1.6T AIネットワーク向けエンドツーエンド検証に関する業界の洞察
1.6Tでは、コンプライアンス試験は依然として不可欠ですが、それだけではもはや十分ではありません。AIインフラストラクチャは現在、展開前に、遅延変動、輻輳動作、相互接続の不安定性、ワークロード同期効果を明らかにする現実的なワークロード条件下で検証される必要があります。
このホワイトペーパーでは、AIデータセンターにおけるラボ検証と本番環境での動作との間の拡大するギャップに関する専門家の洞察をまとめています。インフラストラクチャチームが、個別のコンポーネントテストを超えて、ワークロードエミュレーション、自動化、大規模トラフィック生成を組み合わせたエンドツーエンドの検証戦略へとどのように進化し、完全なAIファブリックをより高い信頼性で認定しているかをご覧ください。
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トランシーバーからインターコネクトまで、AIスケールワークロード向け1.6Tネットワークの信頼性を強化します。
AresONE | キーサイト
機能インターコネクトテストインターコネクトテスト | Keysight
固定構成サンプリングオシロスコープ Keysight
ホワイトペーパー
AIデータセンターが1.6T Ethernetと高度なGPUファブリックを採用するにつれて、従来の検証方法では展開準備を確保できなくなっています。このホワイトペーパーでは、相互運用性、輻輳、テールレイテンシなど、主要なテスト課題について探ります。
ユースケース
224 Gbps PAM4信号での正確なTDECQ測定により、1.6T光トランスミッタのIEEE 802.3dj準拠を検証します。DCA-M光サンプリングオシロスコープとコンプライアンスソフトウェアが、統合されたクロックリカバリと標準ベースのテストプリセットにより、トランスミッタ検証を自動化する方法を学びます。
ユースケース
AIファブリックは、Ethernetファブリック全体で輻輳、レイテンシ、スケーラビリティの問題を露呈する可能性のある、高い東西トラフィックパターンを処理する必要があります。AresONE 1600GEとIxNetworkが、大規模なRoCEv2トラフィックをエミュレートして、現実的な動作条件下でのパフォーマンスを評価する方法を学びます。