Keysight 參加 2026 年 OCP 全球高峰會
大規模驗證從連線到推論的 AI 基礎設施
歡迎在 OCP 全球高峰會上與 Keysight 一同探索如何驗證高速互連、多廠商 AI 網路，以及在實際工作負載下的推論效能。 從連線到推論，探索系統級驗證如何協助您在 AI 基礎設施擴充時，解決互通性、效能和擴充挑戰。
日期
2026年10月12日至15日
地點
聖荷西會議中心
美國加州聖荷西
參觀 C83 攤位的現場展示
驗證 ESUN 與 Ultra Ethernet 擴充型（Scale-up）網路技術的多廠商互通性。探索在 100G 和 200G SerDes 上的鏈結層重試（LLR）與信用基礎流量控制（CBFC）驗證。
探索 Keysight 的 PCIe® 7.0 測試解決方案，並與我們的專家討論您的驗證需求。
觀看在基於 SRv6 的多路徑網狀架構上執行的 MRC 流量，並檢視網狀架構內的壅塞如何影響分散式 AI 網路效能。
針對即時推論堆疊，以真實的大規模 AI 推論工作負載精確找出瓶頸。在統一的檢視中將工作負載效能與運算、GPU、記憶體和網路遙測資料進行關聯，以加速分析並最佳化推論堆疊。
探索有損跨規模網路上混合集合通訊工作負載的韌性與效能。
探索 Keysight 的 1.6T 乙太網路測試產品組合，包含全新的 SERT-1600GE 與 AresONE-Plus-1600GE 平台。體驗在單一 2U 設備中提供 8 連接埠 1.6T 乙太網路的高密度測試，以及具狀態且逼真的 AI 工作負載產生功能，包含集合混雜（Mix-of-Collectives, MoC）模擬。
在私人會議中深入了解
在與會議中心相連的聖荷西萬豪酒店（San Jose Marriott）的兩個專用套房中，與 Keysight 專家會面。選擇最適合您下一步部署的討論主題。
透過 FITS 16CH 進行 1.6T 互連的效能驗證
探索 Keysight FITS 產品組合擴充至 16 通道。針對 1.6T AI 資料中心部署，討論主動式與被動式銅纜互連（包含主動式電纜 [AEC] 與直連銅纜 [DAC]）的數位層位元錯誤率（BER）與前向錯誤更正（FEC）效能驗證。
準備好迎接 UALink
探索 Keysight 針對 AI 擴充（Scale-up）網路的 UALink 互通性解決方案。與我們的專家會面，討論您的 UALink 驗證需求與就緒計畫。
向 Keysight 與產業專家學習
參加五場涵蓋從設計、晶片前（pre-silicon）到部署等 AI 基礎架構驗證的技術會議，並汲取來自 Keysight、NVIDIA、Meta 與阿里巴巴雲（Alibaba Cloud）的觀點。
日程備註：會議時間與地點可能有所變更。參加前請先查看會議議程。
10 月 12 日星期一 | 下午 12:00 – 下午 12:20 | 大廳層，211 室
講者：Ram Periakaruppan，Keysight
探索全生命週期系統驗證，從設計、晶片前到晶片後（post-silicon）與部署。了解逼真的 AI 工作負載如何協助揭露效能瓶頸，並解決互通性與系統級一致性問題。
10 月 13 日星期二 | 下午 2:05 – 下午 2:25 | 大廳層，220B 室
講者：Avi Alkobi, NVIDIA；Abhijit Lahiri, Keysight
探索邏輯數位分身如何模擬運算、網路、儲存、安全性與工作負載，以便在部署前驗證 AI 工廠架構。了解工作負載感知模擬如何為基礎架構規模調整與部署就緒性提供參考。
10 月 14 日星期三 | 上午 8:40 – 上午 9:00 | 大廳層 - 230A
主講人：Manodipto Ghose, 是德科技；沈聖林, 阿里巴巴
透過 SONiC 中的 SAI 進行交換器 ASIC 效能評測的中立廠商架構。
10 月 14 日星期三 | 上午 8:50 – 上午 9:10 | 大廳層，220B 室
講者：Manoj Wadekar, Meta；Venkat Pullela, Keysight
審視基於 ESUN 的擴充（Scale-up）AI 網路的驗證挑戰，包含無損傳輸、延遲，以及在 800GE 與 1.6T 速率下的多廠商互通性。探索用於比較 ESUN 實作的效能評測方法。
10 月 15 日星期四 | 上午 9:45 – 上午 10:00 | 大廳層，210AE 室
講者：Haiyang Zheng, 阿里巴巴雲；Yuanwen (Daisy) Sun, Keysight
深入了解適用於無損、低延遲乙太網路 AI 網狀架構的廠商中立擴充測試標準，包含支援可預測效能與多廠商互通性的 LLR 和 CBFC 行為測試。
10 月 15 日星期四 | 下午 12:55 – 下午 1:15 | 大廳層，220B 室
主講人：Meta 的 Matt Bergeron；是德科技的 Ashutosh Kumar 與 Cosmin-Nicolae Prunaru
探索如何在沒有大型實體叢集的情況下，針對實際的分散式訓練工作負載驗證 AI 加速器晶片。了解模擬叢集行為與重播訓練通訊模式如何有助於更早識別晶片級的瓶頸與缺陷。
讓我們解決未來挑戰。
洽詢深諳此道的專家。