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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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OVERVIEW

Validating High-Speed Ethernet for Next-Gen AI Networking

AI is revolutionizing industries, pushing data center networks to their limits. Data centers and the high-speed networks they rely on must be reimagined, along with their testing strategies, to ensure reliable performance. Watch video to see how the industry’s first AI workload traffic emulation solution helps validate the readiness of new Ethernet infrastructures for next-gen AI applications.

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网络研讨会

搭建可持续的人工智能数据中心网络

人工智能负载对现代数据中心网络提出了超越极限的需求。欢迎通过思博伦和Dell’Oro集团共同举办的此次网络研讨会，了解高速以太网技术如何通过演进来满足人工智能的联网要求，为何效率和资源优化是实现人工智能基础设施投资创收的关键所在，并探索验证人工智能以太网架构的创新测试方法。

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电子书

应对人工智能对数据中心联网技术的冲击

人工智能（AI）系统可望以难以预测的方式为所有数字行业带来变革。欢迎了解人工智能对数据中心联网技术、电信和企业数字转型业务带来的潜在冲击，并获得可用于行动的深入认知，更好地将您的业务与AI革命统一起来。

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新闻稿
思博伦AI/CCL测试方案荣获2024 Best of Interop金奖
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信息图表
测试人工智能数据中心网络架构
人工智能（AI）数据中心的旅程虽然刚刚起步，但有望随着技术的进步而飞速演进。为确保此类数据中心为未来做好准备，并为实现最高的效率而充分优化，我们迫切地需要对新型数据中心的架构开展测试评估，因为只有这样才能保证AI网络的投资回报。 这份全新的思博伦信息图收录了最新的AI数据中心市场趋势、架构详情、动态AI结构要求，以及确保AI数据中心以太网架构和弹性所需的各类全新测试战略和解决方案。
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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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博客
AI’s Transformative Impact on Data Center Networking
Innovative testing approaches in preparation for the AI revolution
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网络研讨会
掌控人工智能推广的全局
本次小组讨论将深入探讨测试和验证在电信行业中发挥的关键作用，尤其是在电信行业融合人工智能和机器学习的大趋势之下。此次网络研讨会关注的关键领域包括实施AI技术过程中遇到的挑战和机遇，例如数据处置、成本管理、人员和文化，以及安全性问题。 目前，为了增强其运营的各个方面，越来越多的电信运营商正在集成AI技术。然而，这一进程往往会遭遇一些重大的障碍。本次网络研讨会上的专家将探讨各项具体的挑战，包括如何处置网络生成的海量数据、与AI实施相关的成本，以及拥抱诸多新技术所需的文化变革。
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网络研讨会
关于人工智能的短期至长期预测
人工智能（AI）正在推动电信行业的变革。本次专题网络研讨会将探讨人工智能的颠覆性潜力及其对电信运营活动的未来影响。我们将与您分析我们的一系列预测，包括人工智能将如何推动资本支出方面的效率提升，以及如何利用全新的体验和服务取悦客户，并创造全新的收入流。 在电信行业中，人工智能和机器学习正在从战术解决方案向战略工具过渡，有望为我们解锁巨大的价值，尤其是联网方面。无论是对于资本支出效率的提升、网络设计的优化，还是利用新服务和收入流来增强客户的体验，这种变化均具有至关重要的意义。
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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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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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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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