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インターコネクトをテストし、ポートあたり最大1.6Tのトラフィックをエミュレート
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1.6テラビット(224G)評価 誤り評価
キーサイトのインターコネクトおよびネットワーク性能テスターは、AIクラスターおよびデータセンターネットワークにおける銅線および光インターコネクトの帯域幅、レイテンシ、安定性を検証するために、超高速トラフィック生成を提供します。800GEおよび1600GEモデルで利用可能なこれらのテスターは、現実的なトラフィックプロファイルと輻輳制御プロトコルをエミュレートし、PHYおよびリンク層エラー訂正アルゴリズムからの詳細なメトリックを用いて、AI/ML環境におけるスイッチ、ケーブル、アクセラレータの性能を特性評価します。ベンチトップとラックマウントの両方のフォームファクタで1.6Tをサポートするこれらのシステムは、ネットワーク機器開発者とデータセンターオペレーターに、AIワークロード処理向けにインターコネクトを最適化するために必要な洞察を提供します。選定にお困りですか?以下のリソースをご覧ください。
AIおよびデータセンターネットワークにおけるデータスループットの向上に対する需要は、業界の800GEおよび1.6テラビットイーサネット (1.6T) ネットワーク相互接続への移行を加速させています。212Gb/sおよび106Gb/sを超える電気レーンで動作するインターフェースは、ネットワークインフラストラクチャ全体でより高い信頼性目標を達成するために不可欠です。ネットワークは、帯域幅の増加とギガビットあたりのコスト削減を実現する必要があります。800GEおよび1.6TプラガブルMSAの業界標準は、広範な高速ファイバーおよび銅線相互接続タイプを定義しています。キーサイトのマルチレーン機能相互接続テストソリューション (FITS 8CH) は、機能的なBERおよび前方誤り訂正 (FEC) エラー性能検証のための8つのTxおよび8つのRxチャネルを提供します。
キーサイトのインターコネクトおよびネットワーク性能テスターは、AIクラスターおよびデータセンターネットワークにおける銅線および光インターコネクトの帯域幅、レイテンシ、安定性を検証するために、超高速トラフィック生成を提供します。800GEおよび1600GEモデルで利用可能なこれらのテスターは、現実的なトラフィックプロファイルと輻輳制御プロトコルをエミュレートし、PHYおよびリンク層エラー訂正アルゴリズムからの詳細なメトリックを用いて、AI/ML環境におけるスイッチ、ケーブル、アクセラレータの性能を特性評価します。ベンチトップとラックマウントの両方のフォームファクタで1.6Tをサポートするこれらのシステムは、ネットワーク機器開発者とデータセンターオペレーターに、AIワークロード処理向けにインターコネクトを最適化するために必要な洞察を提供します。選定にお困りですか?以下のリソースをご覧ください。
AIおよびデータセンターネットワークにおけるデータスループットの向上に対する需要は、業界の800GEおよび1.6テラビットイーサネット (1.6T) ネットワーク相互接続への移行を加速させています。212Gb/sおよび106Gb/sを超える電気レーンで動作するインターフェースは、ネットワークインフラストラクチャ全体でより高い信頼性目標を達成するために不可欠です。ネットワークは、帯域幅の増加とギガビットあたりのコスト削減を実現する必要があります。800GEおよび1.6TプラガブルMSAの業界標準は、広範な高速ファイバーおよび銅線相互接続タイプを定義しています。キーサイトのマルチレーン機能相互接続テストソリューション (FITS 8CH) は、機能的なBERおよび前方誤り訂正 (FEC) エラー性能検証のための8つのTxおよび8つのRxチャネルを提供します。
AIデータセンター向けに設計された高速テストプラットフォームで、次世代1.6Tイーサネット・インターコネクトを検証します。INPT-1600GEは、高度なトラフィック生成と解析にインテリジェントな自動化を組み合わせることで、212 Gb/sの電気レーン全体でシリコン、ケーブル、ネットワーク機器のベンチマークを行います。インターコネクト・テスト・システム(ITS)ソフトウェアと組み合わせることで、マルチユーザー・スケジューリング、自動レポート作成、そして初のインターコネクト・ライブラリにより検証を効率化し、テストスループットを加速し、インサイトを得るまでの時間を短縮します。
実際のAIワークロードをエミュレートし、インターコネクト性能を最適化し、将来のネットワークの要求に対応するために構築されたスケーラブルなラックマウントまたはベンチトップソリューションで、インフラストラクチャを将来にわたって保証します。
厳選されたサポートプランと、優先的な対応および迅速なターンアラウンドタイムにより、迅速なイノベーションを実現します。
予測可能なリースベースのサブスクリプションとフルライフサイクル管理ソリューションにより、ビジネス目標をより迅速に達成できます。
KeysightCareのサブスクライバーとして、コミットされた技術サポートなど、より質の高いサービスをご体験ください。
テストシステムが仕様どおりに動作し、ローカルおよびグローバルな標準に準拠していることを保証します。
社内での講師主導トレーニングやeラーニングにより、迅速に測定を実施できます。
キーサイトのソフトウェアをダウンロードするか、最新バージョンにアップデートしてください。
