AIデータセンターネットワークのスケーリング方法を学ぶ
AIインフラストラクチャにおける主要なトレンド、トピック、テクノロジーを探求する5回シリーズのウェビナーにご参加ください。AMD、Broadcom、Dell、Meta、MicrosoftなどのAI分野の主要なオピニオンリーダーによる基調講演、パネルディスカッション、エグゼクティブインサイトを特集します。
Ultra Ethernet、スケールイン/スケールアップ/スケールアウト、エージェントAIなどの新たなトレンドについて学びます。同業者からの洞察とベストプラクティスを活用して、新しい戦略を発見します。AIインフラストラクチャにおける知識とスキルセットを広げ、リーダーシップを磨きます。
Insight Partners
Praveen Akkiraju
マネージングディレクター
Microsoft
Deepak Bansal
コーポレートバイスプレジデント
AMD
J Metz
技術ディレクター
メタ
Manoj Wadekar
AIシステムテクノロジスト
Broadcom
Surendra Anubolu
主席エンジニア
デル
Joe White
副社長兼フェロー
Heavy Reading (現在Omdiaの一部)
Simon Stanley
アナリスト・アット・ラージ
キーサイト
Joachim Peerlings
ネットワーク＆データセンター担当VP/GM
キーサイト
ラム・ペリアカルッパン
ネットワークアプリケーション＆セキュリティ担当VP / GM
キーサイト
Venkat Pullela
CTO、ネットワーキング
エージェンティックAI
エージェントAIのメリット（効率とイノベーションの向上など）を発見し、データセンター導入の課題を乗り越えます。
Ultra Ethernet
Ultra Ethernet仕様を探求し、それがどのように運用を合理化し、パフォーマンスを向上させ、AIデータセンターを将来にわたって保証するかをご覧ください。
クラウドにおけるインターコネクトファブリックとSDNスタックが、AIのパフォーマンス、規模、セキュリティのニーズを満たすためにどのように進化しているかをご覧ください。
スケールイン、スケールアップ、スケールアウトを含む、AIをスケールするための大胆な新しい戦略、さらに、スケールアクロスやスケールアバブといった新たな概念を探ります。
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Advanced
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電子書籍
AIデータセンターを最適化し、スケールアップするための5つの戦略
AIワークロードのエミュレート、インフラストラクチャのベンチマーク、ネットワークのレジリエンス向上により、データセンターのパフォーマンスを最適化します。
ホワイトペーパー
人工知能と機械学習がデータセンターのネットワーキングと設計に与える影響、もっとも多い質問とその回答。
ホワイトペーパー
高度なエミュレーションソリューションでAIクラスターを拡張。
ホワイトペーパー
448 Gbps伝送における技術的および実用的な課題を調査します。
レポート
2026年のAIクラスターネットワーキングを形成する重要な課題、技術選択、投資優先事項を探索する