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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。
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
ウェビナー: 1.6T AIネットワークへの光検証ワークフローの適応
最新のIEEE 802.3djアップデートについて詳しく説明します。これには、新しいTDECQおよびOMA定義、新しいリファレンスレシーバー、およびプラガブル、LPO、CPOアーキテクチャ全体でのテストと相互運用性への影響が含まれます。標準に準拠した自動検証ワークフローが、パフォーマンスの限界を早期に特定し、次世代AIネットワーク向けに信頼性の高い光接続を確保するのにどのように役立つかをご覧ください。
オンデマンドウェビナー：
1600GEにおけるAIファブリック検証とワークロードエミュレーションの進化
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。
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。
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トラフィックエミュレーションと検証
AresONE 1600GE：1.6T AIワークロードエミュレーション向けに構築
AIワークロードエミュレーションにより、1.6Tイーサネットネットワークとコンポーネントを検証します。展開前後のネットワーク信頼性を確保するため、現実的なトラフィック生成とプロトコルテストでネットワーク性能を評価します。
機能インターコネクトテスト
機能インターコネクトテストソリューション：コンプライアンスを超えるマルチレーン検証
高速光および銅インターコネクトのデジタル層ビット誤り率 (BER) および前方誤り訂正 (FEC) 性能テストを、最大8レーンで同時に提供し、製品ライフサイクル全体にわたる信頼性の高い自動ベンチマークを実現します。
1.6T PHY光適合性試験
1.6T PHY検証およびコンプライアンスソリューション：224 Gb/sでのデバイス適合性を検証
224 Gb/sシングルモードおよびマルチモード光通信を含む、PHYおよびトランシーバーの業界標準への準拠を自動化します。物理層での信頼性を確保するために性能を特性評価します。
エンドツーエンドエミュレーションを用いてデータセンターのパフォーマンスを最適化
Juniper NetworksがAIネットワーク性能を向上させた方法
1.6T光トランシーバーテストスループットを最大化。
関連する検証およびエミュレーションソリューション
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次の展開に向けた基礎固め
キーサイトとNTTイノベーティブデバイスは、グローバル通信の未来を形作るために協力しています。この提携により、深い技術的専門知識と高度なツールが結集され、高速データ伝送における最も困難な課題を克服し、AI、クラウド、量子コンピューティング向けの次世代光インターコネクトの実現に近づきます。
ビデオをご覧になり、NTTとキーサイトのコラボレーションが、従来の電子データ伝送をフォトニクスに置き換え、高度なAIシステムなどを強化しているかをご確認ください。
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