オンデマンド
AIモデルの継続的な拡張に伴い、ハイパースケールデータセンターでは10万台以上のGPUが導入され、毎日数百万件のトランザクションを処理しています。このような大規模なシステムでは、わずかなエラーでも性能低下、導入遅延、さらにはトレーニングの失敗につながる可能性があります。調査によると、AIトレーニングの失敗の約50%は、システムまたはネットワークの障害に関連しています。
你的基础设施是否仍停留在传统组件级验证？
今こそ、システムレベルのテストにアップグレードし、実際のAIワークロードをシミュレートして、より高い拡張性と効率性を実現する時です！
キーサイトAIデータセンター新製品発表会オンラインライブ配信へようこそ。当社は3つの重要な新製品を深く分析し、物理層からアプリケーション層までAIワークロードを包括的にシミュレーションする方法を解説します。これにより、より効率的で信頼性の高いAIインフラストラクチャの構築を支援します。
直射輝点：
テストと測定技術者 , 測定エンジニア
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