Keysight讨论AI数据中心：下一代AI网络需要更高的

人工智能（人工智能）通过满足工作需求而深深地改变了世界。但是，尽管AI以无数种方式影响人们的工作，创造力和社会的效率，但最基本的变化发生在为技术本身提供基础的数据中心。随着量表继续扩展和增加复杂性，AI以前所未有的速度重塑和配置网络。处理环境变化，确保AI数据中心具有广泛的性能，可伸缩性和更高的效率已成为更加复杂的挑战。接受变革并前进，技术发展的曙光先于。在这篇特别文章中，Keys技术副总裁兼网络应用和安全解决方案部总经理Ram Periakaruppan详细讨论了通过访谈开发AI数据中心的方向。 Keysight领先于AI数据中心网络。 Keysight领先于AI的研发。它着重于开发先进的基准测试，验证和优化解决方案，以帮助行业浏览AI基础架构的快速发展。在Ramperiakarupan的观点中，我很幸运能够与世界和业务客户最现代的云服务提供商合作，以帮助他们加速AI的扩展，优化网络性能并提高安全性。 Keysight帮助整个行业塑造AI数据中心的未来发展。 AI工作负载目前是整个技术行业的热门话题。在这种背景下，Kindo企业将升级其基础设施以支持AI的持续增长是什么最大的挑战？人工智能训练的大规模工作通常会遇到瓶颈，例如功率限制，带宽无法和物质故障。这些问题严重影响了AI数据中心的性能和可扩展性。更重要的是，任何GPU使用率低的情况都将加强这些局限性。继续进行TraFFIC转移意味着GPU之间的大量数据传输，这可能导致网络堵塞，从而挑战了现有数据中心基础架构的局限性。应对挑战特别困难。行业是否采取相应的步骤来改善这种情况？数据中心组件可能会通过所有压力测试测试，但是它们在系统级别仍然失败。这意味着在整个系统级别上，任何弱链接都可能对AI数据中心产生影响，从而延长了任务完成的时间。该行业认识到高度连贯的系统需要验证和优化解决方案。这意味着应在产品设计和制造循环的早期阶段进行验证。 Keysight承诺帮助客户优化其AI基础架构时，Keysight推出了一系列新的KAI解决方案，包括KAI数据构建器。 Keysight人工智能（KAI）解决方案S Kai是一种系统级别的解决方案，旨在帮助客户应对验证挑战，从而涵盖整个系统验证中对设备/组件的验证验证的整个过程。 KAAIA解决方案的解决方案集中在四个地方：高速计算，互连，网络和能源效率，每个区域都具有强大的解决方案组合。无论是建筑网络设备还是管理AI数据中心，Keysight解决方案涵盖了从物理层到应用层的所有级别和所有技术密封，都可以帮助设计，验证，优化，模仿和基准AI基础架构的大小。 I-将基础架构推向领先的云服务提供商Kai Solutions使用KAI数据中心构建器来执行新的新AI培训集群的网络设计的基准测试。领先的云提供商将需要确保800克以太网网络已准备就绪福达塔中心建筑。这意味着他们的设计支持不仅是当前的GPU模型，还包括尚未发布的新一代GPU模型。使用KAI数据中心构建器，云服务提供商将能够模仿这两个GPU的AI工作负载。此外，通过评估每种GPU类型对网络调整的影响，云服务提供商可以优化多备GPU网络，该网络为将来的部署做准备。随着AI工作负载在不断变化，对优化，可扩展性和高性能AI基础架构的市场需求在发生之前，AI的受欢迎程度和进化将如何影响下一代AI数据中心，在发生之前的市场需求。同时，电气极限，带宽效率和n级失败集是AI数据应克服的挑战。 Keysight很高兴与AI加速器供应商，网络和计算硬件提供商以及Hyperscale AI操作员合作，共同努力维护AI基础架构的开发。在看G在未来，Keysight Technology希望与所有行业合作，以应对AI领域的主要问题并发展下一代AI数据中心。