인공지능 솔루션
- 네트워크 테스트
- 인터커넥트 테스트
- 컴퓨트 테스트
- 부품 테스트
벤치마킹을 간소화하고, 네트워크 성능을 검증하며, 데이터 센터 효율성을 최적화하는 AI 솔루션을 살펴보십시오. 현실적인 고밀도 트래픽, 워크로드 및 프로토콜 에뮬레이션을 사용하여 최대 1.6T의 무손실 이더넷을 테스트하고 학습 및 추론을 위한 클러스터 성능을 평가하여 GPU 기반 랩 설정에 대한 의존도를 줄입니다. AI별 트래픽 패턴 및 워크로드 프로파일을 모델링하여 네트워크 매개변수가 구성 요소 및 시스템 수준 모두에서 성능에 미치는 영향을 이해합니다.
AI 데이터 센터 검증
AI 데이터 센터 성능을 벤치마킹하고, 실제 AI 워크로드를 대규모로 에뮬레이션하며, 네트워크 장비 및 AI 네트워크를 검증하십시오.
클라우드 기반 네트워크 테스트
AI 네이티브 벤치마킹, 컴퓨팅 집약적인 트래픽 시뮬레이션 및 대규모 테스트를 통해 AI 네트워크 성능, 안정성 및 보안을 평가하십시오.
네트워크 성능 테스트
AI 네이티브 RoCEv2 프로토콜 생성 및 테스트를 통해 네트워크 벤치마킹을 개선하고 AI 데이터 센터 배포를 최적화하십시오.
네트워크 트래픽 생성
AI 지원 400G~800G 프로덕션 네트워크에 배포하기 전에 네트워크 장치 성능을 특성화하십시오. AI 데이터 센터를 포함한 광범위한 L2-L3 사용 사례를 테스트하십시오.
실제 성능 조건에서 전기 및 광 트랜시버를 검증하는 AI 솔루션으로 AI 데이터 센터 인터커넥트 개발을 가속화하십시오. 고대역폭, 저노이즈 장비 및 처리량을 개선하고 테스트 시간을 단축하는 자동화된 워크플로우를 사용하여 800G 및 1.6T 시스템에 대한 규정 준수 및 생산 테스트를 간소화하십시오. 여러 세대의 고속 네트워킹 표준을 지원하도록 설계된 확장 가능한 설계 및 테스트 플랫폼으로 3.2T 이더넷 및 그 이상의 R&D를 지원합니다.
포토닉 및 광학 테스트
224Gb/s 광 측정을 통해 AI 데이터 센터 배포를 위한 광 트랜시버 성능을 검증하십시오.
상호 연결 및 네트워크 성능 테스트
212Gbps 전기 레인 인터페이스를 사용하여 AI 최적화 이더넷 디바이스 및 인터커넥트의 신뢰성, 안정성, 성능 및 상호 운용성을 검증합니다.
AI 데이터센터 아키텍처에 최적화된 AI 솔루션을 통해 AI 지원 반도체 및 고속 디지털 설계를 발전시키십시오. 신호 분석 및 검증을 위한 고정밀 장비로 메모리 및 PCB 설계를 디버깅하고, 설계 반복을 최소화하며, 개발을 가속화하십시오. PCI Express® (PCIe®), DDR 메모리(Double Data Rate), Compute Express Link (CXL) 표준에 대한 규정 준수 테스트를 자동화하여 워크플로우를 간소화하고 안정적인 표준 기반 성능을 보장합니다.
프로토콜 분석
보정 없이 AI 지원 PCIe® 장치에 대한 심층 프로토콜 분석을 수행하십시오. 데이터 트래픽을 에뮬레이션하고 시각화하여 AI 데이터 센터 준비 상태의 문제를 정확히 파악하십시오.
수신기 적합성 시험
PCIe, USB4, MIPI 등을 포함한 최신 세대의 AI 데이터 센터 표준을 준수하기 위해 광범위한 디지털 고속 버스를 테스트하십시오.
선도적인 네트워크 장비 제조업체와의 협력을 통해 구축된 AI 데이터 센터 인프라를 위한 AI 솔루션을 살펴보십시오. 네트워크 스택의 모든 계층을 포괄하는 광학 및 전기 시뮬레이션, 검증 및 테스트 솔루션을 사용하여 AI 데이터 센터에서 네트워크 구성 요소를 디버깅하고, 규정 준수를 확인하며, 전력 무결성을 특성화하십시오. 설계, 검증 및 자동화된 테스트를 위한 통합 도구를 통해 설계 위험 및 설정 복잡성을 줄여 고속 조건에서 상호 운용성 및 신호 무결성을 보장하십시오.
디버그 및 적합성 테스트
AI 최적화 전기 및 광학 부품의 물리 계층 성능에 대한 심층적인 통찰력을 확보하십시오(200Gb/s 이상). 여러 IEEE 및 OIF 표준에 대한 적합성을 테스트하십시오.
수신기 특성화 및 컴플라이언스 테스트
최대 3.2T의 고속 광학 및 전기 링크를 생성, 특성화 및 테스트하여 AI 데이터 센터 인터커넥트가 엄격한 성능 및 안정성 요구 사항을 충족하도록 보장하십시오.
실제 신호 생성
AI 데이터 센터 배포를 위해 복잡한 신호를 설정하고, 고밀도 통신을 검증하며, 설계 성능을 특성화하십시오.
부품 분석
수신기 및 송신기 테스트를 위한 AI 지원 광학 부품을 특성화하십시오. 여러 변조 형식에 걸쳐 고보드율 네트워크 장비를 테스트하십시오.
향상된 신호 무결성 측정으로 AI 인프라의 프로토타이핑 및 대량 생산을 가속화하십시오. 16포트 또는 32포트 S-파라미터 측정 및 다중 포트 채널 분석을 통해 누화를 완화하십시오.
전력 레일 분석
AI 데이터 센터용 네트워크 장비에서 노이즈, 리플 및 과도 현상을 측정할 때 mV 감도가 필요한 전력 무결성 측정을 수행하십시오.
전원 무결성 분석
AI 데이터 센터 인프라 및 고속 디지털 설계에 대한 전력 무결성을 측정하고 근본 원인 분석을 수행하십시오.
AI 데이터 센터 사용 사례 살펴보기
AI 솔루션에 대해 자세히 알아보십시오.
eBook
AI 데이터 센터 최적화 및 확장을 위한 5가지 전략
AI 워크로드를 에뮬레이션하고, 인프라를 벤치마킹하며, 네트워크 복원력을 향상시켜 데이터 센터 성능을 더 잘 최적화하십시오.
백서
인공 지능 및 머신 러닝이 데이터 센터 네트워킹 및 설계에 실제로 미치는 영향에 대한 주요 질문과 답변.
백서
고급 에뮬레이션 솔루션으로 AI 클러스터 확장.
백서
400G / 800G에서 1.6T 이상으로 데이터 센터 인프라를 확장하십시오.
카탈로그
최신 산업 표준을 충족하거나 초과하고, 시장 출시 기간을 단축하며, 데이터 센터 인프라 전반에서 규정 준수 및 상호 운용성을 보장하십시오.
AI 솔루션 FAQ
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.
미래의 과제를 해결합니다.
전문가와 미팅 또는 데모 예약