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AIインターコネクト
1.6T以降のAIインフラストラクチャを再構築。
AIのための信頼性の高いインターコネクトの確保
AIデータセンターの実際の要求と条件に対して光トランシーバーを検証します。高度な低ノイズ設計およびテストソリューションにより、AI対応インターコネクトの研究開発および生産テストを拡張します。AIに最適化されたテストおよび測定ツールを使用して、すべてのレイヤーで光および電気性能を最適化および検証することにより、1.6T接続を確保します。
AIインターコネクトに関する知識を深める
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は産業を変革し、イノベーションを推進しています。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圧力は、わずかな問題でさえも重大な問題へとエスカレートさせる可能性があります。
このeBookを読んで、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発見してください。
800G / 1.6T データセンター トランシーバーテスト
データセンターのAI対応インターコネクト、800Gおよび1.6Tの速度へのニーズにお応えします。高速イーサネットの高速応答時間と高帯域幅レートをサポートするために必要な新技術をご覧ください。
データセンターにおける1.6Tイーサネット
AIは相互接続速度をますます高速化しています。800Gから1.6Tへの移行が進む中、このコースでは1.6Tイーサネットを可能にするための貴重な洞察を提供するとともに、212 Gb/sおよび224 Gb/sのレーン速度を可能にする新しい電気および光技術に光を当てます。
デジタル設計およびインターコネクト規格
デジタル信号がギガビットおよびテラビットの速度に達すると、予測不能な事態が常態化します。デジタル規格に関して言えば、新しい世代や技術の進歩は、常に新たな障害をもたらします。最先端のデジタル設計における課題を克服するために、シミュレーション、測定、およびコンプライアンスのためのツールを探求してください。
800Gおよび1.6Tの速度における性能と信頼性を最適化します。
光トランシーバー向けの高帯域幅、低ノイズのテストソリューションにより、AIインターコネクトに対する増大する性能要求に先行して対応します。
次世代のAI対応光学部品の開発を加速
データセンターネットワーキング標準の複数世代の開発に対応するように構築された、高性能で将来性のある計測器でR&Dを加速
精度を損なうことなくテスト効率を最大化
品質を犠牲にすることなくスループットを向上させ、コストを削減する自動化ソリューションにより、コンプライアンスおよび生産テストを効率化します。
AIインターコネクト試験ソリューション
1.6Tイーサネットの信頼性と性能を最大化
AIインターコネクトおよびデータセンターネットワーク向けに最先端のイーサネット製品をテストします。物理層（L1）およびプロトコル層（L2-3）のテストサポートにより、キーサイト インターコネクト/ネットワーク性能テスター 1600GEは、光およびアクティブケーブルインターコネクト、シリコンチップ、ネットワーク機器、AIネットワーク向けに比類のないテストカバレッジを提供します。
AIインターコネクトを高い忠実度と精度で検証
キーサイト DCA-Mサンプリングオシロスコープは、224 Gb/sの光測定を実行し、AIデータセンター向け光トランシーバーの性能を検証します。強力で柔軟な光テスト最適化ソフトウェアと組み合わせることで、効率的な大量の光トランシーバー製造テストプログラムを作成できます。
AIデータセンター標準への準拠を証明
複雑なイーサネットテスト要件を克服し、キーサイトのビットエラーレートテスター (BERT) を使用して効率的かつ正確な光トランシーバーのコンプライアンスを実現します。高帯域幅、低ノイズ測定により高度なレシーバー信号を解析し、レシーバーの問題やリンク内の他の箇所のトラブルシューティングを行います。
448 Gb/sレーンレートの研究とパスファインディングを加速
キーサイトの任意波形発生器（AWG）を使用して、448 Gbps / 3.2T AIインターコネクトの研究開発を加速します。異なる変調フォーマットとデータソースを使用して独自の高帯域幅、低ジッタの光信号を生成し、レシーバーのコンプライアンスをテストし、設計検証を効率化します。
AIインターコネクト向け光Tx/Rxテストを効率化
光レシーバーおよび光トランスミッターのテスト設定の将来性を確保します。キーサイトのライトウェーブコンポーネントアナライザは、リターン・トゥ・ゼロ（RZ）、ノンリターン・トゥ・ゼロ（NRZ）、パルス振幅変調（PAM）形式の高速ボーレートネットワーク機器をテストするための広い帯域幅範囲を提供します。
1.6T向けシグナルインテグリティ測定を向上させます。
