AIデータセンターのエンドツーエンド検証

カラフルなオーバーレイが施されたデータセンター

1.6T規模のAIワークロードにおけるネットワークの信頼性を強化​

1.6T規模のAIインフラストラクチャでは、レイテンシの変動、輻輳の挙動、相互接続の不安定性などが露呈する現実的なワークロード条件下で検証を行う必要があります。個別のコンポーネントテストにとどまらず、ワークロードのエミュレーション、自動化、および大規模なトラフィック生成を組み合わせた戦略へと踏み出す方法をご紹介します。

次世代AIデータセンターの構築と検証

データセンターで一緒に働く2人のエンジニア。

1.6T AIデータセンターインフラストラクチャの検証

フルスタックの可視性でAIデータセンターを検証し、レイヤー1～3の1.6Tイーサネット相互接続パフォーマンスをストレステストします。また、現実的なAIトラフィック条件下でのトランシーバーの信頼性と相互運用性を確保します。

色鮮やかなデータセンターの写真。

はじめにtoAI データセンターのエミュレーションと最適化

実際のAIワークロードエミュレーションを使用してネットワークのボトルネックを特定し、大規模なAIデータセンターのパフォーマンスを最適化します。

オシロスコープのプローブを持つ手の写真。

AIデータセンターのスケーリング：最先端の導入戦略

業界リーダーから実証済みのAIスケーリング戦略を学び、高性能で将来に対応するインフラストラクチャを構築するための実践的なインサイトを獲得します。

トリガーポイントのオシロスコープ画面への影響

AIの次なる展開は？主要なトレンドと洞察

次世代AIインフラストラクチャを形作るトレンド、テクノロジー、および検証戦略を探索します。

注目のオンデマンド・ウェビナー

次世代イーサネット・ネットワークとAIファブリックを大規模に検証するための、キーサイトのエキスパートによる実践的なインサイトを獲得します。

ウェビナー

1.6Tイーサネット：相互接続検証の簡素化

次世代のAIおよびネットワークインフラストラクチャの検証、最適化、およびスケーリングを行うための実践的なインサイトを獲得します。
ウェビナー

1600GE AIファブリック：検証とエミュレーション

展開前にAIファブリックを検証し、ボトルネックを特定し、ネットワークパフォーマンスを最適化する方法を学びます。
ウェビナー

448G PAM4：3.2Tデータセンターの未来

将来の3.2T AIデータセンターと高速イーサネットを可能にする448G PAM4のブレークスルーについてご覧ください。

その他のデータセンターリソース

最新のキーサイトリソースを活用した、エンドツーエンドのAIデータセンター検証について詳しくご覧ください。

AIデータセンターインフラストラクチャの検証を支援する製品

キーサイトのRoCEv2ロスレスイーサネットテストバンドル（AresONE-S 400GE QSFP-DD 16ポート固定シャーシモデル用）。

Keysight AIデータセンタービルダー

AIネットワークインフラストラクチャの設計と展開を加速します​。

1.6 光送信ソリューション

固定構成サンプリングオシロスコープ (DCA-M)

DCA-Mサンプリングオシロスコープは、次世代AIデータセンターインフラストラクチャ向けの224 Gbps/112 GBd PAM4マルチモードリンクの高速検証を可能にします。

AresONE 1600GE テストプラットフォーム

AresONE 1600GE

現実的なAIワークロードをエミュレートし、200GEから1600GEまでのイーサネットファブリックを検証します。

相互接続ネットワーク性能テスター

相互接続およびネットワーク性能テスター

相互接続のテストと、ポートあたり最大1.6Tのトラフィックのエミュレートを行います。

FITS-8CH、2RU ベンチトップ シャーシ

機能性インターコネクトインターコネクトテスト ソリューション FITS-8CH

1.6テラビット（224G）相互接続用のエラーパフォーマンス検証システム。

KAI Inference Builder

KAI Inference Builder

現実的なAIワークロードをエミュレートして、AI推論インフラストラクチャの検証、ベンチマーク、および最適化を行います。

クロック信号のジッタを分析する方法

クロックジッタの解析には、高性能な卓上型オシロスコープ、ジッタ解析ソフトウェア、およびプローブが必要です。高速デジタルシステムにおける決定論的およびランダムなタイミング変動を特定する方法について学びましょう。

詳細はこちら

決定論的ジッターの原因を特定する方法

決定論的ジッターの原因を特定するには、高性能ベンチトップオシロスコープ、ジッター解析ソフトウェア、およびプローブが必要です。デジタル設計における再現性のあるタイミング変動を特定する方法について学びましょう。

詳細はこちら

高速設計における隠れた信号エラーの発見方法

高速デジタル設計において、隠れた断続的な信号の異常を発見するには、高性能な卓上型オシロスコープが必要です。正常な波形挙動と、意味のある異常事象を区別する方法について学びましょう。

詳細はこちら

AIデータセンターに関するさらなる知見やリソースをご覧ください

 
お問い合わせ ロゴ

弊社の専門家にお問い合わせください。

所望のソリューションを見つけるのにお困りですか？

お問い合わせ