AIデータセンターにおいて、相互接続の検証は重要です。なぜなら、AIのトレーニングや推論は、GPU、スイッチ、アクセラレータ間の厳密に同期された高帯域幅の通信に依存しているからです。
銅線や光ファイバー回線における信号劣化、遅延変動、あるいは熱的不安定性は、トレーニングジョブの速度低下やワークロードの障害を引き起こす可能性があります。キーサイトは、エンジニアが持続的なAIワークロード下で相互接続の信頼性と性能を検証できるようにし、大規模なGPUクラスターやAIファブリックへの導入前に、高速回線が正しく動作することを保証するのに役立ちます。
AIに特化したトラフィックモデリングは、AIワークロードによって生成される、同期化され、バースト性があり、レイテンシに敏感なトラフィックパターンを再現します。従来のトラフィックテストでは、多くの場合、定常状態のパケットストリームに依存していますが、これでは集合的な操作、高ファンアウトフロー、あるいはアクセラレータ間の通信挙動を反映することができません。
この区別が重要なのは、AIデータセンターの相互接続は、輻輳箇所やパフォーマンスのボトルネックを特定するために、現実的なワークロード条件下で検証されなければならないからです。キーサイトは、このようなワークロードを意識した相互接続の検証をサポートしています。
相互接続テストソリューションは、インターフェースおよび必要な検証の種類に基づいて選定されます。
イーサネット相互接続では通常、銅線および光リンクにおける帯域幅、遅延、トラフィック挙動について、システムおよびネットワークレベルの検証が必要となりますが、これはキーサイトの「Interconnect and Network Performance Tester(INPT)」の機能と合致します。 Peripheral Component Interconnect Express(PCIe)などの電気インターフェースでは、シグナルインテグリティやビットエラー率(BER)を含む物理層の検証が必要となる場合が多く、これはFunctional Interconnect Test Solutions(FITS)の機能と合致します。800GEおよび1600GE環境では、大規模な環境での安定した運用を実現するために、性能と信頼性の両方を検証する必要があります。
相互接続テストとは、実際の運用環境下において、高速リンクの性能、信頼性、およびエラー処理能力を測定するための検証手法である。
一般的な相互接続テストには、シグナルインテグリティ、コンプライアンス、帯域幅、遅延、およびトラフィックの安定性検証などが含まれます。高速イーサネットリンクについては、ビット誤り率(BER)や前方誤り訂正(FEC)の性能も評価されます。これらのテストは、800GEおよび1600GEの速度で動作するAIおよびデータセンターネットワークにおいて、銅線および光ファイバーによる相互接続が確実に機能することを検証するのに役立ちます。キーサイトは、こうした高速通信の検証要件に対応した相互接続およびネットワーク性能テストソリューションを提供しています。
相互接続テストシステムの仕様は、そのプラットフォームが次世代リンクの目標データレート、レーンアーキテクチャ、およびエラー性能を検証できるかどうかを決定する。
主な検討事項としては、800GEおよび1600GEリンクのサポート、マルチレーンアーキテクチャ、ならびにシグナルインテグリティ、BER、FEC性能といった詳細な物理層(PHY)指標が挙げられます。相互接続およびネットワーク性能テストの分野で業界をリードするキーサイトは、こうした次世代リンク要件の検証を支援します。
相互接続テストは、最新の高速リンクの性能および検証要件を規定する規格や技術をサポートしています。これには、800GEおよび1600GEに加え、PCIeやCompute Express Link(CXL)などのキャッシュコヒーレント相互接続が含まれます。
検証の対象には、銅線および光通信環境におけるプラグイン可能な相互接続フォーマットも含まれます。ネットワークやアクセラレータインフラが信頼性を維持しつつ高速化が進むにつれ、これらの技術の重要性はますます高まっています。キーサイトは、こうした進化を続ける相互接続規格や技術にわたる検証をサポートしています。
高速銅線および光リンクの検証を行うための相互接続テスト環境を構築するには、トラフィック生成、トラフィック分析、およびエラー測定を組み合わせ、現実的な運用条件下でリンクをテストする必要があります。
一般的な構成には、超高速トラフィックの生成と分析に加え、テスト管理、自動化、およびレポート作成のためのソフトウェアが含まれます。この環境は、AIデータセンターネットワークにおける物理層およびシステム層全体での帯域幅、遅延、トラフィックの安定性、およびリンクの信頼性の検証をサポートします。キーサイトは、こうした高速相互接続の検証ワークフローをサポートしています。
高速相互接続のテストにおける一般的な課題には、信号損失、クロストーク、ノイズ、および熱的影響などがあり、これらはリンク速度やレーン密度が高まるにつれて顕著になります。これらの問題は、銅線および光相互接続において、シグナルインテグリティ、BER、FEC性能、およびリンク全体の安定性に影響を及ぼす可能性があります。
緩和策としては、通常、現実的なトラフィック条件下でのリンク検証、必要に応じて輻輳挙動のシミュレーション、および詳細な物理層メトリクスの分析などが挙げられます。キーサイトは、現代の高速相互接続環境において、エンジニアがこうした課題を特定し、対処できるよう支援する検証ワークフローを提供しています。