AI 解決方案
- 網路測試
- 互連測試
- 運算測試
- 元件測試
探索可簡化基準測試、驗證網路效能並最佳化資料中心效率的 AI 解決方案。使用真實、高密度流量、工作負載和協定模擬，測試高達 1.6T 的無損乙太網路，並評估用於訓練和推論的叢集效能，從而減少對 GPU 型實驗室設定的依賴。建立 AI 特定流量模式和工作負載設定檔的模型，以瞭解網路參數如何影響元件和系統層級的效能。
AI 資料中心驗證
基準測試 AI 資料中心效能，大規模模擬真實 AI 工作負載，並驗證網路設備和 AI 網路。
基於雲端的網路測試
透過 AI 原生基準測試、運算密集型流量模擬和大規模測試，評估 AI 網路性能、穩定性和安全性。
網路性能測試
透過 AI 原生 RoCEv2 協定產生和測試，改進網路基準測試並最佳化 AI 資料中心部署。
網路流量產生
在部署於支援 AI 的 400G 至 800G 生產網路之前，對網路裝置性能進行特性分析。測試廣泛的 L2-L3 使用案例，包括 AI 資料中心。
透過 AI 解決方案加速 AI 資料中心互連的開發，這些解決方案可在真實世界效能條件下驗證電氣和光學收發器。使用高頻寬、低雜訊儀器和自動化工作流程，簡化 800G 和 1.6T 系統的合規性和生產測試，從而提高吞吐量並縮短測試時間。透過可擴充的設計和測試平台，為 3.2T 乙太網路及更高標準的研發提供支援，這些平台專為支援多代高速網路標準而設計。
光子與光學測試
透過 224 Gb/s 光學量測，驗證適用於 AI 資料中心部署的光收發器性能。
互連與網路效能測試
使用 212 Gbps 電氣通道介面，驗證 AI 最佳化乙太網路裝置和互連的可靠性、穩定性、性能和互通性。
透過針對 AI 資料中心架構優化的 AI 解決方案，推動 AI 就緒的半導體和高速數位設計。使用高精度儀器進行訊號分析和驗證，以偵錯記憶體和 PCB 設計、最大程度地減少設計迭代並加速開發。自動化 PCI Express® (PCIe®)、雙倍資料速率 DDR 記憶體和 Compute Express Link (CXL) 標準的合規性測試，以簡化工作流程並確保可靠、符合標準的性能。
協定分析
對 AI 就緒的 PCIe® 裝置執行深度協定分析，無需校驗。模擬和視覺化資料流量，以找出 AI 資料中心就緒性方面的問題。
接收器相符性測試
測試各種數位高速匯流排，以符合最新一代的 AI 資料中心標準 — 包括 PCIe、USB4、MIPI 等。
探索與領先網路設備製造商合作建置的 AI 資料中心基礎設施 AI 解決方案。使用涵蓋網路堆疊每一層的光學和電氣模擬、驗證和測試解決方案，在 AI 資料中心中偵錯網路元件、驗證合規性並特性化電源完整性。透過整合式設計、驗證和自動化測試工具，降低設計風險和設定複雜度，確保高速條件下的互通性和訊號完整性。
除錯與符合性測試
深入瞭解 AI 優化之電氣與光學元件在 200 Gb/s 以上的實體層效能。測試是否符合多項 IEEE 和 OIF 標準。
接收器特性分析與相符性測試
產生、特性化並測試高達 3.2T 的高速光學和電氣鏈路，確保 AI 資料中心互連符合嚴格的性能和可靠性要求。
真實世界訊號產生
設定複雜訊號、驗證高密度通訊，並特性化 AI 資料中心部署的設計性能。
元件分析
特性分析 AI 就緒的光學元件，用於接收器和發射器測試。測試多種調變格式的高鮑率網路設備。
透過改進的訊號完整性量測，加速 AI 基礎設施的原型設計和大量製造。運用 16 或 32 埠 S 參數量測和多埠通道分析，降低串擾。
電源軌分析
量測 AI 資料中心網路設備上的雜訊、漣波和瞬態時，進行需要 mV 靈敏度的電源完整性量測。
電源完整性分析
測量 AI 資料中心基礎設施和高速數位設計的電源完整性，並執行根本原因分析。
探索 AI 資料中心應用案例
深入了解 AI 解決方案
電子書
最佳化和擴展 AI 資料中心的 5 個策略
模擬AI工作負載、基準測試基礎設施並提高網路彈性，以更好地最佳化資料中心效能。
白皮書
關於人工智慧和機器學習如何真正影響資料中心網路與設計的熱門問答。
白皮書
利用進階模擬解決方案擴展 AI 叢集。
白皮書
將資料中心基礎設施從 400G / 800G 擴展到 1.6T 乃至更遠。
型錄
符合或超越最新的產業標準，縮短產品上市時間，並確保資料中心基礎設施的法規遵循和互通性。
AI 解決方案常見問題
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。
讓我們解決未來挑戰。
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