エッジにおけるエンジニアリングは、システム性能と複雑性が加速するにつれて、エンジニアリングチームがどのように進化しているかを探求する4部構成のウェビナーシリーズです。
過去2年間で、データレート、周波数範囲、AIシステム規模、および生産要求の進歩により、従来の検証アプローチは限界に達し、エンジニアは新しいアプローチを模索せざるを得なくなりました。
プリシリコン設計やラボベースの測定から、大規模なネットワークトラフィックエミュレーションや製造テストに至るまで、各セッションでは、エンジニアが次世代システムをより早く、より速く、より大規模に検証するために、ツール、手法、ワークフローをどのように適応させているかを検証します。
エピソード1
データレートの増加とマージンの縮小が、より早期のモデルベース検証戦略をどのように推進しているかを学びます。
エピソード2
より広い周波数範囲とより広い帯域幅が、測定忠実度の基準をどのように引き上げているかを探求します。
エピソード3
AIインフラストラクチャの規模が拡大するにつれて、なぜ現実的なトラフィックエミュレーションがネットワーク性能の検証に不可欠になるのかをご覧ください。
エピソード4
半導体およびPCBAの複雑さが増すことで、生産テストのカバレッジ、歩留まり、信頼性にどのような影響を与えているかをご覧ください。
データレートは倍増しましたが、検証方法はそれに追いついていません。PCIe、DDR、マルチテラビット光インターコネクトが進化するにつれて、エンジニアは設計プロセスのかなり早い段階でシグナルインテグリティの課題に直面しています。
キーサイトのデザイン・エンジニアリング・ソフトウェア担当シニアバイスプレジデント兼ジェネラルマネージャーであるニールス・ファシェが、速度の向上に伴い検証がどのように困難になり、エンジニアリングチームがどのように適応しているかを探ります。シリコンが存在する前にシミュレーション、アーキテクチャモデリング、高忠実度測定が設計の検証にどのように役立ち、下流のリスクを軽減するかを学びます。
システムが高周波数および広帯域幅に移行するにつれて、小さな測定誤差が高価な設計上の決定につながる可能性があります。ワイヤレス、レーダー、衛星、光の分野で働くエンジニアは、既存のツールの限界を押し上げる信号を検証する必要があります。
キーサイトのプロダクトマネージメント担当バイスプレジデントであるジュン・チーが、測定の忠実度がどこで破綻し始め、エンジニアがどのように適応しているかを探ります。次世代の計測器が信号精度を向上させ、不確実性を低減し、設計上の決定に対する信頼を高めるのにどのように役立つかをご覧ください。
AIデータセンターネットワークは現在、デバイスレベルの検証では実際の性能を反映できなくなった規模で動作しています。エンジニアは、単なる分離されたテストではなく、現実的なトラフィック条件下でシステムがどのように動作するかを理解する必要があります。
キーサイトのネットワークアプリケーションおよびセキュリティ担当バイスプレジデント兼ジェネラルマネージャーであるラム・ペリアカルッパンが、大規模トラフィックエミュレーションが輻輳、レイテンシの問題、およびパフォーマンスの限界をどのように明らかにするかについて説明します。実際のワークロード下でAIインフラストラクチャを検証し、大規模環境で確実に機能することを確認する方法をご覧いただけます。
半導体の複雑さが増し、ボード設計がより高密度になるにつれて、製造チームはより厳しい公差、テストアクセスの削減、および歩留まりとスループットを維持するための高まるプレッシャーに直面しています。生産規模でのRF性能と高速デジタル信号の完全性の検証は、従来の方式では対処が困難な新たな複雑さを加えます。
キーサイトのエレクトロニック・インダストリアル・ソリューションズ・グループのシニアバイスプレジデント兼プレジデントであるジェイソン・カリーが、製造検証がどのように進化しているかを探ります。ウェハーレベルおよびインサーキットテスト戦略が、カバレッジを向上させ、欠陥を早期に検出し、品質を損なうことなく大規模で一貫した大量生産を可能にする方法を学びます。
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