互连与网络性能测试仪 1600GE

验证 224Gb/s 电通道硅芯片、互连组件及网络设备

人工智能数据中心仿真与优化导论

了解如何模拟真实环境中的 AI 工作负载，以验证不断演进的 AI 集群设计和新组件。

AI 数据中心的端到端验证​

在1.6T规模下，AI基础设施必须在能够暴露延迟波动、拥塞行为和互连不稳定性的真实工作负载条件下进行验证。了解如何突破孤立的组件测试，转向将工作负载仿真、自动化和大规模流量生成相结合的策略。

验证 1.6T 以太网并模拟真实的 AI 工作负载

了解AresONE 1600GE如何通过高密度1.6T以太网网络测试和逼真的AI工作负载仿真，实现新一代AI基础设施的全栈验证。探索集成式第1至第3层分析、RoCEv2流量仿真以及KAI Data Center Builder软件如何助力加速网络和AI数据中心的验证、可扩展性以及部署准备工作。

AresONE 1600GE AI 工作负载验证

了解如何AresONE 1600GE 和 AI 数据中心构建器模拟 AI 工作负载，执行集体通信测试，并使用详细的分析、延迟测量和报告功能分析网络性能。

在 1600GE 平台上推进 AI 架构验证与工作负载仿真

了解如何更有信心地验证新一代 1.6T 以太网 AI 互连架构。本期互动式《线上研讨会 》将深入探讨 AI 工作负载仿真、224G 物理层验证、RoCEv2 流量测试、拥塞分析以及全栈可视化，帮助您更早地发现性能问题、降低部署风险并优化 AI 集群效率。

AresONE 1600GE

部署 800GE 和 1.6T 以太网解决方案有助于缓解基础设施瓶颈。利用进阶 测试工具验证高速 AI 互连架构并真实模拟复杂的 AI 工作负载，是确保可靠性能的基础 。

以太网流量仿真器

本产品目录重点介绍了是德科技（Keysight）的以太网流量仿真 产品组合，其中包括L2–L7协议和负载测试软件，以及高性能硬件加速器，用于通过最高达1.6T速率的真实、可重复的流量，对下一代网络系统、ASIC、AI数据中心环境以及超大规模部署进行验证。

第1-3层网络测试产品

是德科技的第1-3层网络测试解决方案通过高达1.6T以太网的高密度流量生成、真实应用及AI工作负载仿真以及协议分析，验证并优化性能与安全性，确保大规模可靠性。

重新审视面向人工智能规模的数据中心验证

AI 工作负载正在重塑数据中心网络架构，这要求在 1.6T 规模下采用新的测试和验证方法。传统测试可能无法发现那些影响性能、延迟和 GPU 效率的系统级风险。了解 1.6T 规模下面临的十大测试挑战及潜在解决方案，以确保构建可扩展、可靠且高性能的 AI 数据中心。

互连与网络性能测试仪 1600GE

1600GE 互连与网络性能测试仪（INPT-1600GE-C）是用于流量生成与分析的 1.6 太比特以太网（1.6TE）硬件测试平台领域的最新创新成果。

互连与网络性能测试仪 1600GE（第二代硬件）

1600GE 互连与网络性能测试仪（INPT-1600GE-C）是用于流量生成与分析的 1.6 太比特以太网（1.6TE）硬件测试平台领域的最新创新成果。

AI级以太网验证为何需要新一代测试系统：10大理由

AI级网络需要前所未有的带宽、超低延迟和可靠性。了解传统以太网验证工具无法满足需求的10个关键原因。

以1.6T以太网构建未来网络

本白皮书深入探讨了在1.6T以太网背景下验证互连性能所面临的关键挑战。它分析了数据中心日益增长的需求、现有网络架构的局限性，以及为确保这些高速网络可靠部署所需的新兴技术和测试方法。

