Keysight stellt Architektur für die Skalierung von KI-Rechenzentren vor
Anbieter von KI-Infrastrukturen können sämtliche Aspekte des Rechenzentrums emulieren und optimieren, von der Bitübertragungsschicht bis hin zur Anwendungsschicht.
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Die Keysight Artificial Intelligence-Architektur umfasst den neu angekündigten KAI Data Center Builder und bietet vier Portfolio-Suiten, die alle Aspekte des Designs von KI-Rechenzentren abdecken, von der Pre-Silizium-Simulation bis zu Systemtests und Fehlerbehebung nach der Einrichtung.
Keysight Technologies stellt die Keysight Artificial Intelligence (KAI)-Architektur vor, ein Portfolio von End-to-End-Lösungen, die darauf ausgelegt sind, Kunden bei der Skalierung der KI-Rechenkapazität in Rechenzentren zu unterstützen, indem sie KI-Cluster-Komponenten unter Verwendung einer realen KI-Workload-Emulation validieren. KAI bietet Einblicke in die Interoperabilität, Leistung und Effizienz auf Systemebene und hilft Betreibern, die Systemleistung zu maximieren und Leistungsprobleme zu erkennen, die beim Testen einzelner Komponenten nicht gefunden werden.
Die Skalierung von KI-Rechenzentren erfordert Tests während des gesamten Design- und Erstellungsprozesses – jeder Chip, jedes Kabel, jede Verbindung, jeder Switch, jeder Server und jede GPU muss sowohl auf Komponenten- als auch auf Systemebene validiert werden. Die Full-Stack-Workload-Emulation ergänzt das Testen der Bitübertragungsschicht und liefert Erkenntnisse, die beim Testen von Komponenten allein nicht möglich sind. Kunden können die maximale KI-Leistung früher ausschöpfen, die Kapazität schneller erhöhen und die Rentabilität der Milliardeninvestitionen in KI-Cluster maximieren.
Die KAI-Architektur ermöglicht KI-Anbietern, Halbleiterherstellern und Herstellern von Netzwerk-Equipment:
- Beschleunigtes Design: Debuggen modernster digitaler Hochgeschwindigkeitsdesigns; Erfüllen oder Übertreffen der neuesten PCIe-, DDR- und CXL-Standards.
- Beschleunigte Entwicklung: Überprüfung der Konformität auf Komponentenebene, einschließlich Hochgeschwindigkeitsverbindungen, Kabel und Chipsätze und Validierung der Workload-Leistung auf Systemebene.
- Beschleunigte Bereitstellung und Betrieb: Validierung und Optimierung der Leistung auf Systemebene im gesamten Rechenzentrum und Verringerung des Risikos von Workload-Ausfällen durch End-to-End-Emulation, um Probleme mit der Systemleistung vor dem Einsatz in der Produktion zu erkennen.
Die KI-Architektur von Keysight, zu der auch der neu angekündigte KAI Data Center Builder gehört, umfasst vier Portfolio-Suites, die zusammen alle Aspekte des Designs von KI-Rechenzentren abdecken, von der Pre-Silizium-Simulation bis hin zur Systemprüfung und Fehlerbehebung nach der Einrichtung.
- KAI Data Center Builder. Emulieren Sie KI-Workloads im großen Maßstab mit messbarer Genauigkeit, um die Systemleistung zu verbessern, die Auswirkungen von Komponentenausfällen vorherzusagen und abzumildern und den Betrieb des Rechenzentrums zu optimieren.
- KAI Compute. Optimierung digitaler Hochgeschwindigkeitsdesigns und Pionierarbeit bei der Entwicklung von KI-Chips der nächsten Generation mit einer Reihe von KI-fähigen Tools, die elektronische Design-Automatisierung, Bitfehlerverhältnis-Tester, Oszilloskope und Arbiträr-Signalgeneratoren umfassen.
- KAI Interconnect. Validierung optischer und elektrischer Datenpfade zur Sicherstellung skalierbarer Hochgeschwindigkeitsverbindungen bis zu 1,6T mit einer Reihe von KI-fähigen Tools, darunter Abtastoszilloskope, Photonik-Leistungsmesser und Netzwerk-Verbindungstester.
- KAI Network. Testen der Leistung von KI-Netzwerken, Erkennen von Engpässen und Optimierung der Verteilung von KI-Workloads mit einer Reihe von KI-fähigen Tools, die KI-Workload-Emulatoren, Generatoren für verteilten Netzwerkverkehr und Emulatoren für Netzwerkverkehr umfassen.
- KAI Power. Optimierung der Energieeffizienz und des Energiemanagements von Komponenten im Rechenzentrum mit einer Reihe von KI-fähigen Tools, die Oszilloskope, Tastköpfe für Stromschienen und EDA umfassen.
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