互连与网络性能测试仪 1600GE

验证 224Gb/s 电通道硅芯片、互连组件与网络设备

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。

1.6T AI 数据中心的验证

加入是德科技工程师的深度训练营，为构建1.6T速率AI基础设施的网络架构师提供专业指导。通过真实场景演示和分步指南，探索创新解决方案：实现全栈可视化验证AI数据中心性能，对1-3层1.6T以太网互连进行压力测试，并在真实AI流量条件下确保收发器可靠性与互操作性。 本内容可助您在下次升级中最大化AI网络性能，最小化GPU空闲时间。 学习要点： • 模拟真实AI工作负载，全面测试系统数据路径 • 验证高速以太网互连性能、稳定性及多厂商互操作性 • 通过进阶 敏度与更高TDECQ精度扩展1.6T收发器制造测试    本速成课程专为致力于优化新一代AI数据中心吞吐量、性能和可扩展性的网络架构师与工程师设计。 

人工智能数据中心仿真与优化导论

加入是德科技工程师的行列，深入探索大规模模拟、验证和优化人工智能数据中心性能的方法。本课程将探讨模拟人工智能数据中心工作负载的重要性，并介绍最新的工作负载模拟和集体基准测试解决方案。完成课程后，您将能够通过真实的人工智能工作负载模拟精准定位网络瓶颈，并优化系统级效率。 学习要点： • 如何复现真实AI训练任务的网络通信模式 • 如何识别低效的集体操作并深入定位瓶颈 • 如何通过实验微调模型分区方案、参数及算法 本课程特别适合希望深入理解AI数据中心系统级性能仿真与优化的网络架构师或组件工程师。

人工智能的未来走向：关键趋势与洞察

前瞻性地了解人工智能基础设施的发展方向，以及正在塑造未来人工智能数据中心、网络和系统的下一代技术。 了解计算、网络和存储如何融合，以及为何系统级设计、机器学习运行时加速和工作负载可靠性对大规模AI至关重要。 了解基础 AI系统在规模、速度和复杂性上的增长基础 为何现实的性能验证、测试和真实环境仿真成为基础 。 探索超大规模服务商和AI集群运营商基于数据的见解，内容涵盖性能优化、消除瓶颈、改进网络设计以及提升AI基础设施投资回报率。 本训练营特别适合专注于 AI 网络、系统性能和基础设施可扩展性的企业及超大规模团队。 本课程是《AI 数据中心：技巧、趋势与技术》系列的第 2 部分，基于第 1 部分《扩展 AI 数据中心：部署的前沿策略》构建。为获得最佳学习体验，建议先完成第 1 部分。完成第 2 部分后，请继续学习第 3 部分：《赋能下一代 AI 的关键技术》。

验证 1.6T 以太网并模拟真实的 AI 工作负载

了解AresONE 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 1-3 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

部署800GE和1.6T以太网解决方案有助于缓解基础设施瓶颈。通过进阶 工具验证高速AI架构并真实模拟复杂AI工作负载，是基础 可靠性能基础

以太网流量仿真器

本产品目录重点展示了是德科技的以太网流量仿真 ，涵盖L2至L7协议与负载测试软件，以及高性能硬件加速器。该组合可通过高达1.6T速率的真实可重复流量，对下一代网络系统、ASIC芯片、人工智能数据中心环境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 规模下采用全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

人工智能规模的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存在十项关键缺陷的原因。

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》阐释了为何人工智能级计算会对数据中心的每个环节提出挑战，以及为何消除一个限制往往会暴露出下一个瓶颈。该文件提出了一种从芯片到集群的框架，硅前 、晶圆、芯片与微芯片、电路板、服务器、机架、完整数据中心及边缘部署等全链路。 该文件将是德科技的战略优势定位为广度与关联性：在硬件诞生前预测系统行为，在晶圆与光子层映射物理边界，随后在接近生产环境的条件下验证互连与工作负载。 在全栈解决方案中，重点涵盖：小芯片互连与光子设计的电子设计自动化、硅片与硅光子晶圆自动化测试、UCIe等芯片间标准的后硅验证，以及板级信号完整性、电源完整性与电磁干扰调试。 随后转向服务器与机架级验证，涵盖协议分析、800G及1.6T以太网收发器工作流、训练与推理模式的高规模流量生成，以及RoCEv2和超以太网传输验证。 在数据中心与边缘计算层面，新增仿真、安全与性能测试、相干光传输分析、网络可视化、无线及AI-RAN验证等功能。报告最终指出：多层级挑战需要多维度专业能力，唯有将物理原理洞察与系统环境相结合，方能助力团队始终保持领先数代的技术优势。

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快速增长的背景下，高速以太网网络面临的挑战及解决方案。它强调了采用进阶 技术以满足日益增长的人工智能工作负载需求的迫切性。

端到端验证方案适用于人工智能数据中心

凯斯泰（Keysight）1.6T AI仿真、验证和测试解决方案的视觉演示。解决方案包括AresONE 、互连测试 PHY 验证与合规性解决方案。

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。

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》海报阐释了为何人工智能级计算对数据中心每个环节都提出严苛要求，以及为何消除一个瓶颈往往会暴露出下一个瓶颈。该海报呈现了从芯片到集群的完整框架，硅前 、晶圆、芯片与微芯片、电路板、服务器、机架、完整数据中心及边缘部署等全链路。 该文件将是德科技的战略优势定位为广度与关联性：在硬件诞生前预测系统行为，在晶圆与光子层级绘制物理边界，随后在接近生产环境的条件下验证互连架构与工作负载。 在全栈解决方案中，重点涵盖：小芯片互连与光子设计的电子设计自动化、硅片与硅光子晶圆自动化测试、UCIe等芯片间标准的后硅验证、以及板级信号完整性、电源完整性与电磁干扰调试。 随后转向服务器与机架级验证，涵盖协议分析、800G与1.6T以太网收发器工作流、训练与推理模式的大规模流量生成，以及RoCEv2和超以太网传输验证。 在数据中心与边缘计算层面，新增仿真、安全与性能测试、相干光传输分析、网络可视化、无线及AI-RAN验证等功能。结论指出：多层级挑战需要多维度专业能力，将物理原理洞察与系统环境相结合，助力团队始终保持领先数代的技术优势。

验证800GE和1.6TE互连技术

具有弹性的800GE和1.6T以太网数据中心互连技术对最大化人工智能网络性能至关重要。尽管这些收发器承诺提供更高的数据速率和更低的延迟，但它们将引入更复杂的调制格式、更敏感的组件，并加剧对信号损伤的敏感性。为满足严苛的性能要求并确保未来可扩展性，互连供应商必须验证其产品既符合不断演进的标准，又能与现有数据中心基础设施实现无缝互操作。 本应用说明深入探讨了快速增长的人工智能/机器学习数据中心市场中涌现的重大机遇，并针对供应商面临的关键挑战提出解决方案，包括维持高信号完整性、优化功耗以及确保与现代网络架构的兼容性。同时，文中概述了一套全面的测试策略，涵盖严格的性能测试、互操作性评估及行业标准遵循。这些策略对互联设备在人工智能数据中心的成功部署至关重要。