网络研讨会
AI 工作负载正推动数据中心网络向 1.6T 以太网演进，这也为下一代 AI Fabrics 带来了全新的验证挑战。随着链路速率的提升和交换机芯片数量的指数级增长，研发团队必须确保 224G 通道上的信号完整性，理解微突发（Microbursts）期间的拥塞情况，并对影响计算任务完成时间（Job Completion Time）的集合通信（Collective Communication）模式进行建模。传统的测试方法往往会遗漏复杂的交互作用，从而将性能风险隐藏在开发周期的后期，甚至部署之后，而届时解决问题的成本将大幅增加。
在这场线上发布会上，我们邀请了 650 Group 的行业分析师，就当前 AI 以太网的市场趋势及增长预测进行讲解。您还将了解我们全新的 AI 网络测试平台 AresONE 1600GE，它将 AI 工作负载仿真、物理层验证以及流量与协议测试整合到单一平台中。探索如何在大规模环境中验证网络性能、更早地发现问题，并获得从物理层性能到 RoCEv2 流量模式的全栈可视性！
网络设备研发工程师、光通信研发工程师、AI 数据中心架构师、测试验证工程师