인공지능 네트워킹을 위한 테스트

스파이런트, 업계 최초 이더넷 기반 ‘AI 워크로드 테스트 솔루션’ 발표.AI 트래픽 애뮬레이션 플랫폼으로 AI 데이터 센터 네트워크 및 상호 연결에 미치는 영향을 테스트 AI의 고유한 테스트 요구 사항과 복잡성을 해결하는 전용 솔루션

The scale of artificial intelligence (AI) applications is skyrocketing with the number of model parameters growing at a blistering 1000x pace every 3 years. The growing complexity and size of AI applications is driving a need for increasing numbers of AI accelerators, which in turn dictate the type and scale of the networking fabric required to interconnect the accelerators with each other and compute and memory resources. As AI applications move from small apps with hundreds of AI accelerators to large apps that require tens of thousands of AI accelerators, the networking architectures grow more complex. As we grow to over ten thousand accelerators, a data center scale architecture is required with a routable fabric and AI spine.

In today’s rapidly evolving technological landscape, Enterprise and datacenter networking has undergone significant advancements. With the widespread adoption of AI/ML, edge computing, and high-performance computing (HPC) systems, modern datacenters demand a network that delivers exceptional performance and minimal latency. This network must also seamlessly adapt to accommodate the tremendous surge in data transfer demands driven by data-intensive and compute-intensive applications.

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.

AI workloads are driving an unprecedented demand for low latency and high bandwidth connectivity between servers, storage, and GPUs.

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.

인공지능(AI) 시스템은 아직 발견되지 않은 방식으로 디지털 산업을 변화시킬 것으로 예상됩니다. Gartner는 2027년까지 AI 소프트웨어에 대한 지출이 연평균 19.1%의 성장률로 2,979억 달러로 증가할 것으로 예상합니다. 2023년에는 AI 소프트웨어의 8%에서 2027년에는 35%로 증가할 것으로 예상되는 반면, 제너레이티브 AI(GenAI) 소프트웨어 지출은 2023년에 8%에서 35%로 증가할 것입니다. 제너레이티브 AI는 변두리에서 최전방으로 이동하며 그 방대한 잠재력에 대한 상상력을 자극하고 있습니다. 이러한 흥분의 물결 뒤에서 업계는 사용 사례를 입증하고, 수요에 맞게 솔루션을 확장하며, AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 혁신하기 위해 부지런히 노력하고 있습니다.