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探索在風險浮現之前驗證 AI 網路的實用方法。
AI 工作負載正推動 1.6T 乙太網路的轉變，為新一代 AI 網路架構帶來驗證挑戰。隨著每通道速度達到 224G 且交換規模不斷擴大，團隊必須確保訊號完整性、了解微突發期間的壅塞情況，並分析影響工作完成時間的流量模式。
傳統測試往往會錯過這些複雜的互動，導致效能風險在開發後期或部署之後才浮現。
參加本次會議，以了解如何：
• 解決 1.6T 乙太網路的驗證挑戰。
• 模擬真實世界的 AI 工作負載，並產生高密度集體和 RoCEv2 流量。
• 更早偵測瓶頸，並了解微突發期間的壅塞情況。
• 在單一平台上整合 AI 工作負載模擬和全堆疊網路測試。
• 部署策略以提高 AI 網路架構效率。
獲得大規模驗證網路效能的實用方法，並在成本和複雜性增加之前，更早做出明智的決策。
本次網路研討會旨在協助主動測試產品、網路或資料中心效能，或模擬 AI 工作負載以了解整體基礎設施行為的專業人士。此群體包括網路、測試和設計工程師；系統整合專家；網路架構師；AI 資料中心營運商和經理；品管專業人員；以及負責監督這些團隊的主管或高階主管。