1.6T AI 네트워크를 위한 엔드투엔드 검증에 대한 산업 인사이트

1.6T에서는 규정 준수 테스트가 여전히 필수적이지만, 그 자체만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이제 AI 인프라는 배포 전에 지연 시간 변화, 혼잡 동작, 상호 연결 불안정성 및 워크로드 동기화 효과를 노출하는 실제 워크로드 조건에서 검증되어야 합니다.

이 백서는 AI 데이터 센터에서 실험실 검증과 생산 동작 간의 격차가 커지고 있다는 전문가의 인사이트를 담고 있습니다. 인프라 팀이 격리된 구성 요소 테스트를 넘어 워크로드 에뮬레이션, 자동화 및 대규모 트래픽 생성을 결합한 엔드투엔드 검증 전략으로 진화하여 완전한 AI 패브릭을 더욱 확신을 가지고 검증하는 방법을 알아보십시오.

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산업 인사이트: 1.6T 네트워크를 위한 종단 간 AI 검증








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1.6T 칩-클러스터 검증 및 에뮬레이션을 위한 새로운 솔루션

트랜시버에서 인터커넥트에 이르는 AI 규모 워크로드에 대한 1.6T 네트워크 안정성을 강화합니다.

백서

AI 규모 데이터 센터 검증 재고

AI 데이터 센터가 1.6T 이더넷 및 고급 GPU 패브릭을 채택함에 따라, 기존 검증 방법으로는 더 이상 배포 준비 상태를 보장할 수 없습니다. 이 백서는 상호 운용성, 혼잡 및 꼬리 지연 시간을 포함한 주요 테스트 과제를 탐구합니다.

사용 사례

1.6T 광 송신기 적합성 테스트 방법

224Gbps PAM4 신호에 대한 정확한 TDECQ 측정으로 1.6T 광 송신기의 IEEE 802.3dj 규정 준수를 확인하십시오. DCA-M 광 샘플링 오실로스코프 및 규정 준수 소프트웨어가 통합 클럭 복구 및 표준 기반 테스트 사전 설정을 통해 송신기 검증을 자동화하는 방법을 알아보십시오.

사용 사례

1.6T 이더넷 AI 패브릭 테스트 방법

AI 패브릭은 이더넷 패브릭 전반에서 혼잡, 지연 시간 및 확장성 문제를 노출할 수 있는 높은 동서 트래픽 패턴을 처리해야 합니다. AresONE 1600GE 및 IxNetwork가 대규모 RoCEv2 트래픽을 에뮬레이션하여 실제 작동 조건에서 성능을 평가하는 방법을 알아보십시오.

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