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互連和網路性能測試儀 1600GE (INPT-1600GE) 是一個全新的 1.6 Terabit 乙太網路 (1.6T) 及以下速度的硬體測試平台,用於透過 212 Gb/s 電氣通道上的 PAM4 進行流量產生和分析。
INPT 產品系列的 INPT-800GE 提供 2 埠和 4 埠桌上型選項,作為 800GE 及以下速度的硬體測試平台,用於透過 56 Gb/s 電氣通道上的 PAM4 進行流量產生和分析。
INPT 為廣泛的通訊晶片、互連和網路設備提供功能、性能和互通性基準。
INPT 平台搭配全新的互連測試系統軟體 (ITS),提供全面的解決方案,可智慧地組織、儲存和使用資料,以自動化高速乙太網路和資料中心中的互連驗證。
Keysight 互連測試系統 (ITS) 軟體可解決所有這些挑戰,讓互連性能的資格鑑定和驗證變得更加容易。ITS 是一個先進、整合的軟體解決方案,旨在驗證從 100GE 到 1600GE 的 AI 基礎設施、網路元件和資料中心互連。ITS 軟體可在 800GE 和 1600GE INPT 硬體平台上執行。
測試新一代 AI 網路元件、互連和纜線,支援 800GE 和 1600GE 線速,包括 FEC 和位元錯誤率 (BER) 分析。
提供 Keysight Layer 1 BERT,具備針對 PCS、FEC 和訊框遺失的進階實體層測試,以確保互連已準備好投入生產。支援 Layer 2/3 RFC 基準測試和協定模擬,以實現規模和性能。使用 CMIS 進行自動化配置、應用程式偵測和光學訊號監控。
在真實的壅塞情境下測量交換器行為,並使用 ROCEv2。測試 Ultraethernet 功能。
輕量化、辦公室級靜音機箱和機架安裝選項,可隨處實現 1.6T 矽晶、光學元件和纜線測試。
Interface speed modes
800GE, 400GE, 200GE, 100GE, 1600GE
Interface
OSFP800, OSFP1600, OSFP1600-C
最佳化高速乙太網路
提供彈性部署選項
加速創新
驗證互連效能
提升 AI 環境中的生產力。
最佳化高速乙太網路
提供彈性部署選項
加速創新
驗證互連效能
提升 AI 環境中的生產力。
透過精選支援方案以及優先回應與周轉時間,加速創新。
取得可預測的租賃式訂閱和完整的生命週期管理解決方案,讓您更快達成業務目標。
成為 KeysightCare 訂閱者,體驗更優質的服務,獲得承諾的技術回應及更多。
確保您的測試系統符合規格要求,並符合當地與全球標準。
透過內部講師指導的訓練和線上學習,快速進行量測。
下載 Keysight 軟體,或將您的軟體更新至最新版本。
AI 資料中心依賴 GPU、交換器和加速器之間緊密同步、高頻寬的連接。銅纜或光學互連中的任何弱點,例如訊號衰減、電源不穩定或散熱問題,都可能導致延遲、訓練停滯或降低整體作業完成效率。互連驗證可確保高速鏈路在 AI 訓練和推論產生的密集、持續工作負載下可靠運行。Keysight 互連和網路性能測試產品可模擬高達 1.6 Tbps 的全速率流量,跨越 212 Gb/s 電氣通道,讓工程師能夠在部署到大規模 GPU 叢集或 AI 網路架構之前,在收發器、AOC、DAC 和板載光學元件中驗證互通性、性能餘裕和壓力響應。
AI 工作負載會產生高度同步、非均勻的流量模式,這與傳統企業或雲端工作負載顯著不同。這些模式包括突發性、高扇出流量、集體操作,以及資料中心網路中東西向流量的微秒級延遲敏感度。傳統流量產生器通常使用穩態、合成封包串流,無法揭露實際效能瓶頸。INPT 系統採用 AI 專屬流量模型,精確模擬 AI 加速器和 GPU 之間的通訊行為,複製作業層級時序、突發大小和同步動態。這種方法能夠在模擬實際 AI 訓練情境的條件下,對互連進行有意義的效能評估,有助於找出壅塞點並最佳化網路層級路由和設計。
在 800GE 和 1.6T 速度下進行測試,需要流量產生器能夠使用 PAM4 訊號在 112 Gb/s 和 224 Gb/s 電氣通道上進行全線速傳輸。Keysight 的 INPT 解決方案提供高密度乙太網路流量產生,每個連接埠最高可達 1.6 Tbps,並可配置支援 1x1600GE、2x800GE、4x400GE 或 8x200GE 配置。這些平台使用真實的應用層協定模擬最壞情況,使工程師能夠在負載下量測傳輸量、延遲和 FEC 容忍度。該系統可以對每個連接埠功耗高達 40W 的收發器進行壓力測試,確保下一代光互連在實際熱和電氣操作條件下正常運行。
互連性能必須跨多層進行測量,以確保在人工智慧基礎架構中實現穩健運作。關鍵指標包括鏈路層延遲、前向錯誤校正率、封包遺失率、抖動、擁塞響應及佇列深度。 是德科技INPT平台提供細粒度遙測與即時分析功能,能在高強度資料傳輸過程中揭露瓶頸。工程師可監控裝置在緩衝壓力、重傳活動或非對稱流量負載等情境下的行為表現。此可視性有助於優化晶片層級設計、交換器韌體及拓撲決策,最終提升大規模AI模型訓練與推論過程中的網路效能與穩定性。