Webinar
AI 工作负载正推动数据中心网络向 1.6T 以太网演进，这也为下一代 AI Fabrics带来了全新的验证挑战。随着链路速率的提升和交换机芯片基数级的增长，研发团队必须确保 224G 通道上的信号完整性，理解微突发（Microbursts）期间的拥塞情况，并对影响计算任务完成时间（Job Completion Time）的集合通信（Collective Communication）模式进行建模。传统的测试方法往往会漏掉复杂的交互作用，从而将性能风险隐匿在开发周期的后期、甚至部署之后，而那时解决问题的成本将大打折扣。
在这场线上发布会中，我们邀请了650 Group 行业分析师讲解当今 AI 以太网的市场趋势及增长预测。您还将了解到我们的全新AI 网络测试平台AresONE 1600GE,它将 AI 工作负载仿真、物理层验证、以及流量与协议测试整合到了单一平台中。探索如何在大规模环境下验证织网性能、更早地发现问题，并获得从物理层性能到 RoCEv2 流量模式的全栈可见性！
网络设备研发工程师, 光通信研发工程师, AI 数据中心架构师 , 测试验证工程师
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