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AIデータセンター
次世代のAIイノベーションを解き放つ
AIの可能性を解き放つ
AIデータセンターは最弱のリンクに依存しています。最先端のパフォーマンスでは、各チップ、ケーブル、インターコネクト、スイッチ、サーバー、GPUが可能性とリスクの両方を表します。個々のコンポーネントが独立して機能する必要があるだけでなく、膨大な需要の下でシステムとして一貫して動作する必要があります。
AIの作業負荷に対応できるネットワークを構築するには、すべてのコンポーネント、接続、構成を検証する必要があります。このような非常に高いリスクと規模において、わずかな効率向上、運用改善、または性能向上が大きな成果を生み出す可能性があります。これにより、中断を減らし、連鎖的な障害を防ぐことができます。
数字で見るAIデータセンター
2,500億ドル
2025年における大手テック企業のAIデータセンターへの投資額（推定）
1兆以上
AIを支える大規模言語モデルの総パラメーター数
45%
2030年にAIが駆動する世界経済成長の割合（推定）
100億ドル
2029年までの1.6Tおよび3.2T光トランシーバー市場（推定）
AIデータセンターのテスト：多層的な課題
AI時代における高速デジタル設計の加速
AIデータセンターはAI対応の半導体、チップセット、および高速デジタル（HSD）設計を必要とします。しかし、最先端の性能にはコストが伴います。速度や規格は常に進化しており、最新技術に対応するためには、1世代から2世代先を見越して考える必要があります。高度な設計要件を満たすことは、単なるデバッグを超えた取り組みを意味します。最新のPCIe®、DDR、CXL基準を満たす、または超えるためには、設計を分析し、潜在的な問題を予測できる高度なシミュレーションツールが必要です。
1.6Tを超えるAIインフラストラクチャの再構築
AIデータセンターが1.6Tイーサネット速度を採用する中、ネットワーク機器メーカーはそれをサポートする新しい光トランシーバを開発しています。しかし、高速接続には、AIネットワークの現実的な要求に対する高速検証も必要です。研究開発（R&D）および生産テストの拡大は、物理層を測定する低ノイズの機器だけでなく、プロトコル層イーサネットテストを利用して現実の性能を検証することを意味します。
AIデータセンターの性能と効率性の最適化
AIネットワークでは、コンポーネントレベルの検証だけでは不十分です。物理層のテストだけでは満たされません。相互運用性、性能、効率性をシステムレベルで評価しなければならず、それも現実のネットワーク条件下で行う必要があります。AIクラスターのコンポーネントを検証し、効率を最適化し、容量を拡大するには、AIワークロード全体をエミュレートした高度な洞察が求められます。ジョブ完了時間や集団通信帯域幅といった指標を追跡することで、ボトルネックを特定し、AIワークロードの分配を最適化し、それ以外では隠れてしまうコンポーネントレベルの問題を特定できます。
AIワークロード拡大を可能にする電力効率の最大化
AIデータセンターでは、エネルギー管理が性能と同じくらい重要です。しかし、最高の性能を持つサーバーとラック・スイッチが優れたチップやインターコネクトを使用していても、クロストークや電磁干渉によって電力管理の問題が発生し、拡張性に影響を与える可能性があります。設計自動化および測定ツールを使用せずに、電力供給ネットワークをシミュレートし、問題の根本原因を特定し、電力効率を確保することは非常に困難です。
AIデータセンターに関する知識を向上させよう
AIデータセンターの最適化とスケールアップのための5つの戦略
AIは産業を改革し、イノベーションを促進しています。しかし、独自のトラフィックパターン、動的なワークロード、そして絶え間ない性能へのプレッシャーにより、最小の問題でさえ重大な課題に発展する可能性があります。
現代のアプリケーション向けにAIデータセンターの性能を最適化するための5つの実践的な解決策を、このeBookで発見してください。
AIネットワーキングブートキャンプ
Keysightのエンジニアとともに、AIネットワークのテストとAIデータセンター導入の検証の世界を深く掘り下げましょう。このコース終了時には、この急速に進化する革新的なネットワーキングパラダイムを制御するために必要な洞察と自信を得ることができます。
AIデータセンタークラスターのスケーラビリティ向上
あなたのネットワークインフラストラクチャは、複雑で高トラフィックのAIトレーニングワークロードを処理するスケーラビリティを持っていますか？このホワイトペーパーでは、AIデータセンタークラスターのスケーリングに関する問題を掘り下げ、重要なネットワーク課題を特定し、組織のAI目標を達成するためのスケーラブルで信頼性の高いネットワークを確保する方法を解説します。
グループ操作のベンチマーク
AIクラスターでネットワーク性能を測定またはベンチマークすることは、追加のハードウェアコストなしで全体的なスループットを最適化および向上させる機会を特定するのに役立ちます。このホワイトペーパーでは、AI集団操作の仕組みを説明し、用語を定義し、AIネットワークのベンチマークに関連する最も一般的な指標をレビューします。
KeysightがAIデータセンターを強化する方法
弱点を排除する
コンポーネントレベルの性能を物理層のテストとシステムレベルのネットワークエミュレーションで保証します。
各レイヤーを最適化する
データセンターデザインをモデル化し、AIスケールでネットワーク機器を検証し、システムレベルの性能を微調整します。
AI容量を拡大する
実際のプロトコル、アプリケーション、ネットワークエミュレーションでデータセンターの性能を最大化します。
最新のAIデータセンターソリューションを探る
KAI Data Center BuilderでAIインフラを最適化
比類のない忠実度でAIデータセンターの性能をベンチマークします。KAI Data Center Builderは、大規模学習モデル（LLM）を構築するために使用される集合通信とアルゴリズムの組み合わせをエミュレートし、システム全体のテストを通じてネットワークインフラおよびAIファブリックを簡単に検証できます。
高速ベンチトップテスターでイーサネットの信頼性を最大化
次世代のAI最適化ネットワークとインターコネクトをテストします。完全なレイヤー1から3のテストカバレッジとポートあたり最大40Wのサポートを提供するKeysight Interconnect and Network Performance Tester 1.6Tは、スイッチメーカーやハイパースケーラー向けの最先端イーサネットテスト機能を提供します。
DCA-MサンプリングオシロスコープでAI相互接続を検証
224Gb/sサンプリングオシロスコープでネットワークの信頼性を最大化し、比類のない光学精度とトランシーバテスト効率を提供します。光学テストソフトウェアを使用してAI対応800G / 1.6Tネットワーク機器をテストし、大量生産用光トランシーバの製造テストを簡略化します。
AI対応テストセットアップを探る
PAM4受信機信号を分析する
エラー解析を使用してPAM4受信機信号を洞察します。
PCB信号の整合性を分析する
高速デジタルPCBでのクロストーク、ジッター、垂直ノイズ、フェーズノイズの検出と診断によって信号整合性のリスクを低減します。
PCle® 6.0プロトコル検証を実施する
物理層、データリンク層、およびトランザクション層でプロトコル検証を達成します。
FEC性能を評価する
エラー修正メカニズムを評価することで高速イーサネットリンクをテストします。
AIデータセンターのテストについて詳しく知る
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