オンデマンド
エンジニアリングチームは根本的な変化に直面しています。データレートが上昇し、周波数範囲が拡大し、AIシステムが大規模化するにつれて、従来の検証アプローチはその限界に達しつつあり、多くのチームはすでにこれらの課題に直面しています。
この4部構成のシリーズでは、何が変化したのか、検証がどこで破綻するのか、そしてエンジニアがどのように適応しているのかを探ります。プリシリコン設計からラボ測定、ネットワークエミュレーション、製造テストまで、ライフサイクル全体にわたって、チームが800Gインターコネクト、マルチテラビット光リンク、大規模AIクラスタをどのように検証しているかをご覧いただけます。
各セッションでは、問題を早期に特定し、費用のかかる手戻りを削減し、システムが大規模にわたって確実に機能するようにするための、ツール、ワークフロー、および測定戦略における実践的な変更点に焦点を当てます。
このシリーズに参加して、何が変化しているのか、システムがどこで限界に達するのか、そして次世代テクノロジーに対応する検証戦略を構築する方法を理解してください。
エピソード1 - データレートが2倍になった経緯と、検証が限界に達する場所
データレートは2倍になりましたが、検証方法はそれに追いついていません。PCIe、DDR、およびマルチテラビット光インターコネクトが進化するにつれて、エンジニアは設計プロセスのかなり早い段階で信号品質の課題に直面しています。
エピソード2 - 周波数範囲がどのように拡大したか、および測定忠実度がなぜ重要になったか
システムが高周波数および広帯域幅に移行するにつれて、わずかな測定誤差が費用のかかる設計上の決定につながる可能性があります。ワイヤレス、レーダー、衛星、および光の分野で働くエンジニアは、既存のツールの限界を押し上げる信号を検証する必要があります。
エピソード3 - システム規模がどのように拡大したか、およびネットワークトラフィック検証がなぜ不可欠になったか
AIデータセンターネットワークは現在、デバイスレベルの検証では実際のパフォーマンスを反映できない規模で動作しています。エンジニアは、単なる個別のテストではなく、現実的なトラフィック条件下でシステムがどのように動作するかを理解する必要があります。
エピソード4 - 製造の複雑性がどのように増加したか、および検証が進化しなければならなかった理由
半導体の複雑性が増し、ボード設計がより高密度になるにつれて、製造チームは、より厳しい公差、テストアクセスの削減、および歩留まりとスループットを維持するための高まるプレッシャーに直面しています。生産規模でのRF性能および高速デジタル信号品質の検証は、従来のアプローチでは対処が困難な新たな複雑さを加えます。
航空宇宙、衛星、通信分野のRF、マイクロ波、ワイヤレスエンジニアは参加すべきです。このセッションは、高精度な高周波測定と信号精度の向上を必要とするチームに適しています。
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