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面向人工智能联网的测试

确保高速以太网技术能够满足大规模人工智能（AI）负载的数据中心联网需求

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网络研讨会

AI的规模扩展离不开数据中心网络的变革

AI模型的复杂程度每三年便会提高1000倍，对AI训练和推理所必需的低时延和高带宽连接能力提出了前所未有的需求。AI技术所依赖的数据中心和高速以太网只有通过彻底的变革，才能为AI的飞速发展提供高效且可持续的支持。

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解决方案简述

验证下一代AI联网所需的高速以太网

众多数据中心运营商已经开始搜索使用兆兆位（TB）级的联网技术来满足AI带宽和处理的未来需求。此外，各方还在开发降低AI应用中网络和数据包时延的全新以太网技术。欢迎使用真实度极高的基于实验室的测试和验证，为快速演进的高速以太网技术保驾护航，满足下一代AI的联网需求。

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新闻稿
思博伦首推AI流量仿真平台，跃入AI测试快车道
思博伦首推AI流量仿真平台，跃入AI测试快车道.专用的解决方案将解决人工智能的独特测试需求和复杂难题
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简报
为下一代AI网络验证高速以太网
模型参数的数量以每3年高达1000倍的速度增长*，人工智能（AI）应用程序的规模也随之急剧扩张。随着人工智能应用程序的复杂性和规模不断增长，人们就需要越来越多的人工智能加速器，而这反过来又决定了加速器之间实现互连、以及加速器与计算和内存资源实现互连所需的网络的类型与规模。 由于对于AI的绝大部分增长需求都存在于中型与大型AI应用程序中，对于加速器互连来说，使用AI叶脊架构的AI后端网络就变得至关重要。这代表了连接通用服务器的传统前端数据中心网络的重大转变。
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产品资料
人工智能（AI）测试解决方案
在当今技术环境快速发展的背景下，企业和数据中心网络已经取得了重大进步。随着人工智能/机器学习（AI/ML）、边缘计算与高性能计算（HPC）系统的广泛应用，现代数据中心需要一个能够提供卓越性能与最小延迟的网络。这一网络还必须实现无缝适应，从而能够应对数据密集型及计算密集型应用程序所驱动的数据传输需求的激增。
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博客
AI Ushers in New Era of High-Speed Ethernet Complexity for Data Centers
AI/ML applications are driving new levels of high-speed Ethernet complexity for hyperscale data centers. Why emulation and validation tests are essential for ensuring new technologies perform as expected.
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博客
AI Workloads Put Data Center Performance to the Test
AI workloads are driving an unprecedented demand for low latency and high bandwidth connectivity between servers, storage, and GPUs.
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博客
Optimizing Datacenters for RoCEv2 Performance
The demand for data is growing exponentially and the datacenters need to keep pace. RoCEv2 has proven its usefulness over TCP/IP by providing the lowest latency by far in a legacy Ethernet datacenter.
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电子书
直面冲击：人工智能将为数字行业带来怎样的变革
人工智能（AI）系统将为众多数字行业带来变革，但具体以何种形式还有待探索。Gartner估计，到2027年，AI软件方面的支出将增长至2979亿美元，其年复杂增长率将达到19.1%。而生成式AI（GenAI）软件方面的支出将从2023年AI软件8%的增长率跃升至2027年的35%。 生成式AI已经从边缘走到了前台，引发了各界对其广大潜力的想象。在这一波激动人心的热潮背后，各行业正在努力证明用例的有效性，扩展满足需求的各类解决方案，并通过创新来释放AI的全部潜能。
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