R&Dプロトタイピングおよび大量生産でシグナルインテグリティラボが使用するのと同じツールを選択してください。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、キーサイトの物理層テストシステム（PLS）2025は、1.6T AIインターコネクトでビットエラーを引き起こすクロストークの問題を軽減します。
1.6Tはイーサネットの未来です。準備は万全ですか？
AI主導のデータセンタートラフィックの爆発的な増加はすでに始まっています。間もなく、800Gでさえ十分ではなくなるでしょう。1.6Tはイーサネットの未来であり、その未来は今ここにあります。
標準と適合性試験が進化し続けるにつれて、テクノロジーは市場の先を行く必要があります。専門家の予測、アドバイス、試験ソリューションで準備を整えてください。業界の専門家が、最新のイーサネット開発、1.6Tに期待されること、市場が克服すべき課題、およびそのテクノロジー向けの包括的な試験ソリューションについて議論するのをお聞きください。
AIインターコネクト検証用テストセットアップ
AIデータセンターにおけるイーサネットインターコネクトの検証
高品質なデータ伝送とエラー訂正を確保します。
1.6T光トランシーバーテストの最適化
高速かつ効率的な送信機分散およびTDECQ測定により、1.6T光トランシーバーの生産を拡大。
PAM4レシーバー信号の解析
PAM4レシーバー受信信号を理解するために、エラー解析を使用する。
FEC性能を評価します。
誤り訂正メカニズムを評価することにより、高速イーサネットリンクをテストします。
800G光トランシーバーテストの最適化
スループットを向上させ、大量テストのコストを削減します。
800G電気レシーバーのコンフォーマンステスト
53 GBd PAM4におけるIEEEおよびOIF仕様への適合性を証明
800G電気トランスミッターのコンフォーマンステスト
テストプロセスを自動化し、高速で正確な相互運用性結果を提供します。
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よくある質問: AIインターコネクト
インターコネクト（トランシーバー）は、ネットワーク内でサーバーとスイッチを接続し、コンポーネント間のデータ転送を可能にするデバイスです。短距離の場合、インターコネクトは電気（銅線）または光であることがあります。長距離の場合、光インターコネクトは、性能が高く、長距離での信号損失が少ないため、一般的に使用されます。
AIインターコネクト（機械学習データセンター環境で使用）は、推論（従来のデータセンター環境）で使用される同様のインターコネクトと何ら変わりはありませんが、インターコネクトにかかる負荷/使用率は、長期間にわたって大幅に大きくなります。機械学習AI展開のためのインターコネクトの選択は、ネットワークにおける性能と寿命を確保するために慎重に行う必要があります。生産インターコネクト間のサンプル間変動に十分なヘッドルームがあることを確認するために、ビットエラーレート（BER）などの測定に注意を払う必要があります。
ネットワークにおけるインターコネクトは、サーバーとスイッチ、またはスイッチとスイッチを接続します。高性能AIネットワークでは、ワークロードが最適化された環境で実行されることが重要です。最適化されたネットワークで動作する高速で高品質なインターコネクトは、AIネットワークにおいてワークロードがデータをネットワークに待機しないようにするのに役立ちます。
AIシステムで使用される相互接続技術には、オフチップとオンチップの2つの主要なファミリーがあります。
オフチップ相互接続は、サーバー、スイッチ、アクセラレータなどの個別のコンポーネント間の通信を、多くの場合ボード間またはラック間で処理します。このカテゴリの主要なテクノロジーには、RDMA / RoCEv2を搭載したイーサネット、InfiniBand、PCI Express (PCIe)、Compute Express Link (CXL)、およびNVLinkが含まれます。
オンチップ相互接続は、単一のチップまたはパッケージ内で動作し、コアやメモリなどの内部コンポーネント間の超高速通信を可能にします。このカテゴリの主要なテクノロジーには、High Bandwidth Memory (HBM)、Network-on-Chip (NoC)、およびCo-Packaged Optics (CPO) が含まれます。
オンチップ相互接続は、単一チップ上のGPU、CPU、メモリなどのコンポーネント内の通信に限定されます。これらは極めて短く、高速で、電力効率の高い通信経路です。オフチップ相互接続は、データセンター全体、さらにはそれ以上の範囲にわたることができます。これらは高速ですが、短いオンチップ相互接続ほどではありません。しかし、これらはより耐障害性が高く、システムレベルの通信に最適化されています。
AIインターコネクトにおけるイノベーションには、コヒーレントオプティクス、リニアプラガブルオプティクス (LPO)、コパッケージドオプティクス (CPO)、Compute Express Link (CXL)、および高度なインターコネクトネットワークトポロジーが含まれます。
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