人工智慧解決方案
- 網路測試
- 互連測試
- 計算測試
- 元件測試
探索能簡化基準測試、驗證網路效能並優化資料中心 的人工智慧解決方案。透過模擬真實的高密度流量、工作負載及通訊協定，測試高達1.6T的無損乙太網路，並評估訓練與推論的叢集效能——減少對GPU實驗室設備的依賴。建模特定人工智慧流量模式與工作負載輪廓，深入理解網路參數如何影響元件層級與系統層級的整體效能表現。
AI 資料中心驗資料中心
Benchmark AI資料中心 資料中心效能，模擬大規模真實世界的人工智慧工作負載，並驗證網路設備與人工智慧網路。
基於雲端的網路測試
透過原生人工智慧基準測試、運算密集型流量模擬及大規模測試，評估人工智慧網路的效能、穩定性與安全性。
網路效能測試
透過原生支援人工智慧的RoCEv2協定生成與測試，提升網路基準測試效能，並優化資料中心 。
網路流量產生
在部署至具備人工智慧就緒能力的400G至800G生產網路前，先對網路設備性能進行特性分析。測試廣泛的L2-L3應用場景，包含人工智慧資料中心。
透過能在真實環境下驗證電光收發器的AI解決方案，加速開發資料中心 。 運用高頻寬、低儀器 自動化工作流程，簡化800G及1.6T系統的合規性與生產測試，提升吞吐量並縮短測試時間。透過可擴展的設計與測試平台，支援多代高速網路標準，推動3.2T乙太網路及更高階技術的研發。
光子與光學測試
採用 224 Gb/s 光學測量技術，驗證人工智慧資料中心 光收發器的性能表現。
互連與網路效能測試
驗證採用212 Gbps電氣通道介面的AI優化乙太網路裝置與互連系統之可靠性、穩定性、效能及互操作性。
運用針對資料中心 解決方案，推動具備人工智慧就緒能力的半導體與高速數位設計。儀器 訊號分析與驗證儀器 實現記憶體與電路板設計的除錯、最小化設計迭代次數並加速開發進程。自動化執行 PCI Express® (PCIe®)、雙倍資料速率 DDR 記憶體及 Compute Express Link (CXL) 標準的合規性測試，簡化工作流程並確保符合標準的可靠效能。
協議分析
對具備人工智慧就緒性的PCIe®裝置執行深度協定分析，無需校準。模擬並視覺化數據流量，精準定位資料中心 問題。
接收器合規性測試
測試多種數位高速匯流排，以符合最新一代人工資料中心 ——包括PCIe、USB4、MIPI等。
探索與頂尖網路設備製造商合作打造的人工資料中心 解決方案。透過涵蓋網路堆疊各層的光學與電氣模擬、驗證及測試方案，在人工智慧資料中心中調試網路元件、驗證合規性並表徵電源完整性。運用整合式設計、驗證與自動化測試工具降低設計風險與設定複雜度，確保在高速環境下實現互通性與訊號完整性。
除錯與合規性測試
深入解析200 Gb/s以上速度下，經人工智慧優化的電光元件在物理層的性能表現。驗證其符合多項IEEE與OIF標準規範。
接收器特性分析與合規性測試
生成、表徵及測試高達3.2T的高速光學與電氣鏈路，確保人工資料中心 嚴苛的性能與可靠性要求。
真實世界訊號產生
建立複雜訊號、驗證高密度通訊，並為人工智慧資料中心 進行設計效能特性分析。
元件分析
為接收器與發射器測試表徵具備人工智慧就緒性的光學元件。測試支援多種調變格式的高速網路設備。
透過優化的訊號完整性量測，加速人工智慧基礎架構的原型開發與大規模量產。運用16或32埠S參數量測及多埠通道分析技術，有效降低串擾影響。
電力軌道分析
在為人工智慧資料中心進行網路設備的噪聲、紋波及瞬態測量時，執行需具備毫伏級靈敏度的電源完整性量測。
電源完整性分析
量測電源完整性，並對人工資料中心 與高速數位設計執行根本原因分析。
探索 AI資料中心
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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
模擬人工智慧工作負載、基準測試基礎架構，並提升網路韌性，以更有效地優化資料中心 。
白皮書
關於人工智慧與機器學習如何真正影響資料中心 設計的常見問答。
白皮書
運用進階 解決方案擴展人工智慧叢集。
白皮書
將資料中心 從400G/800G擴展至1.6T及更高規格。
目錄
滿足或超越最新產業標準，縮短產品上市時間，並確保資料中心 的合規性與互通性。
人工智慧解決方案常見問答
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。
讓我們解決下一步該怎麼做。
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