课程 | 人工智能数据中心网络测试| 是德科技

人工智能数据中心网络测试

训练营

14 商品

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：

人工智能网络的工作原理及其与传统数据中心网络的区别。
测试人工智能网络所需的各类工具与设备，以及领先网络设备制造商如何运用这些工具。
一种用于验证人工智能网络和基准测试网络设备的一致、可重复且基于指标的方法论。

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。

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第 1 课——AI/ML 数据中心网络简介

本次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，重点分析了GPU性能、网络瓶颈、工作流故障以及扩展性挑战。课程着重强调如何优化延迟、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

人工智能/机器学习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——包括新的需求、流量模式和技术。了解是德科技（Keysight）的解决方案如何帮助优化AI网络。

第 2 课——最大限度地提升 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，优化了 AI 数据中心的设计。它支持对 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实体 GPU。

白皮书

基准化集体行动

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。

白皮书

提升人工智能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。

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第 3 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 实现的 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

人工智能织物测试方法论

在人工智能（AI）系统，特别是大型语言模型（LLM）的背景下，网络架构指的是连接系统内各个组件或节点并使其能够进行通信的基础设施。网络架构对于促进AI系统（包括LLM训练）的高效运行至关重要。

第 4 课——AI 数据中心前端网络验证简介

是德科技的Cyperf 可对前端AI数据中心网络进行安全、低延迟的测试，确保高效的数据采集和高速通信。该解决方案可验证带宽、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。

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第 5 课——前端 AI 网络的验证

LM培训，重点介绍是德科技的CyPerf ，用于测试AI数据中心网络的性能、可扩展性和安全性。

应用文章

面向人工智能/机器学习云平台的高性能网络卸载技术

一种用于验证和测试 SmartNIC、底层 LLM 基础设施以及各种网络组件性能的方法

第6课——人工智能数据中心网络案例研究与策略

在本次收官环节中，客户将分享培训营期间所涵盖的是德科技工具在实际应用中的案例。活动最后，高管拉姆·佩里亚卡鲁潘（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等领域。

案例研究

第7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体通信工作负载，帮助瞻博网络验证下一代网络架构。

报告

Tolly 测试报告：戴尔 PowerEdge 与博通 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Tolly公司，通过运行Keysight AI 基准测试，对在戴尔PowerEdge R760xa机架式服务器上运行的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

优化和扩展人工智能数据中心的五大关键策略

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、能效以及网络可靠性等内容。书中重点介绍了Keysight AI （KAI）在验证、基准测试和优化方面的解决方案。

学习验证表

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