人工智慧

人工智慧（AI）與機器學習（ML）正在改變我們與科技互動的方式——以及科技與我們互動的方式。正因如此，我們正打造人工智慧解決方案，協助您設計、驗證並部署下一代人工智慧創新技術。

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電子書

優化與擴展人工智慧資料中心的五項策略

探索五種實用解決方案，為現代應用程式資料中心 。

人工智慧學習中心
證據之軀：人工智慧的解剖學
運用人工智慧征服測試複雜性
Juniper + Keysight：次世代人工智慧基礎架構

尋找您的AI解決方案

無論您是要建置 AI 網路、設計資料中心基礎架構，或是推進 6G 研究，人工智慧與機器學習正在塑造未來。探索我們的 AI 解決方案如何透過整合整個開發生命週期的 AI，協助您加速產品設計與開發。

探索人工智慧相關應用案例

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Test AI資料中心

學習如何模擬人工智慧工作負載、基準測試網路設備，以及驗證人工智慧架構。

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優化 1.6T 收發器測試

瞭解詳情利用快速、高效的傳送器色散和 TDECQ 測量來擴大生產規模。

軟體測試

透過視覺驗證實現自動化介面測試

瞭解詳情使用 AI 驅動的視覺驗證功能來驗證使用者介面的完整性。

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驗證乙太網路互連

瞭解詳情透過測試可靠性和效能來確保高品質的資料傳輸和錯誤修正。

無線通訊

驗證 6G 神經接收器的效能

瞭解詳情使用 AI 來產生優化 6G 神經接收器設計所需的特定場址資料。

深入探索人工智慧解決方案，透過自主學習節奏掌握精髓

訓練營

人工智慧網路基礎

課程

使用 AI 驅動設計革新 6G 研究

訓練營

高速數位標準的自動化測試
關於我們的AI解決方案，人們怎麼說

關於人工智慧的常見問題

人工智慧解決方案不僅僅是一個模型——它是一個協調運作的系統，涵蓋數據、運算與運維層面，並針對推理、預測及自動化等任務進行優化。 在數據中心等基礎設施密集的場景中，AI解決方案必須與運算堆疊（DDR/HBM記憶體、PCIe/CXL通道）、互連技術（400G、800G、1.6T）及網路協定（RoCEv2、RDMA）無縫整合。 可擴展性取決於這些層級能否在工作負載壓力下，維持零抖動的數據傳輸、低延遲及高訊號完整性。

要實現大規模可靠運作，人工智慧解決方案必須結合：

  • 運算：高頻寬記憶體（HBM/DDR），透過 PCIe/CXL 互連技術加速
  • 互連技術：800G/1.6T 骨幹網路與 224G 串列/解串列器（SerDes）已通過訊號品質與調變技術驗證
  • 網路：具備集體頻寬優化的低延遲通訊
  • 電源：具備熱感知設計與電源完整性工具，用於管理功耗並防止熱點產生

關鍵績效指標（KPI）如抖動、串擾、恢復時間、演算法頻寬、匯流排頻寬及任務完成指標均受監控，以確保跨環境的持續性效能表現。

人工智慧解決方案會因產業而異，主要取決於延遲容忍度、運算密集度及資料區域性。例如：

  • 金融服務 極低延遲與高互連完整性（PCIe Gen5 / CXL）。
  • 醫療保健領域仰賴強大的記憶體頻寬來處理影像工作負載（DDR / HBM 效能）。
  • 雲端／超大規模營運商在機架級部署中，優先考量熱效率與任務完成時間。

這些取捨必須透過工作負載模擬與模擬等工具進行建模與基準測試。

人工智慧相關的效益包含工作負載自動化、降低營運成本以及更智慧的系統管理。具備基礎設施感知能力的人工智慧解決方案，能動態分配運算資源、高效路由數據，並根據遙測數據預測故障。

這些挑戰包括：

  • 橫跨記憶體、互連與電源領域的設計驗證
  • 在高傳輸速率（224 Gbps、1.6T）下維持調變品質
  • 在人工智慧負載條件下控制熱與電力完整性

若未進行徹底的模擬與基準測試，人工智慧部署可能因意外的抖動、延遲或頻寬瓶頸而面臨失敗風險。

設計人工智慧資料管線時，必須考量基礎架構的限制。在高效能環境中：

  • 資料在接近記憶體的位置進行預處理（例如：HBM近端處理）
  • PCIe / CXL 技術實現記憶體池化與高效存取
  • 網路配置允許在運算節點間進行低延遲傳輸 

此外，早期驗證階段收集的遙測數據（例如來自訊號完整性測試或工作負載模擬）有助於優化模型效能與訓練策略。

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