AI 데이터 센터 네트워크 확장 방법 알아보기
AI Unboxed에 참여해 보세요. 이 3부작 웨비나 시리즈에서는
성능을 최적화하고, 취약점을 제거하며, AI 인프라 투자를 극대화할 수 있는 실용적인 방법을 살펴봅니다.
Cisco, Ericsson, Upscale AI, WEKA, Marvell의 주요 전문가들이 프리실리콘, 웨이퍼, 칩부터 보드, 서버, 랙, 데이터 센터, 엣지 배포에 이르기까지 AI 라이프사이클 전반에 걸친 성능 최적화를 심도 있게 분석하는 통찰력을 들어보세요.
Cisco
라케시 초프라
수석 부사장 및 펠로우
Upscale AI
딥티 찬드라
부사장, 제품 관리 및 전략
Marvell Technology
브래드 매튜스
선임 석좌 엔지니어
WEKA
시몬 벤-다비드
CTO
Mixx Technologies
비벡 라구라만
공동 창립자 겸 CEO
팔로 알토 일렉트론
자와드 나스룰라
CEO
Keysight
Ram Periakaruppan
네트워크 애플리케이션 및 보안 부문 부사장 겸 총괄 매니저
Keysight
Venkat Pullela
CTO, AI 인프라
Keysight
Brig Asay
GM
AI 인프라 확장
칩렛에서 클러스터에 이르기까지, 컴퓨팅, 상호 연결, 네트워킹, 검증 분야에 걸쳐 AI를 확장하기 위한 대담한 새로운 전략을 살펴보세요.
대규모 환경에서의 신뢰성 확보
AI 인프라가 확장됨에 따라 소신호 및 상호연결 문제가 성능과 신뢰성에 대한 중대한 위험 요인으로 발전하는 것을 방지하는 방법을 알아보세요.
- AI 토큰 도입을 가속화하기
워크로드 에뮬레이션, 디지털 트윈, 인프라 기반 검증 기술이 어떻게 생산 환경에 바로 적용 가능한 토큰을 더 빠르게 구현할 수 있는지 알아보세요.
- 차세대 AI 인프라 구축
신규 실리콘 기술, 고속 상호 연결 기술, AI에 최적화된 네트워크, 그리고 AI 데이터 센터의 미래를 이끌어갈 아키텍처를 살펴보세요.
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eBook
AI 데이터 센터 확장
칩부터 클러스터에 이르는 AI 인프라를 검증하고, AI 워크로드를 시뮬레이션하며, 성능 병목 현상을 파악하여 데이터 센터의 확장성과 복원력을 최적화합니다.
백서
인공 지능 및 머신 러닝이 데이터 센터 네트워킹 및 설계에 실제로 미치는 영향에 대한 주요 질문과 답변.
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고급 에뮬레이션 솔루션으로 AI 클러스터 확장.
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448Gbps 전송의 기술적 및 실제적 과제를 조사합니다.
보고서
2026년 AI 클러스터 네트워킹을 형성하는 주요 과제, 기술 선택 및 투자 우선순위를 살펴보십시오.