인공 지능

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 우리가 기술과 상호작용하는 방식, 그리고 기술이 우리와 상호작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이것이 바로 키사이트가 차세대 AI 혁신을 설계, 검증 및 배포하는 데 도움이 되는 AI 솔루션을 구축하는 이유입니다.

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AI 데이터 센터 최적화 및 확장을 위한 5가지 전략

최신 애플리케이션을 위한 AI 데이터센터 성능을 최적화하는 다섯 가지 실용적인 솔루션을 발견하십시오.

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AI 네트워크를 구축하든, 데이터 센터 인프라를 설계하든, 6G 연구를 발전시키든, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 미래를 만들어가고 있습니다. 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI를 통합하여 제품 설계 및 개발을 가속화하는 데 당사의 AI 솔루션이 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

AI 관련 적용 사례 알아보기

데이터센터

AI 데이터 센터 네트워크 테스트

AI 워크로드를 에뮬레이션하고, 네트워크 장비를 벤치마킹하며, AI 패브릭을 검증하는 방법을 알아보십시오.

데이터센터

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빠르고 효율적인 송신기 분산 및 TDECQ 측정을 통해 생산 규모를 확장하는 방법을 알아보십시오.

소프트웨어 테스트

시각적 검증을 통해 UI 테스트 자동화

AI 기반 시각적 검증으로 사용자 인터페이스 무결성을 검증하는 방법을 알아보십시오.

데이터센터

이더넷 인터커넥트 검증

신뢰성 및 성능 테스트를 통해 고품질 데이터 전송 및 오류 수정을 보장하는 방법을 알아보십시오.

무선 통신

6G 뉴럴 리시버의 성능 검증

AI를 사용하여 6G 뉴럴 리시버 설계를 최적화하는 데 필요한 사이트별 데이터를 생성하는 방법을 알아보세요.

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부트캠프

AI 네트워킹 핵심

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AI 기반 설계를 활용한 6G 연구 혁신

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고속 디지털 표준을 위한 자동화된 테스트
당사의 AI 솔루션에 대한 사용자 의견

AI에 대한 자주 묻는 질문

AI 솔루션은 단순한 모델 그 이상입니다. 추론, 예측 및 자동화와 같은 작업을 위해 최적화된 데이터, 컴퓨팅 및 운영을 포함하는 오케스트레이션된 시스템입니다. 데이터 센터와 같이 인프라가 중요한 환경에서 AI 솔루션은 컴퓨팅 스택(DDR/HBM 메모리, PCIe/CXL 레인), 인터커넥트(400G, 800G, 1.6T) 및 네트워킹 프로토콜(RoCEv2, RDMA)과 원활하게 통합되어야 합니다. 확장성은 워크로드 스트레스 하에서 지터 없는 데이터 이동, 낮은 지연 시간 및 높은 신호 무결성을 지원하는 이러한 계층의 능력에 달려 있습니다.

대규모로 안정적으로 작동하려면 AI 솔루션은 다음을 결합해야 합니다.

  • 컴퓨팅: PCIe/CXL 인터커넥트로 가속화되는 고대역폭 메모리(HBM/DDR)
  • 인터커넥트: 신호 품질 및 변조를 위해 검증된 800G/1.6T 백본 및 224G SerDes
  • 네트워크: 집단 대역폭 최적화를 통한 저지연 통신
  • 전력: 소비를 관리하고 핫스팟을 방지하기 위한 열 인식 설계 및 전력 무결성 도구

지터, 누화, 복구 시간, 알고리즘 대역폭, 버스 대역폭 및 작업 완료 지표와 같은 KPI는 다양한 환경에서 지속적인 성능을 보장하기 위해 추적됩니다.

AI 솔루션은 지연 시간 허용 오차, 컴퓨팅 강도 및 데이터 지역성에 따라 산업별로 크게 다릅니다. 예를 들어 다음과 같습니다.

  • 금융 서비스는 초저지연 및 높은 인터커넥트 무결성(PCIe Gen5 / CXL)을 요구합니다.
  • 의료 분야는 이미징 워크로드를 위해 강력한 메모리 대역폭(DDR / HBM 성능)에 의존합니다.
  • 클라우드/하이퍼스케일 운영업체는 랙 스케일 배포 전반에서 열 효율성과 작업 완료 시간을 우선시합니다.

이러한 절충점은 워크로드 에뮬레이션 및 시뮬레이션과 같은 도구를 사용하여 모델링되고 벤치마킹되어야 합니다.

AI 관련 이점으로는 워크로드 자동화, 운영 비용 절감, 더 스마트한 시스템 관리가 있습니다. 인프라 인식 AI 솔루션은 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하고, 데이터를 효율적으로 라우팅하며, 텔레메트리 데이터를 기반으로 장애를 예측할 수 있습니다.

이러한 과제는 다음과 같습니다:

  • 메모리, 인터커넥트 및 전력 도메인 전반에 걸친 설계 검증
  • 고속 신호 처리 속도(224Gbps, 1.6T)에서 변조 품질 유지
  • AI 부하 조건에서 열 및 전력 무결성 제어

철저한 에뮬레이션 및 벤치마킹 없이는 예상치 못한 지터, 지연 시간 또는 대역폭 병목 현상으로 인해 AI 배포가 실패할 위험이 있습니다.

AI 데이터 파이프라인은 인프라 제약을 염두에 두고 설계되어야 합니다. 고성능 환경에서는 다음과 같습니다.

  • 데이터는 메모리 근처에서 사전 처리됩니다(예: HBM 근접 처리).
  • PCIe / CXL은 메모리 풀링 및 효율적인 액세스를 가능하게 합니다.
  • 네트워크 구성은 컴퓨팅 노드 간에 낮은 지연 시간 전송을 허용합니다. 

또한 초기 검증 중에 수집된 원격 측정 데이터(예: 신호 무결성 테스트 또는 워크로드 에뮬레이션에서 얻은 데이터)는 모델 성능 및 훈련 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다.

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