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
全3回のウェビナーシリーズ「AI Unboxed」に参加して、パフォーマンスの最適化、ボトルネックの排除、AIインフラストラクチャ投資の最大化に向けた実践的な
アプローチをご確認ください。
Cisco、Ericsson、Upscale AI、WEKA、Marvellの業界リーダーが、プレシリコン、ウェハ、チップから、ボード、サーバー、ラック、データセンター、エッジ展開に至るまで、AIライフサイクル全体にわたるパフォーマンスの最適化について解説します。
Cisco
ラケシュ・チョプラ
シニア・バイス・プレジデント 兼 フェロー
Upscale AI
Deepti Chandra
VP, PM and Strategy
Marvell Technology
ブラッド・マシューズ
シニア・ディスティングシュト・エンジニア
WEKA
シモン・ベン＝ダヴィド
CTO
Mixx Technologies
ヴィヴェック・ラグラマン
共同創業者兼CEO
Palo Alto Electron
Jawad Nasrullah
CEO
キーサイト
ラム・ペリアカルッパン
VP & GM, Network Applications & Security
キーサイト
Venkat Pullela
CTO、AI インフラストラクチャ
キーサイト
Brig Asay
GM
AIインフラストラクチャのスケーリング
チップレットからクラスターへの展開、および演算処理、インターコネクト、ネットワーク、検証全体にわたり、AIスケーリングに向けた大胆な新戦略を探求します。
大規模環境における信頼性の実現
AIインフラストラクチャのスケールに伴い、微小信号やインターコネクトの問題が重大なパフォーマンスおよび信頼性のリスクにならないようにする方法を学びます。
- AIトークン実現への道のりを加速する
ワークロードエミュレーション、デジタルツイン、インフラストラクチャアウェアな検証が、プロダクションレディなトークンへの道のりをどのように加速するかを発見します。
- 次世代AIインフラストラクチャの構築
AIデータセンターの未来を形作る、最先端のシリコン、高速インターコネクト、AI最適化ネットワーク、アーキテクチャについて探求します。
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電子書籍
AIデータセンターのスケーリング
チップからクラスターまでAIインフラストラクチャを検証し、AIワークロードをエミュレートしてパフォーマンスのボトルネックを明らかにすることで、データセンターのスケーラビリティとレジリエ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