戴尔、西蒙和是德科技探讨适用于 1.6T的AI网络架构
探索设计、连接和验证可扩展人工智能基础设施的实用策略，涵盖从当今的 800G 部署到未来的 1.6T 网络。
3家企业。打造支持1.6T的AI架构。
人工智能工作负载正在改变数据中心网络的设计和部署方式。在这场时长20分钟的小组讨论中，来自戴尔科技、Siemon和是德科技的专家们分享了构建高性能人工智能网络架构的实践经验，该架构能够在大规模部署下稳定可靠地运行。
探讨从理论设计过渡到可投入生产的AI基础设施所需的架构决策、连接方案及验证策略。本次专题讨论将围绕DAC、有源铜缆和光纤连接、真实的工作负载仿真、端到端系统验证，以及企业如何为从800G向1.6T的过渡做好准备等议题展开。
专家 panel 成员介绍
詹姆斯·温尼亚
高级产品经理
戴尔科技
瑞安·哈里斯
销售工程总监
Siemon
阿维克·巴塔查里亚
高级产品经理
是德科技
利纳斯·道克萨
人工智能技术专家
是德科技
为800G而建，为1.6T做好准备。
AI 网络架构必须能够处理海量的东西向流量，保持 GPU 的利用率，并在同步工作负载下维持可预测的性能。仅靠带宽是不够的。
聆听来自戴尔科技、Siemon 和是德科技的专家探讨：
- 设计和验证可投入生产的AI网络
- 在DAC、有源铜缆和光纤之间进行选择
- 为1.6T构建800G基础设施
“应采用带状态的方式进行验证。若仅对无状态流量进行验证，将无法发现真实网络中存在的瓶颈。”
Avik Bhattacharya
是德科技
“与简单的第1层电缆测试相比，系统级测试能大大提高可靠性。”
瑞安·哈里斯
西蒙
“仅靠单个组件的测试是无法达到这一目标的；你需要进行端到端测试，才能保证性能并确保不存在瓶颈。”