che indica direttamente l'impatto delle imperfezioni di un trasmettitore sulle prestazioni complessive del sistema.

2023.06.09

White Papers 28 novembre 2023

Raccomandazioni per i test di produzione TDECQ Parte II

Questo documento fornisce una panoramica sull'adozione di TDECQ nei test di produzione e su come automatizzare in modo efficiente FlexDCA per effettuare misure TDECQ.

2023.11.28

Scopri come Juniper Networks ha potenziato le prestazioni della rete AI

"Con Keysight siamo in grado di replicare l'ambiente reale dei data center, in particolare per i requisiti dei data center AI, come RoCEv2".

Mahesh Subramaniam, Direttore della gestione dei prodotti, JUNIPER NETWORKS

Ampliare le competenze dei data center AI

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Guarda la presentazione dei data center AI di Keysight su richiesta

Scoprite le panoramiche dei prodotti di tutte e 3 le nostre ultime soluzioni di test per data center AI, che rappresentano lo stato dell'arte per quanto riguarda la velocità dei dati, il throughput e le prestazioni di calcolo.  

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Bootcamp: Costruzione di data center AI da 1,6 T

Unisciti agli ingegneri Keysight per un bootcamp mirato, progettato per gli architetti di rete che realizzano infrastrutture AI a velocità di 1,6 T.

Attraverso demo reali e una guida passo passo, imparerai come emulare i carichi di lavoro dell'IA, convalidare le prestazioni dell'interconnessione 1.6TE (livelli 1-3) e garantire l'affidabilità del ricetrasmettitore in condizioni realistiche, contribuendo a ridurre i tempi di inattività della GPU e a massimizzare le prestazioni della rete.

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1,6T, ricetrasmettitore, soluzioni per data center AI

Corso: Introduzione all'emulazione e all'ottimizzazione dei centri dati AI

In questo corso guidato da esperti, scoprirete come emulare carichi di lavoro AI realistici, testare le prestazioni del data center in condizioni reali e individuare rapidamente i colli di bottiglia del sistema tra i vari livelli.

Scoprite perché i test tradizionali a livello di componenti non sono in grado di soddisfare le esigenze dell'intelligenza artificiale e come le soluzioni di emulazione di nuova generazione possono aiutarvi a costruire reti di data center AI resilienti e ad alto rendimento.

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Migliorare la scalabilità nei cluster di data center AI

La vostra infrastruttura di rete è in grado di gestire carichi di lavoro complessi e ad alto traffico per la formazione dell'intelligenza artificiale?

Leggete questo white paper per conoscere la scalabilità dei cluster di data center AI, le sfide critiche della rete e le strategie per garantire reti scalabili e affidabili per le ambizioni AI della vostra organizzazione.

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