扩展人工智能数据中心

《扩展人工智能数据中心》一文阐述了为何人工智能级别的计算会对数据中心的各个环节提出挑战，以及为何消除一个瓶颈往往会暴露下一个瓶颈。该文档提出了一个从芯片到集群的框架，涵盖了硅前 设计、晶圆、芯片和微芯片、电路板、服务器、机架、完整的数据中心以及边缘部署。 该文档将是德科技（Keysight Technologies）的战略优势定位为“广度与关联性”：在硬件尚未存在时预测系统行为，在晶圆和光子学层映射物理余量，然后在接近生产环境的条件下验证互连和工作负载。 在整个技术栈中，该白皮书重点介绍了以下解决方案领域：用于小芯片互连和光子学设计的电子设计自动化（EDA）、硅片和硅光子学晶圆的自动化测试、针对UCIe等芯片间标准的后硅验证，以及板级信号、电源完整性和电磁干扰（EMI）调试。 随后，报告转向服务器和机架级验证，涵盖协议分析、800G和1.6T以太网收发器工作流、用于训练和推理模式的大规模流量生成，以及针对RoCEv2和Ultra Ethernet的以太网传输验证。 在数据中心和边缘计算层面，该解决方案还涵盖仿真、安全与性能测试、相干光传输分析、网络可视化，以及无线和AI-RAN验证。报告总结指出，多层面的挑战需要多层次的专业知识，将基于物理原理的洞察与系统背景相结合，从而帮助团队保持数代领先的信心。

扩展人工智能基础设施：800G 和 1.6T 网络面临的挑战

本白皮书探讨了在人工智能应用迅速增长的背景下，高速以太网网络所面临的挑战及解决方案。它强调了进阶 网络技术对于满足人工智能工作负载日益增长的需求至关重要。

端到端验证方案适用于人工智能数据中心

凯斯泰（Keysight）1.6T级AI仿真、验证和测试解决方案的视觉演示。这些解决方案包括AresONE 1600GE、功能性互连测试 解决方案，以及PHY验证与合规性解决方案。

Marvell 与是德科技合作验证了 51.2 Tbps 人工智能以太网交换能力

是德科技（Keysight Technologies）利用其AresONE-M 800GE测试平台和Marvell Teralynx 10以太网交换机芯片，在验证支持下一代人工智能驱动的云数据中心所需的加速基础设施方面取得了新的里程碑。

从芯片到集群：扩展人工智能基础设施

《扩展人工智能数据中心》海报，阐述了为何人工智能级别的计算会对数据中心的每个环节提出挑战，以及为何消除一个瓶颈往往会暴露下一个瓶颈。该海报提出了一个从芯片到集群的框架，涵盖了硅前 设计、晶圆、芯片和微芯片、电路板、服务器、机架、完整数据中心以及边缘部署。 该文档将是德科技（Keysight Technologies）的战略优势定位为“广度与关联性”：在硬件尚未存在时预测系统行为，绘制晶圆和光子学层的物理余量图，然后在接近生产环境的条件下验证互连和工作负载。 在整个技术栈中，该白皮书重点介绍了以下解决方案领域：用于芯片片互连和光子学设计的电子设计自动化（EDA）、硅片和硅光子学晶圆的自动化测试、针对UCIe等芯片间标准的后硅验证，以及板级信号、电源完整性和电磁干扰调试。 随后，报告转向服务器和机架级验证，涵盖协议分析、800G和1.6T以太网收发器工作流、用于训练和推理模式的大规模流量生成，以及针对RoCEv2和Ultra Ethernet的以太网传输验证。 在数据中心和边缘计算层面，该报告还涵盖了仿真、安全与性能测试、相干光传输分析、网络可视化，以及无线和AI-RAN验证。报告总结指出，多层面的挑战需要多层次的专业知识，将基于物理原理的洞察与系统背景相结合，从而帮助团队始终自信地保持数代领先优势。

边缘验证：网络流量

随着人工智能在800G和1.6T以太网环境下扩展至数万块GPU，本文将探讨网络流量验证面临的四大挑战及其解决方案，并涵盖整个工程生命周期。