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Dell、Siemon、Keysightが1.6T向けAIファブリックについて議論
今日の800G導入から将来の1.6Tネットワークまで、スケーラブルなAIインフラストラクチャの設計、接続、検証のための実用的な戦略をご紹介します。
3社が1.6T向けAIファブリックを構築
AIワークロードは、データセンターネットワークの設計および導入方法に変革をもたらしています。この20分間のパネルディスカッションでは、Dell Technologies、Siemon、Keysightの専門家たちが、大規模な環境でも信頼性高く稼働する高性能AIファブリックを構築するための実践的な知見を共有します。
理論的な設計から実稼働可能なAIインフラストラクチャへ移行するために必要な、アーキテクチャの決定、接続オプション、および検証戦略を探ります。パネルディスカッションでは、DAC、アクティブカッパー、光ファイバー接続、現実的なワークロードエミュレーション、エンドツーエンドのシステム検証、そして組織が800Gから1.6Tへの移行にどのように備えるべきかについて議論します。
パネリストのご紹介
ジェームズ・ウィニア
シニアプロダクトマネージャー
Dell Technologies
ライアン・ハリス
セールスエンジニアリングディレクター
Siemon
アヴィク・バタチャリヤ
シニアプロダクトマネージャー
Keysight Technologies
リナス・ダウクサ
AI技術者
キーサイト・テクノロジー
800G向けに構築。1.6Tに備える。
AIファブリックは、大量の東西トラフィックを処理し、GPUを常に活用し、同期されたワークロードの下で予測可能なパフォーマンスを維持する必要があります。帯域幅だけでは不十分です。
Dell Technologies、Siemon、およびキーサイトの専門家が以下について議論します。
- 実稼働対応のAIネットワークの設計と検証
- DAC、アクティブカッパー、光ファイバーの選択
- 1.6Tに対応するための800Gインフラストラクチャの準備
「ステートフルネスで検証してください。ステートレスなトラフィックで検証しても、実際のネットワークで見られるボトルネックは明らかになりません。」
Avik Bhattacharya
キーサイト
「システムレベルのテストは、単純なレイヤー1ケーブルテストよりもはるかに信頼性を高めます。」
Ryan Harris
Siemon
「個々のコンポーネントテストだけでは不十分です。パフォーマンスを保証し、ボトルネックがないことを確認するには、エンドツーエンドのテストが必要です。」