무엇을 찾고 있습니까?
AI 데이터 센터
차세대 AI 혁신을 선도하다
AI 기술의 잠재력을 펼치다
AI 데이터 센터와 시스템은 복합적으로 얽혀있습니다. 최첨단 성능의 칩, 케이블, 인터커넥트, 스위치, 서버, GPU는 잠재력과 위험을 모두 나타냅니다. 개별 구성 요소가 독립적으로 작동해야 할 뿐만 아니라 막대한 수요 하에서 시스템으로서 일관되게 작동해야 합니다.
AI 데이터 부하를 처리할 수 있는 네트워크를 구축하려면 모든 구성 요소와 상호 연결 을 검증해야 합니다. 대규모 데이터 처리의 높은 리스크 상황에서는, 작은 효율성 및 운영 개선 또는 성능 향상조차도 큰 성과를 가져올 수 있습니다. 이는 연쇄적인 실패를 방지할 수 있습니다.
숫자로 보는 AI 데이터 센터
2,500억 달러
2025년 대형 기술 기업의 AI 데이터 센터 투자 금액 (추정)
1조 이상 AI를 지원하는 대규모 언어 모델의 총 매개변수 수
45%
2030년 AI가 주도하는 세계 경제 성장의 비율 (추정)
100억 달러
2029년까지의 1.6T 및 3.2T 광 트랜시버 시장 (추정)
AI 데이터 센터 테스트: 다층적 도전 과제
AI 시대의 고속 디지털 설계 가속화
AI 데이터 센터 고성능 AI 대응 반도체, 칩셋 및 고속 디지털(HSD) 설계를 요구합니다. 하지만 비용이 따릅니다. 속도와 표준은 항상 진화 중이며, 최신 기술을 따라가기 위해서는 미래를 바라볼 필요가 있습니다. 고급 설계 요구 사항을 충족한다는 것은 디버깅을 넘어서야 한다는 것을 의미합니다. 최신 PCIe®, DDR 및 CXL 표준을 충족하거나 초과하려면 설계를 분석하고 잠재적 문제를 예측할 수 있는 고급 시뮬레이션 도구가 필요합니다.
1.6T 이상을 위한 AI 인프라 재구상
AI 데이터 센터가 1.6T 이더넷 속도를 채택함에 따라 네트워크 장비 제조업체는 이를 지원하기 위해 새로운 광 트랜시버를 개발하고 있습니다. 그러나 고속 연결은 AI 네트워크의 현실적인 요구 사항에 대한 고속 검증도 필요합니다. R&D 및 생산 테스트를 확장하려면 물리적 계층을 측정하는 저노이즈 기기뿐만 아니라 프로토콜 계층에서 이더넷 테스트를 활용하여 현실적인 성능을 검증해야 합니다.
AI 데이터 센터 성능 및 효율성 최적화
AI 네트워크는 단일 컴포넌트 수준의 검증만으로는 충분하지 않습니다. 물리적 계층 테스트만으로는 부족합니다. 상호 운용성, 성능 및 효율성은 시스템 수준에서, 실제 네트워크 조건하에서 측정되어야 합니다. AI 클러스터 구성 요소를 검증하고 효율성을 최적화하며 용량을 확장하려면 전체 스택 AI 워크로드 에뮬레이션에서 얻은 고급 통찰력이 필요합니다. 작업 완료 시간이 나 집단 통신 대역폭과 같은 지표를 추적하면 병목 현상을 발견하고, AI 워크로드 분배를 최적화하며, 그렇지 않으면 숨겨질 구성 요소 수준의 문제를 식별할 수 있습니다.
AI 워크로드 확장을 위한 전력 효율 극대화
AI 데이터 센터에서는 성능만큼 전력 관리도 중요합니다. 그러나 고급 서버와 랙 스위치가 최상급 칩과 인터커넥트를 사용하더라도 크로스토크와 전자기 간섭으로 인해 전력 관리 문제가 발생하여 AI 데이터 센터의 확장 가능성에 악영향을 미칠 수 있습니다. 유연한 설계 자동화 및 측정 도구 없이는 전력 분배 네트워크를 시뮬레이션하고, 전력 문제의 근본 원인을 파악하며, 최종적으로 전력 효율성을 보장하기 매우 어렵습니다.
AI 데이터 센터에 대한 전문 지식을 확장하세요
AI 데이터 센터 최적화 및 확장을 위한 5가지 전략
AI는 산업을 변화시키고 혁신을 주도하고 있습니다. 그러나 고유한 트래픽 패턴, 동적 워크로드 및 끊임없는 성능 압력으로 인해 작은 문제라도 치명적인 문제로 확대될 수 있습니다.
