무엇을 찾고 있습니까?
AI 데이터센터를 위한 엔드투엔드 검증
트랜시버에서 인터커넥트에 이르는 AI 규모 워크로드에 대한 1.6T 네트워크 안정성을 강화합니다.
1.6T 칩-클러스터 검증 및 에뮬레이션을 위한 새로운 솔루션
웨비나: 1.6T AI 네트워크에 광학 검증 워크플로우 적용
새로운 TDECQ 및 OMA 정의, 새로운 레퍼런스 수신기, 그리고 플러그형, LPO 및 CPO 아키텍처 전반의 테스트 및 상호 운용성에 미치는 영향을 포함한 최신 IEEE 802.3dj 업데이트를 살펴보십시오. 표준에 부합하는 자동화된 검증 워크플로우가 성능 한계를 조기에 식별하고 차세대 AI 네트워크를 위한 안정적인 광 연결성을 보장하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.
온디맨드 웨비나:
1600GE에서 AI 패브릭 검증 및 워크로드 에뮬레이션 고도화
실제 AI 워크로드를 에뮬레이션하고 GPU 클러스터를 미러링하는 고밀도 트래픽을 생성하여 AI 네트워크 인프라를 검증하는 방법을 알아보십시오. 대규모 패브릭 성능을 테스트하고, 문제를 조기에 파악하며, 물리 계층 측정항목부터 RoCEv2 트래픽에 이르기까지 가시성을 확보하여 AI 인프라를 안심하고 배포할 수 있습니다.
실제 엔드투엔드 검증 보기
기존 데이터 센터 검증 방식이 1.6T에서 한계에 부딪히는 이유
1.6T 환경에서 AI 인프라는 이제 배포 전에 지연 시간 변화, 혼잡 동작, 상호 연결 불안정성 및 워크로드 동기화 효과를 드러내는 실제 워크로드 조건에서 검증되어야 합니다.
이 백서는 AI 데이터 센터에서 실험실 검증과 생산 동작 간의 격차가 커지는 현상에 대한 전문가의 인사이트를 제공합니다. 엔지니어들이 개별 구성 요소 테스트를 넘어 워크로드 에뮬레이션, 자동화 및 대규모 트래픽 생성을 결합한 엔드투엔드 검증 전략으로 어떻게 전환하고 있는지 알아보십시오.
AI 규모 데이터 센터 검증 재고
AI 데이터 센터가 1.6T 이더넷 및 긴밀하게 결합된 GPU 패브릭으로 확장됨에 따라, 기존 이더넷 검증 방식으로는 안정적인 고성능 작동을 보장하기에 더 이상 충분하지 않습니다. 이 백서는 상호 운용성 및 혼잡에서부터 꼬리 지연 시간 및 워크로드 기반 트래픽 동작에 이르기까지 AI 규모 네트워킹의 새로운 과제를 살펴보고, 배포 준비를 위해 엔드투엔드 시스템 수준 검증이 필수적인 이유를 설명합니다.
1.6T 트래픽 에뮬레이션 및 검증
AresONE 1600GE: 1.6T AI 워크로드 에뮬레이션을 위해 구축됨
AI 워크로드 에뮬레이션을 통해 1.6T 이더넷 네트워크 및 구성 요소를 검증하십시오. 실제 트래픽 생성 및 프로토콜 테스트를 통해 네트워크 성능을 평가하여 배포 전후 네트워크 신뢰성을 보장하십시오.
기능적 인터커넥트 테스트
기능적 인터커넥트 테스트 솔루션: 규정 준수를 넘어선 다중 레인 검증
전체 제품 수명 주기 동안 안정적이고 자동화된 벤치마킹을 위해 고속 광 및 구리 인터커넥트에 대한 디지털 계층 비트 오류율(BER) 및 순방향 오류 수정(FEC) 성능 테스트를 최대 8개 레인에서 동시에 제공합니다.
1.6T PHY 광학 적합성 테스트
1.6T PHY 검증 및 규정 준수 솔루션: 224Gb/s에서 디바이스 적합성 검증
224Gb/s 단일 모드 및 다중 모드 광학 장치를 포함한 PHY 및 트랜시버의 산업 표준 준수 자동화. 물리 계층의 신뢰성 보장을 위한 성능 특성화.
엔드투엔드 에뮬레이션으로 데이터센터 성능 최적화
주니퍼 네트웍스가 AI 네트워크 성능을 향상시킨 방법
1.6T 광 트랜시버 테스트 처리량 극대화.
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다음 단계를 위한 기반 마련
키사이트와 NTT Innovative Devices는 글로벌 통신의 미래를 형성하는 데 기여하기 위해 협력하고 있습니다. 이 협력은 심층적인 기술 전문 지식과 고급 도구를 결합하여 고속 데이터 전송에서 가장 어려운 과제를 극복하고 AI, 클라우드 및 양자 컴퓨팅을 위한 차세대 광학 인터커넥트에 더 가까이 다가갈 수 있도록 합니다.
비디오를 시청하여 NTT와 키사이트의 협력이 기존 전자 데이터 전송을 포토닉스로 대체하여 고급 AI 시스템 등을 구동하는 방법을 확인하십시오.
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