人工知能

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、私たちがテクノロジーとどのように関わり、テクノロジーが私たちとどのように関わるかを変革しています。そのため、当社は次世代のAIイノベーションの設計、検証、展開を支援するAIソリューションを構築しています。

データセンター業界の象徴

電子書籍

AIデータセンターを最適化し、スケールアップするための5つの戦略

最新のアプリケーション向けにAIデータセンターのパフォーマンスを最適化するための5つの実用的なソリューションをご覧ください。

人工知能ラーニングハブ
証拠に基づく考察:AIの解剖
AIを活用してテストの複雑さを克服します。
Juniper + キーサイト：次世代AIインフラストラクチャ

お客様のAIソリューションを見つける

AIネットワークの構築、データセンターインフラストラクチャの設計、または6G研究の推進のいずれにおいても、人工知能と機械学習が未来を形作っています。当社のAIソリューションが、開発ライフサイクル全体にAIを統合することで、製品の設計と開発を加速するのにどのように役立つかをご覧ください。

AI関連のユースケースを見つける

データセンター

AIデータセンターネットワークのテスト

AIワークロードのエミュレート、ネットワーク機器のベンチマーク、AIファブリックの検証方法について学びます。

データセンター

1.6Tトランシーバテストを最適化する

迅速で効率的な送信機分散およびTDECQ測定により、生産を拡張する方法を学ぶ。

ソフトウェアテスト

ビジュアル検証でUIテストを自動化します。

AIを活用したビジュアル検証で、ユーザーインターフェースの整合性を検証する方法を学びましょう。

データセンター

イーサネット・インターコネクトの検証

信頼性と性能をテストすることで、高品質なデータ伝送とエラー訂正を確保する方法を学ぶ。

ワイヤレス通信

6Gニューラルレシーバの性能を検証

AIを使用して、6Gニューラルレシーバ設計を最適化するために必要なサイト固有のデータを生成する方法を学びます。

セルフペース学習でAIソリューションをさらに深く掘り下げる

ブートキャンプ

AIネットワーキングの要点

コース

AI駆動型設計を用いた6G研究の革新

ブートキャンプ

高速デジタル規格の自動テスト
AIソリューションについてのお客様の声

AIに関するよくあるご質問

AIソリューションは単なるモデルではなく、推論、予測、自動化などのタスクに最適化された、データ、演算、オペレーションを含むオーケストラのように統制されたシステムです。データセンターのようなインフラを多用する状況では、AIソリューションは、コンピュートスタック（DDR/HBMメモリ、PCIe/CXLレーン）、インターコネクト（400G、800G、1.6T）、ネットワーキング・プロトコル（RoCEv2、RDMA）とシームレスに統合する必要がある。スケーラビリティは、ワークロードのストレス下でジッターのないデータ移動、低レイテンシ、高いシグナルインテグリティをサポートするこれらのレイヤーの能力によって決まります。

規模に応じて確実に機能させるためには、AIソリューションはこれらを組み合わせなければならない：

  • コンピューティング：PCIe/CXL相互接続で高速化された高帯域幅メモリ (HBM/DDR)
  • インターコネクト：信号品質と変調について検証済みの800G/1.6Tバックボーンおよび224G SerDes
  • ネットワーク：集合的な帯域幅最適化による低遅延通信
  • 電源：消費電力を管理し、ホットスポットを防ぐための熱を考慮した設計とパワーインテグリティツール

ジッター、クロストーク、回復時間、アルゴリズム帯域幅、バス帯域幅、ジョブ完了メトリックなどのKPIが追跡され、環境全体で持続的なパフォーマンスが保証されます。

AIソリューションは、レイテンシ許容度、計算強度、データ局所性に基づいて業界によって大きく異なります。例：

  • 金融サービスには、超低レイテンシと高い相互接続インテグリティ (PCIe Gen5 / CXL) が求められます。
  • ヘルスケアは、イメージングワークロード (DDR / HBMパフォーマンス) のために堅牢なメモリ帯域幅に依存しています。
  • クラウド／ハイパースケールオペレーターは、ラック規模の展開において、熱効率とジョブ完了時間を優先します。

これらのトレードオフは、ワークロードエミュレーションとシミュレーションのようなツールを使用してモデル化およびベンチマークされる必要があります。

AI関連のメリットには、ワークロードの自動化、運用コストの削減、よりスマートなシステム管理が含まれます。インフラストラクチャを認識するAIソリューションは、コンピューティングを動的に割り当て、データを効率的にルーティングし、テレメトリに基づいて障害を予測できます。

これらの課題には以下が含まれます。

  • メモリ、インターコネクト、およびパワー領域全体にわたる設計検証
  • 高速信号速度（224 Gbps、1.6T）での変調品質の維持
  • AI負荷条件下での熱および電力の完全性の制御

徹底的なエミュレーションとベンチマークなしには、AIの展開は予期せぬジッター、レイテンシ、または帯域幅のボトルネックにより失敗するリスクがあります。

AIデータパイプラインは、インフラストラクチャの制約を考慮して設計する必要があります。高性能環境では：

  • データはメモリの近くで前処理されます (例: HBMニアプロセッシング)
  • PCIe / CXLは、メモリプーリングと効率的なアクセスを可能にします。
  • ネットワーク構成により、コンピュートノード間で低遅延転送が可能になります 

さらに、初期検証中に収集されたテレメトリ（例：シグナルインテグリティテストやワークロードエミュレーションから）は、モデルの性能とトレーニング戦略の改善に役立ちます。

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