是德科技推出全新KAI系列解决方案,增强AI数据中心的可扩展性

发布时间:2025-4-28 20:12    发布者:eechina
关键词: KAI , AI集群 , 数据中心构建器 , 网络性能测试仪 , DCA-M采样示波器
是德科技(NYSE: KEYS )发布Keysight AI(KAI),这是一系列端到端的解决方案,旨在帮助客户通过仿真真实世界的AI工作负载来验证AI集群组件,从而扩展数据中心的AI处理能力。同时,是德科技还推出了三款新品:AI数据中心构建器、互连与网络性能测试仪、DCA-M采样示波器。这些新产品显著加快了AI 网络设计和部署的步伐,并且能够对1.6T组件进行表征和测试,从而确保AI数据中心网络的可靠、出色运行。

配图:是德科技人工智能(KAI).jpg
是德科技人工智能(KAI)系列解决方案

大规模AI数据中心需要在设计和构建过程中进行全面测试——每个芯片、电缆、互连、交换机、服务器和图形处理单元(GPU)都需要在组件级和系统级分别进行验证。通过使用全栈工作负载仿真补充物理层测试,识别单独测试组件时未发现的漏洞,客户可以更快地提取峰值AI性能,更快地增加容量,最大化在AI集群上的投资回报。

KAI系列解决方案使AI提供商、半导体制造商和网络设备制造商能够:
•        加速设计:调试先进的高速数字设计;满足或超过最新的PCIe、DDR和CXL标准。
•        加速开发:验证组件级合规性,包括高速互连、电缆和芯片组,并在系统级层面验证工作负载性能。
•        加速部署和运营:在整个数据中心验证和优化系统级性能,通过使用端到端仿真在大规模部署前找出系统性能问题,降低工作负载失败的风险。

是德科技推出的三款新产品可助力客户应对AI行业的挑战,并为客户带来以下裨益:

KAI数据中心构建器

AI服务提供商使用各种并行处理策略来加速AI模型训练。将模型并行与AI集群拓扑和配置协同可以提高训练性能。

KAI数据中心构建器的工作负载模拟功能将大型语言模型(LLM)和其他人工智能(AI)模型训练所需要的工作负载集成到AI基础设施组件的设计和验证中——包括网络、主机和加速器。该解决方案实现了硬件设计、协议、架构和AI训练算法之间的更紧密协同,提升系统性能。

KAI数据中心构建器的工作负载仿真解决方案再现了真实AI训练任务的网络通信模式,加速模型训练优化所需的学习曲线,并更深入洞察性能下降的原因,这些是现实AI训练任务过程中难以获得的。

互连与网络性能测试仪

几十年来,验证网络互连性能需要手动操作,耗费大量时间,自动化程度有限或根本无法实现,并且需要高级编程技能来编写脚本。该过程还缺乏一个集中系统来整理和存储互连数据及报告,因此很难跟踪和复制测试和配置。随着AI和数据中心互连的多样性和规模不断增加,这些传统测试方法无法准确预测和衡量当今复杂AI网络的可靠性。
新的互连和网络性能测试系统通过INPT-1600GE搭配ITS软件,可以作为一个整体系统,智能地组织、存储和使用数据,实现高速以太网网络和AI数据中心中的互连自动化验证。

DCA-M采样示波器

1.6T光互连在AI数据中心网络的快速部署带来了显著的测量挑战,因为数据速率极高且信号完整性要求严格,工程师需要在广泛的操作条件下对收发器的性能进行表征和验证,这需要具有卓越带宽、低噪声和高灵敏度的精确测试设备。在制造过程中,自动化测试必须高效、可扩展且精确,以验证大量关键参数,确保高吞吐量和产量,同时满足数据中心要求并符合行业标准。

DCA-M采样示波器提供高达240 Gbps/通道的高速光信号分析,并且专为满足1.6T收发器光学测试的严格要求而设计,具有高光学测量灵敏度和集成时钟恢复功能,支持高达120 GBaud的数据速率,专门针对数据中心AI集群的下一代光互连的研发和制造需求。

是德科技网络测试与安全解决方案副总裁兼总经理Ram Periakaruppan表示:“大规模AI数据中心需要的不仅是组件级验证。在接近网络真实情况下进行系统级测试指标的验证,如互操作性、性能和效率是必不可少的。是德科技的AI解决方案整合了我们在网络流量仿真、网络组件、网络合规验证以及最新行业标准方面的深厚经验,通过模拟数据中心在AI计算、网络、互连和能源效率等方面的性能,确保AI基础设施满足不断发展的需求。”

参考资料
·       解决方案页面:KAI解决方案组合
·       产品页面:KAI数据中心构建器

·       解决方案页面:DCA-M解决方案概述

本文地址:https://www.eechina.com/thread-886634-1-1.html     【打印本页】

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