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探索在风险显现之前验证人工智能网络的实用方法。
AI 工作负载正推动网络向 1.6T 以太网转型，这给下一代 AI 网络架构带来了验证挑战。随着每通道速率达到 224G 且交换规模不断扩大，团队必须确保信号完整性，了解微突发期间的拥塞情况，并分析影响任务完成时间的流量模式。
传统测试往往无法捕捉到这些复杂的交互关系——导致性能风险被掩盖，直到开发后期或部署之后才显现出来。
参加本次会议，了解如何：
• 解决 1.6T 以太网中的地址验证难题。
• 模拟真实世界的人工智能工作负载，并生成高密度的集体流量和 RoCEv2 流量。
• 更早地检测瓶颈，并了解微突发期间的拥塞情况。
• 在单一平台上统一人工智能工作负载仿真与全栈网络测试。
• 部署策略以提升人工智能架构的效率。
掌握实用的方法，以大规模验证网络性能——并在成本和复杂性增加之前，尽早做出明智的决策。
线上研讨会 那些主动测试产品、网络或数据中心性能，或模拟人工智能工作负载以了解整体基础设施行为的专业人士线上研讨会 。该群体包括网络工程师、测试工程师和设计工程师；系统集成专家；网络架构师；人工智能数据中心运维人员和管理者；质量保证（QA）专业人员；以及负责管理这些团队的总监或高管。