- 概要
- すべてのモデル
- サポート
800GEおよび1.6Tネットワーク向けの実環境トラフィックエミュレーション
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の超高速トラフィック生成を提供します。800GEおよび1600GEモデルで利用可能で、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とともに、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。ベンチトップ型とラックマウント型の両方のフォームファクタで1.6Tをサポートしており、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が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インサイトを提供します。人気のある構成のいずれかについて、今すぐ見積もりをリクエストしてください。 モデル選択でお困りですか？以下のリソースをご覧ください。
1.6Tトラフィック生成
FECおよびビットエラーレート（BER）解析を含め、次世代AIネットワークコンポーネント、インターコネクト、ケーブルを800GEおよび1600GEのラインレートでテストします。
AIトレーニングエミュレーション
アクセラレータとインターコネクト間で、AIトレーニングおよび推論ワークロードを反映した、バースト性のあるリアルなデータフローをエミュレートします。
輻輳解析
リアルな大規模トラフィックシナリオの下で、スイッチの動作、リンクジッター、キュー深度、遅延を測定します。
柔軟なフォームファクター
軽量でオフィス環境でも静かなシャーシとラックマウントオプションにより、1.6Tシリコン、光部品、ケーブルのテストをどこでも実施できます。
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Interface speed modes
800GE, 400GE, 200GE, 100GE, 1600GE
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インタフェース
OSFP800, OSFP1600
人気の構成
インターコネクトおよびネットワーク性能テスター、4ポート ベンチトップ シャーシ
2ポート ベンチトップ シャーシ
2ポートハーフ・ラックマウント・シャーシ
サービスとサポート
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。
よくあるご質問
AIデータセンターは、GPU、スイッチ、アクセラレーター間の緊密に同期された高帯域幅接続に依存しています。信号劣化、電力不安定性、熱問題などの銅線または光インターコネクトの弱点は、レイテンシを引き起こし、トレーニングの停止を招いたり、全体的なジョブ完了効率を低下させたりする可能性があります。インターコネクト検証は、AIトレーニングと推論によって生成される集中的で持続的なワークロードの下で、高速リンクが確実に機能することを保証します。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ト製品は、212 Gb/sの電気レーン全体で最大1.6 Tbpsのフルレートトラフィックをシミュレートし、大規模なGPUクラスターやAIファブリックネットワークに展開する前に、トランシーバー、AOC、DAC、およびミッドボードオプティクスにおける相互運用性、性能マージン、およびストレス応答をエンジニアが検証できるようにします。
AIワークロードは、従来のエンタープライズまたはクラウドワークロードとは大きく異なる、高度に同期された非均一なトラフィックパターンを生成します。これには、バースト性の高い高ファンアウトフロー、集合操作、およびデータセンターファブリック内の東西トラフィックにおけるマイクロ秒レベルのレイテンシ感度が含まれます。従来のトラフィックジェネレーターは、実際のパフォーマンスボトルネックを露呈できない定常状態の合成パケットストリームを使用することがよくあります。INPTシステムは、AI特有のトラフィックモデリングを使用して、AIアクセラレーターとGPU間の通信動作を正確にエミュレートし、ジョブレベルのタイミング、バーストサイズ、同期ダイナミクスを再現します。このアプローチにより、実際のAIトレーニングシナリオを反映した条件下でのインターコネクトの有意義な性能評価が可能になり、輻輳ポイントの特定とファブリックレベルのルーティングおよび設計の最適化に役立ちます。
800GEおよび1.6Tの速度でのテストには、112 Gb/sおよび224 Gb/sの電気レーンでPAM4シグナリングを使用し、フルラインレート伝送が可能なトラフィックジェネレーターが必要です。キーサイトのINPTソリューションは、ポートあたり最大1.6 Tbpsの高密度イーサネットトラフィック生成を実現し、1x1600GE、2x800GE、4x400GE、または8x200GE構成に対応する設定が可能です。これらのプラットフォームは、実際のアプリケーション層プロトコルを使用して最悪のシナリオをエミュレートし、エンジニアが負荷時のスループット、レイテンシ、およびFEC耐性を測定できるようにします。このシステムは、ポートあたり最大40Wの消費電力でトランシーバーのストレステストを行うことができ、現実的な熱的および電気的動作条件下で次世代光インターコネクトの適切な性能を保証します。
インターコネクトの性能は、AIインフラストラクチャにおける堅牢な動作を確保するために、複数のレイヤーにわたって測定する必要があります。重要なメトリックには、リンクレベルのレイテンシ、FEC訂正率、パケット損失、ジッター、輻輳応答、キュー深度が含まれます。キーサイトのINPTプラットフォームは、詳細なテレメトリとリアルタイム分析を提供し、高負荷データ転送中のボトルネックを明らかにします。エンジニアは、バッファ圧迫、再送イベント、非対称トラフィック負荷などの条件下でのデバイスの動作を監視できます。この可視性は、シリコンレベルの設計、スイッチファームウェア、およびトポロジの決定を最適化するのに役立ち、最終的に、大規模なAIモデルのトレーニングと推論におけるネットワークの効率と安定性を向上させます。