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有这样一家公司⑥，它“古老”到可以追溯到80多年前⑱，却又“年轻”得刚满上市10周年⑦，这家公司便是专注于电子测试测量领域的是德科技▓。据是德科技大中华区市场总经理郑纪峰介绍❸，该公司的历史可以追溯到1939年惠普在车库里创立的那一年③。1999年⑳，惠普分拆成惠普和安捷伦③，是德科技则隶属于安捷伦⑬。2014年⑭，安捷伦和是德科技再次分拆▓，❸、半导体▓、计算机等细分领域⑰。“按我们财年来算⑱，今年恰巧是是德科技从安捷伦分拆独立上市的十周年④。是德科技从分拆后独立上市以来推进了诸多工作⑩，深耕电子①、⑲、半导体⑳、计算机等领域⑮。”郑纪峰表示⑥。

图 | 是德科技大中华区市场总经理郑纪峰

就在最近⑱，是德科技发布了一系列端到端解决方案Keysight AI⑮，旨在帮助用户通过仿真真实世界的AI工作负载来验证AI集群组件❸，从而能够拓展数据中心的AI处理能力⑰。

对于AI数据中心的“运行之痛”⑮，是德科技大中华区高速数字市场部经理李坚表示：“AI数据中心可能需要2-3个月来训练一个模型❸。它的典型工作状态是⑫，每工作几个小时就得停下来保存一次中间结果⑰，查看网络是否正常⑧，否则之后的工作很可能没有意义⑯。这是因为在今天的超大型算力中心中⑱，很多器件在已经接近物理极限性能的状态下运行▓，整个网络中可能存在很多潜在的故障⑰，网络的韧性需要提高❷。”

图 | 是德科技大中华区高速数字市场部经理李坚

对于大规模AI数据中心来说⑦，人们通常需要在其设计过程和构建过程中开展全面测试⑯，所有芯片⑫、电缆⑦、互连⑱、交换机⑰、服务器和图形处理单元都需要在组件级和系统级上分别进行验证⑧。通过使用全栈工作负载来仿真补充物理层测试❶，可以识别那些在单独测试组件时无法发现的漏洞⑥，从而让用户更快地提取峰值AI性能⑪，进而更快地增加容量⑫，最终实现AI集群投资回报的最大化❸。

对于AI提供商⑨、半导体制造商和网络设备制造商来说⑦，KAI系列解决方案能带来以下功能：

其一⑰，能够实现加速设计⑨。通过集成的先进的高速数字设计仿真验证工具⑯，对最新的高速外围组件互连PCIe⑨、高速存储和池化链接等标准的设备进行可靠的仿真验证⑯。

其二❶，能够加速开发❶。这是因为该方案能够验证组件级的合规性⑱，包括验证高速互连❶、电缆和芯片组等⑪，并能在系统级层面验证工作负载性能⑪。

其三⑥，能够加速部署和运营①。即在整个数据中心验证和优化系统级性能⑩，通过使用端到端仿真来在大规模部署前找出系统中的性能问题❸，从而降低工作负载失败的风险⑤。

与此同时③，该公司还推出了三款新产品：KAI数据中心构建器⑩、互连与网络性能测试仪⑪、DCA-M采样示波器④。这些产品能够加速AI网络设计和部署⑫，并能针对1.6T组件进行表征和测试⑭，从而确保AI数据中心网络实现可靠的良好运行⑧，助力用户更好地应对AI行业的挑战⑩。

KAI数据中心构建器⑪，主要瞄准交换机厂商和云服务商⑮。众所周知①，AI服务提供商需要使用各种并行处理策略来加速AI模型训练⑰，而将模型并行与AI集群拓扑和配置协同则可以提高训练性能⑦。KAI数据中心构建器具备工作负载模拟的功能③，可以将大模型和其他AI模型训练所需的工作负载⑱，集成到网络①、主机和加速器等AI基础设施组件的设计和验证之中②，从而能让硬件设计▓、协议⑤、架构和AI训练算法实现更加紧密的协同❷。基于KAI数据中心构建器的工作负载仿真解决方案❶，能够再现真实AI训练任务的网络通信模式⑳，从而加速模型训练优化所需的学习曲线⑬，进而能够更加深入地洞察性能下降的原因⑪，最终为AI训练任务过程提供此前难以获得的能力⑱。

INPT-1600GE⑳，主要瞄准光电模块厂商以及网络芯片与设备厂商⑪。多年来⑭，在验证网络互连性能的时候▓，往往需要手动操作⑲，因此会耗费大量时间⑮。原因之一在于场景众多②，自动化程度有限▓，并且③，通常还需要具备高级编程技能的工程师来编写脚本⑮。对于验证网络互连性能这一过程来说▓，此前并没有一个集中的系统来针对互连数据和报告进行整理和存储⑯，所以很难针对测试和配置进行跟踪和复制⑪。随着AI和数据中心互连的多样性以及规模的不断增加❸，针对现今愈加复杂的AI网络⑪，使用传统测试方法很难准确地预测和衡量其可靠性②。而此次发布的INPT-1600GE搭配了是德科技的互连测试系统软件①，这让该产品可被作为一个整体系统⑬，从而能够智能地组织▓、存储和使用数据⑲，进而实现高速以太网网络和AI数据中心的互连自动化验证❶。

DCA-M采样示波器⑥，主要瞄准光芯片厂商和光模块厂商⑦。在AI数据中心网络的快速部署中❸，1.6T光互连会带来较为明显的测量挑战⑮。一方面是因为数据速率极高⑨，另一方面是因为这类环境对于信号完整性的要求极其严格②，工程师必须在较为广泛的操作条件之下针对收发器的性能进行表征和验证⑩，这时就需要精确的测试设备⑯，即必须使用具备卓越带宽⑯、低噪声和高灵敏度的设备❸。在相关制造过程之中⑮，自动化测试必须实现高效⑫、可扩展①、高精确等性能⑭，只有这样才能实现大量关键参数的验证⑪，以便能够确保高吞吐量和产量②，以及确保在满足数据中心要求的同时还能符合行业标准③。而此次推出的DCA-M采样示波器⑳，专为满足1.6T收发器光学测试的严格要求而设计⑤，能够提供240 Gbps/通道的高速光信号分析⑩，具有高光学测量灵敏度和集成时钟恢复功能⑨，支持高达120 GBaud的数据速率⑭，可以满足数据中心AI集群的下一代光互连的研发需求和制造需求❶。同时①，该产品在测试时使用“采测分离”⑧，即使用一边采一边测的并行方式②，从而能够提高测试效率❶，进而加速客户的产品推出时间③。

谈及这一系列产品发布之前的验证⑥，“我们与业界领导者紧密合作⑭，开展了大量工作⑮，还和一些大型云厂商⑤、交换机厂商合作⑱，他们也都使用了我们这套软件在其实验室里开展环境仿真⑳。”李坚补充称：“在未来五到十年里⑫，AI市场将拥有快速增长的机会①，这种增长机会不仅仅来自于算力基础设施②，可能更多来自于应用和服务⑦。AI的标准还在不断地演进⑭，是德科技始终与行业中的合作伙伴携手合作⑩，在全球范围内共参加了数十个标准组织④，包括以太网联盟②、PCI-SIG等⑯。我们希望通过合作的方式更好地推进产业发展⑲。”

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