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AIデータセンター向けエンドツーエンド検証

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。

専門家にご相談ください

1.6Tチップからクラスタまでの検証およびエミュレーションのための新しいソリューション

1600GEトラフィックエミュレーター

機能相互接続テスター

1.6T 光トランスミッタートランスミッターソリューション

オンデマンドウェビナー：AIインフラストラクチャ検証の加速

物理層からネットワーク層までのテスト手法に関する最新のエキスパート主導型ウェビナーをご覧ください。

1600GEでのAIファブリック検証とワークロードエミュレーション

実際のAIワークロードをエミュレートし、GPUクラスターを模倣した高密度トラフィックを生成することで、AIネットワークインフラストラクチャを検証する方法を学びます。大規模なファブリック性能をテストし、問題を早期に発見し、物理層のメトリックからRoCEv2トラフィックまで可視性を得ることで、自信を持ってAIインフラストラクチャを導入できるようになります。

オンデマンドで視聴

1.6T AIネットワークへの光学検証ワークフローの適応

最新のIEEE 802.3djアップデート、新しいTDECQおよびOMA定義、そしてそれらがプラグイン、LPO、CPOアーキテクチャ全体におよぼすテストへの影響について解説します。規格に準拠した自動化検証ワークフローを活用してパフォーマンスの限界を早期に特定し、次世代AIネットワーク向けの高信頼な光接続を確保する方法を学びます。

オンデマンドで視聴

エンドツーエンド検証の実際を見る

従来のデータセンター検証が1.6Tで限界に達する理由

1.6Tでは、AIインフラストラクチャは、展開前に、レイテンシ変動、輻輳動作、相互接続の不安定性、および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ついて、専門家による洞察を提供します。エンジニアが、ワークロードエミュレーション、自動化、および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、個別のコンポーネントテストを超えてどのように移行しているかをご覧ください。

業界リーダーからの洞察を得る

AIスケールデータセンター検証の再考

AIデータセンターが1.6Tイーサネットおよび密結合GPUファブリックに拡張するにつれて、信頼性の高い高性能な動作を確保するために、従来のイーサネット検証方法ではもはや不十分です。このホワイトペーパーでは、相互運用性や輻輳からテールレイテンシー、ワークロード駆動型トラフィックの挙動に至るまで、AIスケール・ネットワーキングにおける新たな課題を検証し、展開準備のためにエンドツーエンドのシステムレベル検証が不可欠である理由を概説します。

1.6Tにおけるテストの課題トップ10を見る