온디맨드
위험이 발생하기 전에 AI 네트워크를 검증하는 실용적인 방법을 알아보십시오.
AI 워크로드는 1.6T 이더넷으로의 전환을 주도하고 있으며, 차세대 AI 패브릭에 대한 검증 과제를 야기합니다. 속도가 레인당 224G에 도달하고 스위칭 규모가 증가함에 따라 팀은 신호 무결성을 보장하고, 마이크로버스트 중 혼잡을 이해하며, 작업 완료 시간에 영향을 미치는 트래픽 패턴을 분석해야 합니다.
기존 테스트는 이러한 복잡한 상호 작용을 종종 놓쳐 개발 후반 또는 배포 후에야 성능 위험이 드러나도록 합니다.
세션에 참여하여 다음 방법을 확인하십시오.
• 1.6T 이더넷의 검증 과제 해결.
• 실제 AI 워크로드 에뮬레이션 및 고밀도 집합적(collective) 및 RoCEv2 트래픽 생성.
• 병목 현상을 조기에 감지하고 마이크로버스트 중 혼잡 이해.
• 단일 플랫폼에서 AI 워크로드 에뮬레이션 및 풀 스택 네트워크 테스트 통합.
• AI 패브릭 효율성 향상을 위한 전략 배포.
대규모 네트워크 성능을 검증하고, 비용과 복잡성이 증가하기 전에 더 일찍 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 실용적인 접근 방식을 확보하십시오.
이 웨비나는 제품, 네트워크 또는 데이터 센터 성능을 사전에 테스트하거나 전반적인 인프라 동작을 이해하기 위해 AI 워크로드를 에뮬레이션하는 전문가를 지원합니다. 이 그룹에는 네트워크, 테스트 및 설계 엔지니어, 시스템 통합 전문가, 네트워크 아키텍트, AI 데이터 센터 운영자 및 관리자, QA 전문가, 그리고 이러한 팀을 감독하는 이사 또는 임원이 포함됩니다.
무엇을 찾고 있습니까?