人工智能解决方案
- 网络测试
- 互连测试
- 计算测试
- 组件测试
探索能够简化基准测试、验证网络性能并优化数据中心效率的人工智能解决方案。通过真实的高密度流量、工作负载和协议仿真，测试高达1.6T的无损以太网性能，评估训练与推理的集群表现——从而减少对基于GPU的实验室设置的依赖。模拟人工智能特有的流量模式与工作负载特征，深入理解网络参数如何影响组件级与系统级的性能表现。
人工智能数据中心验证
基准测试AI数据中心性能，大规模模拟真实世界AI工作负载，并验证网络设备与AI网络。
基于云的网络测试
通过AI原生基准测试、计算密集型流量模拟和高规模测试，评估AI网络的性能、稳定性和安全性。
网络性能测试
通过生成和测试原生AI的RoCEv2协议，提升网络基准测试能力并优化AI数据中心部署。
网络流量生成
在将网络设备部署至支持AI的400G至800G生产网络前，对其性能进行全面评估。测试涵盖广泛的L2-L3应用场景，包括AI数据中心。
5 核心测试
借助是德科技的解决方案（包括 LoadCore、Landslide Virtual 和 Landslide 5G Mobility Testing），实现 5G 网络的全面测试与验证。
ORAN仿真仿真器
验证解耦的 5G 和 ORAN 基础设施，包括 Landslide O-RAN 端到端测试解决方案、O-RAN O-CU 测试解决方案等。
云原生函数
利用 Landslide CNF 测试、Landslide 云原生基础设施基准测试等工具，对 5G 云原生环境进行验证和基准测试。
通过在真实性能条件下验证电光收发器的AI解决方案，加速开发AI数据中心互连技术。 通过采用高带宽、低噪声仪器 自动化工作流仪器 简化800G和1.6T系统的合规性与生产测试，提升吞吐量并缩短测试时间。借助可扩展的设计与测试平台，支持多代高速网络标准，推动3.2T以太网及更高标准的研发进程。
光子与光学测试
通过224 Gb/s光测量验证AI数据中心部署中光收发器的性能。
互连与网络性能测试
通过212 Gbps电气通道接口，验证人工智能优化以太网设备及互连系统的可靠性、稳定性、性能和互操作性。
通过专为AI数据中心架构优化的AI解决方案，推动AI就绪型半导体与高速数字设计的发展。仪器 高精度信号分析与验证仪器 内存和PCB设计的调试，减少设计迭代次数，加速开发进程。自动化执行PCI Express®（PCIe®）、双倍数据速率DDR内存及计算加速器接口（CXL）标准的合规性测试，简化工作流程，确保符合标准的可靠性能。
协议分析
对具备AI就绪能力的PCIe®设备进行深度协议分析，无需校准。通过模拟和可视化数据流量，精准定位AI数据中心就绪性问题。
接收器合规性测试
测试各类数字高速总线，以符合最新一代人工智能数据中心标准——包括PCIe、USB4、MIPI等。
探索与领先网络设备制造商合作打造的人工智能数据中心基础设施解决方案。通过覆盖网络堆栈各层的光电仿真、验证与测试方案，对人工智能数据中心中的网络组件进行调试、合规性验证及电源完整性表征。借助集成的设计、验证与自动化测试工具，降低设计风险和配置复杂性，确保高速条件下的互操作性与信号完整性。
调试与合规性测试
深入了解 AI 优化型电气和光学组件的物理层性能 在 200 Gb/s 及以上速率。测试其是否符合多项 IEEE 和 OIF 标准。
接收器特性分析与合规性测试
生成、表征和测试高达3.2T的高速光电链路，确保人工智能数据中心互连满足严苛的性能和可靠性要求。
真实世界信号生成
建立复杂信号，验证高密度通信，并表征人工智能数据中心部署的设计性能。
成分分析
表征适用于接收器和发射器测试的AI就绪型光学部件。对支持多种调制格式的高速率网络设备进行测试。
通过改进的信号完整性测量，加速人工智能基础设施的原型设计与大批量生产。利用16端口或32端口S参数测量及多端口通道分析，有效抑制串扰。
电源轨分析
在为人工智能数据中心测量网络设备的噪声、纹波和瞬态时，进行需要毫伏级灵敏度的电源完整性测量。
电源完整性分析
测量电源完整性，并对人工智能数据中心基础设施和高速数字设计进行根本原因分析。
探索人工智能数据中心应用场景
了解更多 人工智能解决方案
电子书
优化和扩展人工智能数据中心的五大策略
模拟AI工作负载，评估基础设施性能，增强网络弹性，从而更有效地优化数据中心性能。
白皮书
关于人工智能和机器学习如何真正影响数据中心网络与设计的核心问题及解答。
白皮书
通过进阶 解决方案扩展AI集群。
白皮书
将数据中心基础设施从400G/800G扩展至1.6T及更高容量。
目录
满足或超越最新行业标准，缩短产品上市时间，并确保数据中心基础设施的合规性与互操作性。
人工智能解决方案常见问题解答
人工智能解决方案不仅是一个模型，更是一个由数据、计算和运维协同构成的系统，专为推理、预测和自动化等任务进行优化。 在数据中心等基础设施密集型场景中，AI解决方案必须与计算堆栈（DDR/HBM内存、PCIe/CXL通道）、互连技术（400G、800G、1.6T）及网络协议（RoCEv2、RDMA）无缝集成。 可扩展性取决于这些层级在工作负载压力下能否支持无抖动数据传输、低延迟及高信号完整性。
要实现大规模可靠运行，人工智能解决方案必须融合：
- 计算：高带宽内存（HBM/DDR），通过PCIe/CXL互连技术加速
- 互连：800G/1.6T骨干网及224G串行器/解串器（SerDes）已通过信号质量与调制方案验证
- 网络：低延迟通信与集体带宽优化
- 功耗：采用热感知设计与电源完整性工具，实现功耗管理并防止热点产生
通过追踪抖动、串扰、恢复时间、算法带宽、总线带宽及任务完成率等关键绩效指标，确保跨环境的持续性能表现。
人工智能解决方案因行业而异，主要取决于延迟容忍度、计算密集度和数据本地化程度。例如：
- 金融服务 超低延迟和高互连完整性（PCIe Gen5 / CXL）。
- 医疗保健领域依赖强大的内存带宽来处理影像工作负载（DDR/HBM性能）。
- 云/超大规模运营商在机架级部署中优先考虑热效率和任务完成时间。
这些权衡必须通过工作负载仿真和模拟等工具进行建模和基准测试。
人工智能相关的优势包括工作负载自动化、降低运营成本以及更智能的系统管理。具备基础设施感知能力的人工智能解决方案能够动态分配计算资源、高效路由数据，并基于遥测数据预测故障。
这些挑战包括：
- 跨内存、互连和电源域的设计验证
- 在高速信号传输（224 Gbps，1.6T）下保持调制质量
- 在人工智能负载条件下控制热和电源完整性
若缺乏全面的仿真和基准测试，人工智能部署可能因意外抖动、延迟或带宽瓶颈而面临失败风险。
人工智能数据管道的设计必须充分考虑基础设施的限制。在高性能环境中：
- 数据在接近内存的位置进行预处理（例如HBM近处理）
- PCIe/CXL支持内存池化和高效访问
- 网络配置支持计算节点间的低延迟传输
此外，早期验证阶段收集的遥测数据（例如来自信号完整性测试或工作负载仿真）有助于优化模型性能和训练策略。
让我们共同解决下一步的问题。
预约与我们专家的会议或演示