백서

AI 데이터 센터 클러스터의 확장성 향상

AI 모델이 더욱 복잡하고 거대해짐에 따라, 데이터 센터 클러스터를 효과적으로 확장하는 것은 경쟁력을 유지하려는 조직에게 핵심적인 우선순위가 되었습니다. 본 백서에서는 AI 클러스터의 부상, 특히 네트워크 인프라 내의 주요 확장 과제를 강조하고, 고급 에뮬레이션 솔루션이 이러한 장애물을 극복하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.

백서

AI 네트워크와 기존 네트워크의 차이점

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 새로운 요구 사항, 트래픽 패턴, 기술을 포함하여 데이터 센터 네트워크에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 키사이트 솔루션이 AI 네트워크를 최적화하는 방법을 알아보십시오.

솔루션 개요

AI/ML 인프라 평가 및 벤치마킹

이 솔루션 브리프는 키사이트 AI (KAI) Data Center Builder가 AI/ML 네트워크 및 입출력 혁신 주기를 가속화하여 이러한 과제를 해결하는 방법을 소개합니다. 이 혁신적인 소프트웨어는 100-800GE 포트를 지원하는 고밀도 트래픽 부하 어플라이언스를 사용하여 AI 호스트 및 실제 AI/ML 트래픽 패턴을 에뮬레이션합니다. KAI Data Center Builder가 릴리스 속도를 높이고, 비용을 절감하며, 설정 및 유지 관리를 간소화하고, 전반적인 성능을 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 알게 될 것입니다.

백서

AI 인프라: 모델 훈련에 최적화됨

본 백서에서는 효율적인 AI 모델 훈련에 필요한 핵심 인프라에 대해 설명하며, 방대한 데이터 흐름을 처리하고 지연을 최소화하는 데 있어 네트워크 기능의 역할을 강조합니다. 또한 모델 훈련의 과제와 성능을 향상시킬 수 있는 혁신적인 솔루션을 제시합니다.

애플리케이션 노트

인공지능 직물 시험 방법론

인공지능(AI) 시스템, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 맥락에서 네트워크 패브릭은 시스템 내의 다양한 구성 요소 또는 노드 간의 연결 및 통신을 가능하게 하는 기본 인프라를 의미합니다. 네트워크 패브릭은 LLM 훈련을 포함한 효율적이고 효과적인 AI 시스템 운영을 촉진하는 데 중요합니다.

백서

1.6T 이더넷으로 미래 대비 네트워크 구축

이 백서는 1.6T 이더넷 환경에서 인터커넥트 성능 검증의 주요 과제를 심층적으로 다룹니다. 이 백서는 데이터 센터에 대한 증가하는 요구 사항, 기존 네트워크 아키텍처의 한계, 그리고 이러한 고속 네트워크의 안정적인 배포를 보장하는 데 필요한 새로운 기술 및 테스트 방법론을 탐구합니다.

솔루션 개요

1600GE 상호 연결 및 네트워크 성능 테스트

인터커넥트 및 네트워크 성능 테스터 1600GE(INPT-1600GE)는 휴대형, 경량, 사무실 환경에 적합한 저소음 벤치탑 또는 랙마운트 섀시로 제공되는 다목적 고속 이더넷 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 212Gb/s 전기 레인 인터페이스를 사용하는 다양한 이더넷 디바이스 및 인터커넥트에서 200GE에서 1600GE에 이르는 성능 및 안정성을 검증합니다.

애플리케이션 노트

800GE 및 1.6TE 상호 연결 검증

탄력적인 800GE 및 1.6T 이더넷 데이터 센터 인터커넥트는 AI 네트워크 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 트랜시버는 더 높은 데이터 전송 속도와 더 낮은 지연 시간을 약속하지만, 더 높은 변조 형식, 더 민감한 부품, 그리고 손상에 대한 취약성을 증가시킬 수 있습니다. 까다로운 성능 요구 사항을 충족하고 미래 확장성을 보장하기 위해 인터커넥트 공급업체는 진화하는 표준 준수와 기존 데이터 센터 인프라와의 원활한 상호 운용성을 모두 검증해야 합니다. 이 애플리케이션 노트는 빠르게 성장하는 AI/ML 데이터 센터 시장에서 나타나는 중요한 기회를 탐색하고, 높은 신호 무결성 유지, 전력 소비 최적화, 최신 네트워크 아키텍처와의 호환성 보장과 같은 공급업체가 직면한 주요 과제를 다룹니다. 또한 엄격한 성능 테스트, 상호 운용성 평가, 산업 표준 준수를 포함한 포괄적인 테스트 전략을 제시합니다. 이러한 전략은 AI 데이터 센터에 인터커넥트를 성공적으로 배포하는 데 매우 중요합니다.

백서

800G / 1.6T 데이터 센터 트랜시버 테스트

이 백서는 AI 데이터 센터 동향을 심층적으로 다루며, 하이퍼스케일 데이터 센터 설계자 및 운영자가 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 네트워크를 400G에서 800G/1.6테라비트(1.6T) 이더넷으로 확장해야 하는 방법을 설명합니다. 이 가이드는 상호 연결 대역폭을 늘리고, 상호 운용성 및 신뢰성을 보장하며, 테스트 시간, 전력 및 비용을 절감하기 위한 주요 전략을 탐구합니다.

애플리케이션 노트

TDECQ 측정 업데이트

이 백서에서는 TDECQ 측정이 어떻게 발전하고 개선되었는지, 그리고 키사이트 시스템 사용자가 다양한 테스트 시나리오에서 정확성과 일관성에 대해 무엇을 기대해야 하는지 논의합니다.

애플리케이션 노트

데이터 센터 광 트랜시버 테스트 비용 최적화

DCA 채널 활용도를 개선하고 송신기 테스트당 측정 비용을 절감하는 방법