최신 애플리케이션을 위한 AI 데이터 센터 성능을 최적화하는 다섯 가지 실용적인 해결책을 이 eBook에서 확인하세요.
AI 네트워킹 부트캠프
Keysight 엔지니어와 함께 AI 네트워크 테스트 및 AI 데이터 센터 배포 검증의 세계를 깊이 탐구하세요. 이 과정을 마치면 이 급변하는 혁신적인 네트워킹 패러다임을 제어하는 데 필요한 통찰력과 자신감을 얻을 수 있습니다.
AI 데이터 센터 클러스터의 확장성 개선
귀하의 네트워크 인프라가 복잡하고 트래픽이 많은 AI 트레이닝 워크로드를 처리할 수 있는 확장성을 가지고 있습니까? 이 백서에서는 AI 데이터 센터 클러스터 확장에 대한 문제를 탐구하고, 중요한 네트워크 과제를 식별하며, 조직의 AI 야망을 위한 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 네트워크를 보장하는 방법을 설명합니다.
집합 작업 벤치마킹
AI 클러스터에서 네트워크 성능을 측정하거나 벤치마킹하는 것은 추가 하드웨어 비용 없이 전반적인 처리량을 최적화하고 개선할 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 백서는 AI 집합 작업의 작동 방식, 용어를 정의하고 AI 네트워크 벤치마킹과 관련된 가장 일반적인 지표를 검토합니다.
키사이트 (Keysight)가 AI 데이터 센터를 강화하는 방법
약점을 제거하세요
물리 계층 테스트 및 시스템 수준 네트워크 에뮬레이션으로 구성 요소 수준 성능을 보장합니다.
모든 계층을 최적화하세요
데이터 센터 디자인을 모델링하고, AI 규모에서 네트워크 장비를 검증하며, 시스템 수준 성능을 세밀하게 조정합니다.
AI 용량을 확장하세요
Maximize Data Center Performance with Real Protocols, Applications, and Network Emulation.
최신 AI 데이터 센터 솔루션 탐색
KAI Data Center Builder로 AI 인프라 최적화
비할 데 없는 충실도로 AI 데이터 센터 성능을 벤치마크합니다. KAI Data Center Builder는 대규모 학습 모델(LLM)을 구축하는 데 사용되는 집단 통신과 알고리즘의 조합을 에뮬레이션하여 시스템 전체 테스트를 통해 네트워크 인프라 및 AI 패브릭을 쉽게 검증할 수 있도록 합니다.
고속 벤치탑 테스터로 이더넷 신뢰성 극대화
최신 세대의 AI 최적화 네트워크와 상호 연결을 테스트합니다. 계층 1에서 3까지의 완전한 테스트 범위와 포트당 최대 40W를 지원하는 Keysight Interconnect and Network Performance Tester 1.6T는 스위치 제조업체와 하이퍼스케일러를 위한 최첨단 이더넷 테스트 기능을 제공합니다.
DCA-M 샘플링 오실로스코프로 AI 상호 연결을 검증
224Gb/s 샘플링 오실로스코프로 네트워크 신뢰성을 극대화하며, 최고의 광학 정밀성과 트랜시버 테스트 효율을 제공합니다. 광학 테스트 소프트웨어를 사용하여 준비 완료된 AI를 위한 800G / 1.6T 네트워크 장비를 테스트하고 대량 생산 광 트랜시버의 제조 테스트를 간소화합니다.
AI 쇼케이스 이벤트에 참석하세요
Learn how to design, validate, and scale AI data centers without using costly GPU resources. Discover new ways to maximize performance using tools from the physical layer to the application layer, and participate in a live Q&A with Keysight's top engineers at the forefront of AI innovation.
AI 준비 테스트 설정 탐색
1.6T 광학 트랜시버 테스트 최적화
Scale 1.6T optical transceiver production through fast and efficient transmitter dispersion and TDECQ measurements.
PAM4 수신기 신호 분석
오류 분석을 사용하여 PAM4 수신기 신호를 심층적으로 이해합니다.
PCB 신호 무결성 분석
고속 디지털 PCB의 교차 통화, 지터, 수직 노이즈 및 위상 노이즈를 감지하고 진단하여 신호 무결성 위험을 줄입니다.
PCle® 6.0 프로토콜 검증 수행
물리 계층, 데이터 링크 계층 및 트랜잭션 계층에서 프로토콜 검증을 완료합니다.
FEC 성능 평가
오류 수정 메커니즘을 평가하여 고속 이더넷 링크를 테스트합니다.
AI 데이터 센터 테스트에 대해 자세히 알아보기
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