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探索适用于高要求射频工作流的双通道和超宽带信号分析。
借助我们新款多核、12 位、最高 33 GHz 的示波器,获得更快、更清晰的洞察。以旧换新,用您的旧示波器抵扣购买新款 XR8 的费用。
将设计与物理测试相结合,在硬件尚未问世之前,评估其是否符合跌落、冲击、震动和振动等测试标准。
解锁免费升级至下一级带宽套餐。
从收发器到互连,增强 1.6T 网络的可靠性,以支持 AI 级工作负载。
将是德科技 VSA 软件与新款 XA5 信号分析仪配合使用,实现进阶 、解调和分析功能——立即开始您的 30 天试用。
这些增强型NPB配备额外内存和存储空间,可运行是德科技的人工智能安全与性能监控软件及人工智能技术栈。
探索涵盖集成电路设计、验证、晶圆测试和光子学的端到端工作流程。
探索精心策划的支持方案,优先保障您持续快速创新。
使用专为是德科技仪器设计的精密配件,最大限度地提高精度和性能。
权威的应用说明、数据手册、参考设计和测试流程,可帮助您加快设计和验证决策。
实践性强的集训课程,教授系统设计、测试方法及生产工作流程,工程师可立即学以致用。
成功案例
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其他产品支持
勤学以博览工程师智慧知识宝库
本培训营将通过理论讲解、方法论介绍和演示,带您全面了解前端和后端人工智能网络验证的基础知识。完成本培训营后,您将掌握必要的洞察力与信心,从而驾驭这一快速变化、充满创新的全新网络范式。欢迎加入是德科技工程师的行列,深入探索人工智能网络测试及人工智能数据中心部署验证的世界。您将学习:
本训练营专为网络工程师或任何希望深入理解人工智能网络技术、并评估人工智能数据中心基础设施性能的人士量身打造。
第 1 课——AI/ML 数据中心网络简介
本人工智能网络训练营深入探讨了数据中心中机器学习与推理之间的差异,重点关注 GPU 性能、网络瓶颈、工作流故障以及扩展挑战。课程着重强调优化延迟、可靠性和基础设施,以有效支持高性能的人工智能工作负载。
白皮书
第2课——AI/ML网络与传统网络的区别
人工智能(AI)和机器学习(ML)正在推动数据中心网络发生重大变革——包括新需求、流量模式和技术。了解是德科技解决方案如何助力优化AI网络。
第3课——最大化AI/ML后端性能
是德科技的 KAI 数据中心构建器通过模拟 GPU 工作负载、对后端网络性能进行基准测试以及识别瓶颈,从而优化 AI 数据中心的设计。它能够对 AI 训练和推理基础设施进行可扩展且经济高效的测试,而无需在实验室中配备物理 GPU。
第4课——集体行动的基准分析
网络性能基准测试在识别提升整体吞吐量而不增加硬件成本的机会方面发挥着关键作用。集体操作的基准测试是理解分布式人工智能基础设施性能极限的基础方法。本白皮书阐释了人工智能集体的运作机制,定义了相关术语,并梳理了与人工智能网络基准测试相关的最常用指标。
第 5 课——提升 AI 数据中心集群的可扩展性
随着人工智能模型的日益复杂与庞大,有效扩展数据中心集群已成为企业保持竞争优势的关键任务。本白皮书深入探讨了人工智能集群的兴起,重点剖析了扩展过程中的核心挑战——尤其是网络基础设施领域的难题,并展示了如何进阶 解决方案来攻克这些障碍。
查看
第 6 课——演示是德科技的 AI Fabric 测试方法论
本次会议将展示是德科技利用 KAI Data Center Builder 实施的 AI 网络架构测试方法。内容涵盖拓扑设计、拥塞控制和性能指标等关键概念,并演示了自动化测试和配置调优如何优化 AI 网络性能。现场演示将重点展示拥塞控制在最大化带宽和效率方面的优势。
应用文章
第 7 课——AI Fabric 测试方法论
在人工智能(AI)系统,特别是大型语言模型(LLM)的背景下,网络结构指的是连接系统内各组件或节点并实现其间通信的基础架构。该网络结构对保障AI系统(包括LLM训练)的高效运行至关重要。
第 8 课——AI 数据中心前端网络验证入门
是德科技的Cyperf 前端 AI 数据中心网络Cyperf 安全、低延迟的测试,确保高效的数据采集和高速通信。它可验证带宽、延迟和安全性,并优化基础设施,以支持可扩展、高性能的大型语言模型训练。
第 9 课——前端 AI 网络的验证
LM 培训,重点介绍是德科技的CyPerf 测试 AI 数据中心网络的性能、可扩展性和安全性。
第 10 课——面向人工智能/机器学习云平台的高性能网络卸载
一种验证和测试智能网卡(SmartNIC)、底层大型语言模型(LLM)基础设施及各类网络组件性能的方法
第11课——AI数据中心网络案例研究与策略
在本次收官环节中,客户将分享在本次培训营中涉及的是德科技工具的实际应用案例。活动最后,高管 Ram Periakaruppan 将全面概述是德科技的 AI 数据中心解决方案,涵盖计算、互连、网络和电源基础设施。
案例研究
第 12 课——成功案例:构建新一代人工智能网络
是德科技通过模拟来自大规模人工智能加速器的集群通信工作负载,帮助瞻博网络验证下一代网络架构。
报告
第 13 课——Tolly 测试报告:戴尔 PowerEdge 和博通 AI 性能基准测试
人工智能(AI)对服务器和网络架构提出了前所未有的新要求。 在 AI 训练过程中,服务器之间需要交换海量数据。戴尔委托 TollyKeysight AI 对运行于戴尔 PowerEdge R760xa 机架式服务器中的 Broadcom 57508 双端口 100 Gb/s 以太网控制器(LAN 适配器)的 IPv6 RDMA 卸载性能进行了基准测试。
电子书
第14课——优化和扩展AI数据中心的5大关键策略
该电子书探讨了人工智能数据中心的扩展、GPU优化、高速互连、能效及网络可靠性等议题。重点介绍了Keysight AI KAI)解决方案在验证、基准测试和优化方面的应用。
硬件
加快人工智能网络基础设施的设计与部署
如何测试人工智能数据中心网络
再现人工智能工作负载的真实网络行为
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