人工智慧

人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML) 正在改變我們與技術互動的方式，以及技術與我們互動的方式。這就是我們正在建構 AI 解決方案的原因，以協助您設計、驗證和部署下一代的 AI 創新。

資料中心產業圖示

電子書

最佳化和擴展 AI 資料中心的 5 個策略

探索五種實用解決方案，以最佳化現代應用中的 AI 資料中心效能。

人工智慧學習中心
證據實體：AI 的剖析
運用 AI 克服測試複雜性
Juniper + Keysight：下一代 AI 基礎設施

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 AI 相關應用案例

資料中心

測試 AI 資料中心網路

了解如何模擬 AI 工作負載、測試網路設備效能，並驗證 AI 網路架構。

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最佳化 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

透過視覺驗證自動化 UI 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。

資料中心

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。

透過自主學習深入探索 AI 解決方案

訓練營

AI 網路基礎

課程

使用 AI 驅動設計革新 6G 研究

訓練營

適用於高速數位標準的自動化測試
大家對我們的 AI 解決方案有何評價？

AI 常見問題

AI 解決方案不僅僅是一個模型，它是一個協調的系統，涉及資料、運算和操作，針對推論、預測和自動化等任務進行最佳化。在資料中心等基礎設施密集的環境中，AI 解決方案必須與運算堆疊（DDR/HBM 記憶體、PCIe/CXL 通道）、互連（400G、800G、1.6T）和網路協定（RoCEv2、RDMA）無縫整合。可擴充性取決於這些層在工作負載壓力下支援無抖動資料移動、低延遲和高訊號完整性的能力。

為了在大規模環境中可靠運作，AI 解決方案必須結合以下要素：

  • 運算：高頻寬記憶體 (HBM/DDR)，透過 PCIe/CXL 互連加速
  • 互連：800G/1.6T 骨幹網路和 224G SerDes 經訊號品質和調變驗證
  • 網路：結合集體頻寬最佳化的低延遲通訊
  • 功率：熱感知設計和電源完整性工具，可管理功耗並防止熱點

諸如抖動、串擾、恢復時間、演算法頻寬、匯流排頻寬和作業完成度等 KPI 都會被追蹤，以確保在各種環境中都能維持穩定的性能。

AI 解決方案因產業而異，主要取決於延遲容忍度、運算密集度與資料在地性。例如：

  • 金融服務需要超低延遲和高互連完整性 (PCIe Gen5 / CXL)。
  • 醫療保健仰賴強大的記憶體頻寬來處理影像工作負載 (DDR / HBM 性能)。
  • 雲端/超大規模營運商優先考慮機架規模部署中的熱效率和作業完成時間。

必須使用 工作負載模擬 等工具對這些權衡進行建模和基準測試。

AI 相關優勢包括工作負載自動化、降低營運成本和更智慧的系統管理。具備基礎設施感知能力的 AI 解決方案可根據遙測資料動態分配運算資源、有效路由資料並預測故障。

這些挑戰包括：

  • 涵蓋記憶體、互連和電源領域的設計驗證
  • 在高速訊號傳輸（224 Gbps、1.6T）下維持調變品質
  • 在 AI 負載條件下控制熱和電源完整性

若無徹底的模擬和基準測試，AI 部署可能因意外的抖動、延遲或頻寬瓶頸而面臨失敗風險。

AI 資料管線的設計必須考量基礎設施的限制。在高效率環境中：

  • 資料會預先在靠近記憶體的位置進行處理 (例如，HBM 近記憶體處理)
  • PCIe / CXL 可實現記憶體池化和高效存取
  • 網路配置可實現運算節點之間的低延遲傳輸 

此外，在早期驗證期間收集的遙測資料（例如，來自訊號完整性測試或工作負載模擬）有助於改進模型效能和訓練策略。

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