AI计算
测试人工智能芯片和高速数字设计。
加速人工智能半导体测试与HSD设计
开启人工智能就绪半导体 高速数字（HSD）设计的未来。借助专为人工智能数据中心进阶 、调试和合规工具，设计并测试人工智能芯片，排查尖端设计中的故障，满足或超越最新的PCIe、DDR和CXL标准。
提升您在人工智能计算领域的知识水平
优化和扩展人工智能数据中心的五大策略
人工智能正在变革各行各业并推动创新。这意味着 网络架构师必须应对日益增长的数据中心需求 — 包括独特的流量模式、动态工作负载和严苛的性能压力。
阅读这本电子书，探索五种实用方案，以优化现代应用程序的人工智能数据中心性能。
通过并行设计工程加速人工智能创新
由于复杂性、成本和功耗等技术与经济障碍，设计人工智能芯片正变得日益困难。阅读这本电子书，了解如何在小芯片设计、6G研究、电源供应和工程生命周期管理等领域加速人工智能芯片的开发进程。
PCIe®标准与测试要求的演进历程
数据中心面临着实现更高速率的日益增长的需求——而人工智能正在加速这种需求。随着以太网速度突破800GE，PCIe® 6.0（外设组件互连快速®（PCIe®）标准的最新版本）正加速推动数据中心的创新。
数字设计与互连标准
当数字信号达到千兆速度时，“不可预测性”便成为常态。而涉及数字标准时，每一代新技术的进步都会在您的道路上设置新的障碍。探索仿真、测量和合规工具，助您攻克千兆数字设计的挑战。
设计和测试人工智能芯片与半导体
加速设计周期，预见合规挑战，优化电子性能，更快推出引领市场的创新产品。
排查AI优化高速数字设计中的故障
减少设计迭代次数，测试半导体，并借助精准高效的仪器分析印刷电路板（PCB）性能。
满足或超越最新的AI网络标准
通过自动化测试解决方案简化并加速合规性测试，支持领先的AI数据中心标准——包括PCIe®、CXL和DDR。
使用是德科技测试AI芯片并调试HSD设计
采用无与伦比的信号完整性，调试支持AI的架构设计
使用是德UXR 示波器缩短原型设计周期，加速产品上市时间，并提升数据中心基础设施的可靠性。通过最高信号完整性测量技术排查物理层性能问题，为未来人工智能数据中心打造高速设备。
确保符合新一代人工智能计算标准
使用是德科技比特误码率测试仪（BERT）对AI数据中心网络的接收器和服务器接口进行特性分析。通过无妥协的信号完整性、NRZ/PAM4/PAM6/PAM8支持以及高达120 Gbaud的数据速率，优化1.6T及前沿应用的路径规划。
在160Gbaud及更高速率下加速设计开发
是德科技任意波形发生器（AWG）凭借其速度、带宽和精度，可满足人工智能半导体测试及人工智能数据中心部署的需求。可用于测试高密度通信系统、表征设计性能，并使器件承受极限压力测试。
清晰准确地掌握PCIe®链路流量
对PCIe®系统进行深度协议分析，实现无与伦比的信号完整性。KEYSIGHT的PCIe协议分析仪模拟和可视化数据流量，精准定位问题，以验证主机和端点是否为AI数据中心做好准备 — 所有这些都集成在可插拔、无电缆的外形中，便于快速校准。
通过电子设计Streamline 工作流程
通过是德科技电子设计自动化（EDA）产品，在整个设计周期中简化多领域洞察。借助设计模板、组件库、强大的建模能力和精准仿真，预测设计挑战、模拟AI芯片与半导体模型，实现产品率先上市。
迈向PCIe® 7之路
您准备好迎接数据传输的未来了吗？PCIe® 7和CXL为人工智能和机器学习等高性能应用提供了更快的数据传输速率。新型技术（如32Gbaud的PAM4信号传输）相较于传统的NRZ技术实现了重大飞跃——这要求严格的公差控制、不断演进的规范以及全新的元件模型。
在本线上研讨会中，您将了解为这些标准进行设计所面临的挑战，并探索基于模拟的合规解决方案——通过采用实施方法（MOI）工作流程来认证合规性测试。
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常见问题解答：AI计算
现代数据中心基于复杂芯片组构建，具有严格的时序裕度和海量吞吐量需求。进阶 测试工具——如是德科技的AWG信号发生器、 示波器 接收器测试软件——通过精准的信号生成与分析，确保高速传输的可靠性。这些工具可检测内存与I/O子系统中的抖动、信号衰减及信号质量问题。 对于为人工智能计算、存储、网络和虚拟化等工作负载开发定制芯片的超大规模企业而言，这些测试解决方案可加速产品认证流程，减少部署后的系统级问题。最终，增强的验证能力意味着现场故障率降低，数据服务运行时间得以提升。
数据中心芯片开发需要快速迭代和高吞吐量。缩短测试时间与降低成本的关键在于智能测试覆盖、自动化设备的有效利用，以及设计阶段的早期仿真。是德科技的EDA工具包——包括信号完整性分析（SIPro）和系统设计等工具——使工程师能在流片前对高速通道进行仿真与验证。 在测试台上，BERT（波形分析仪）和实时合规示波器 仪器 streamline PCIe/CXL及内存接口的streamline 与调试streamline ，从而减少高成本返工并加速产品部署周期。
数据中心计算系统的验证需要结合物理层测量、协议合规性数据和环境应力数据。测试工程师通过BERT（波形再生测试仪）、示波器等设备采集实时性能指标，包括比特误码率、眼图、TDECQ（总双差动态电平控制）、抖动容限及通道边界测试。 示波器、AWG等设备采集实时性能指标。同时借助KeysightPHY Designer或RF Circuit Simulation Professional等工具的仿真数据，验证极端条件下的运行行为。这些数据对确保服务器芯片、内存模块及互连系统在超大规模环境典型的高负载场景下实现大规模可靠运行至关重要。
随着数据中心AI计算设计不断突破带宽极限并压缩功耗余量，工程师们在信号完整性、协议合规性和热稳定性方面面临严峻挑战。测试微芯片、堆叠内存和定制I/O路径（通常跨越多个电压域）需要精密工具和深度协议可视性。在不影响良率或上市时间的前提下将高速验证集成到工作流程中同样困难重重。 是德科技的Design Data和IP数据管理工具可追踪测试覆盖率，而协议分析仪和进阶 套件则能减少后期意外。确保测试方案在PCIe 6.0和CXL 3.0等不断演进的互连标准中具备可扩展性，始终是持续关注的重点。
关键趋势包括可组合与解耦架构的兴起、基于小芯片的设计方案的采用，以及用于功耗优化的定制硅片。 数据中心AI计算测试的最佳实践包括：以仿真测试为起点（使用SIPro等EDA工具），在 示波器 示波器和BERT测试仪 示波器实现合规性测试自动化，并将台架测试结果与系统级性能建立关联。超大规模企业正通过整合物理层、协议层和数据管理层的集成验证平台，将测试环节逐步内化以增强控制力并加速迭代，从而实现更快速、更可靠的大规模AI计算交付。
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