AIソリューション
- ネットワークテスト
- インターコネクトテスト
- コンピュータのテスト
- コンポーネントテスト
ベンチマークを簡素化し、ネットワーク性能を検証し、データセンターの効率を最適化するAIソリューションを探る。最大1.6Tのロスレスイーサネットをテストし、現実的で高密度のトラフィック、ワークロード、プロトコルエミュレーションを使用して、トレーニングと推論のためのクラスター性能を評価します。これにより、GPUベースのラボセットアップへの依存を軽減します。AI固有のトラフィックパターンとワークロードプロファイルをモデル化し、ネットワークパラメータがコンポーネントレベルとシステムレベルの両方で性能にどのように影響するかを理解します。
AIデータセンター検証
AIデータセンターの性能をベンチマークし、実世界のAIワークロードを大規模にエミュレートし、ネットワーク機器とAIネットワークを検証します。
クラウドベースのネットワークテスト
AIネイティブベンチマーク、高速演算負荷のシミュレーション、および大規模テストにより、AIネットワークのパフォーマンス、安定性、およびセキュリティを評価します。
ネットワークパフォーマンス テスト
AIネイティブのRoCEv2プロトコル生成とテストにより、ネットワークベンチマークを改善し、AIデータセンターの展開を最適化します。
ネットワークトラフィック生成
AIに対応した400G～800Gの商用ネットワーク導入前に、ネットワーク・デバイスのパフォーマンスを評価。AIデータセンターを含む広範なL2-L3ユースケースのテスト。
実世界の性能条件下で電気および光トランシーバーを検証するAIソリューションにより、AIデータセンターインターコネクトの開発を加速します。高帯域幅、低ノイズの測定器と、スループットを向上させテスト時間を短縮する自動化されたワークフローを使用して、800Gおよび1.6Tシステムのコンプライアンスおよび生産テストを簡素化します。複数世代の高速ネットワーク標準をサポートするように設計されたスケーラブルな設計およびテストプラットフォームにより、3.2Tイーサネット以降の研究開発を可能にします。
フォトニックおよび光テスト
224Gb/秒の光測定により、AIデータセンター向け光トランシーバの性能を検証。
インターコネクトとネットワーク・パフォーマンスのテスト
212Gbps電気レーン・インタフェースを使用し、AIに最適化されたイーサネット・デバイスとインターコネクトの信頼性、安定性、性能、相互接続性を検証する。
AIデータセンターアーキテクチャに最適化されたAIソリューションにより、AI対応の半導体および高速デジタル設計を推進します。メモリおよびPCB設計のデバッグ、設計スピンの最小化、信号解析および検証用の高精度測定器による開発加速を実現します。PCI Express® (PCIe®)、ダブルデータレートDDRメモリ、およびCompute Express Link (CXL)規格のコンプライアンス試験を自動化し、ワークフローを簡素化して、信頼性の高い標準ベースの性能を確保します。
プロトコル解析
キャリブレーション不要で、AI対応PCIe®デバイスのディーププロトコル解析を実行します。データトラフィックをエミュレートおよび可視化し、AIデータセンターの準備状況に関する問題を特定します。
レシーバー コンプライアンステスト
PCIe、USB4、MIPIなど、最新世代のAIデータセンター標準に準拠するために、幅広いデジタル高速バスをテストします。
主要なネットワーク機器メーカーと共同で構築されたAIデータセンターインフラストラクチャ向けのAIソリューションを探ります。ネットワークスタックのあらゆる層をカバーする光および電気シミュレーション、検証、テストソリューションを使用して、AIデータセンターにおけるネットワークコンポーネントのデバッグ、コンプライアンスの検証、パワーインテグリティの特性評価を行います。設計、検証、自動テストのための統合ツールにより、設計リスクとセットアップの複雑さを軽減し、高速条件下での相互運用性とシグナルインテグリティを確保します。
デバッグとコンプライアンス・テスト
AI最適化された電気および光コンポーネントの物理層性能に関する深い洞察を得る200 Gb/s以上で。複数のIEEEおよびOIF規格への適合性をテストします。
レシーバー特性評価とコンプライアンス試験
最大3.2Tの高速デジタル 光リンクおよび電気リンクを生成、特性評価、試験し、AIデータセンター向けのインターコネクトが厳しい性能と信頼性の要求を満たすことを保証します。
実環境信号生成
AIデータセンターの展開向けに、複雑な信号の設定、高密度通信の検証、設計パフォーマンスの特性評価を行います。
コンポーネントの解析
AI対応光コンポーネントの特性評価およびレシーバとトランスミッタの試験。複数の変調フォーマットで高ボーレートのネットワーク機器をテストします。
改善されたシグナルインテグリティ測定により、AIインフラストラクチャのプロトタイピングと大量生産を加速します。16ポートまたは32ポートのSパラメータ測定とマルチポートチャネル解析により、クロストークを軽減します。
パワーレール解析
AIデータセンター用ネットワーク機器のためのパワーインテグリティ測定。mV感度が必要な電源ノイズ、電源リップル、突発現象を測定する。
パワーインテグリティ解析
AIデータセンターインフラストラクチャおよび高速デジタル設計において、パワーインテグリティを測定し、根本原因解析を実行します。
AIデータセンターのユースケースを探る
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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
AIワークロードのエミュレート、インフラストラクチャのベンチマーク、ネットワークのレジリエンス向上により、データセンターのパフォーマ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
データセンターのインフラの拡大。400G/800Gから1.6T、そしてその先へ。
カタログ
データセンター・インフラ全体が最新の業界規格を満たし、コンプライアンスと相互接続性を確保した上で市場投入までの時間を短縮するためには。
AIソリューション 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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