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AI 工作負載正推動資料中心網路向 1.6T 乙太網路演進，這也為下一代 AI Fabrics 帶來了全新的驗證挑戰。隨著鏈路速率的提升和交換機晶片基數級的增長，研發團隊必須確保 224G 通道上的訊號完整性，理解微突發（Microbursts）期間的壅塞情況，並對影響計算任務完成時間（Job Completion Time）的集合通訊（Collective Communication）模式進行建模。傳統的測試方法往往會漏掉複雜的交互作用，從而將性能風險隱藏在開發週期的後期、甚至部署之後，而那時解決問題的成本將大打折扣。
在這場線上發佈會中，我們邀請了 650 Group 行業分析師講解當今 AI 乙太網路的市場趨勢及增長預測。您還將了解到我們的全新 AI 網路測試平台 AresONE 1600GE，它將 AI 工作負載模擬、實體層驗證、以及流量與協定測試整合到了單一平台中。探索如何在大規模環境下驗證織網性能、更早地發現問題，並獲得從實體層性能到 RoCEv2 流量模式的全堆疊可見性！
網路設備研發工程師、光通訊研發工程師、AI 資料中心架構師、測試驗證工程師