Testlösungen für verbesserte KI-Leistung

Teledyne LeCroy Summit Analysatoren, Exerciser, Störsender, Interposer und Testsysteme helfen beim Aufbau und der Optimierung der schnellsten und neuesten Systeme mit PCIe zur Unterstützung von KI. Diese Geräte und Computersysteme verwenden die Hochgeschwindigkeitsschnittstelle, die KI-Beschleuniger wie GPUs und benutzerdefinierte Siliziumchips mit der zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) verbindet. Die kontinuierliche Weiterentwicklung stellt sicher, dass KI-Systeme auf dem neuesten Stand der Technik bleiben und bereit sind, die Herausforderungen der datengesteuerten Welt von morgen zu meistern.

• Skalierbarkeit: Mit jeder neuen Generation verdoppelt PCIe seine Bandbreite und trägt so den wachsenden Anforderungen von KI-Anwendungen Rechnung. Die neueste PCIe 6.0-Spezifikation bietet eine Datenübertragungsrate von 64 GT/s pro Pin und stellt sicher, dass KI-Systeme immer komplexere Aufgaben bewältigen können.
• Vielseitigkeit: PCIe wird in verschiedenen Formfaktoren verwendet, von großen Chips für Deep-Learning-Systeme bis hin zu kleineren räumlichen Beschleunigern, die hochskaliert werden können, um umfangreiche neuronale Netzwerke zu verarbeiten, die Hunderte von PetaFLOPS an Rechenleistung erfordern.
• Energieeffizienz: Neuere PCIe-Versionen führen Energiesparzustände ein und tragen so zu einer höheren Energieeffizienz in KI-Systemen bei. Dies ist für einen nachhaltigen und kostengünstigen KI-Betrieb unerlässlich.
• Interkonnektivität: PCIe erleichtert die Verbindung von Rechnern, Beschleunigern, Netzwerken und Speichergeräten innerhalb der KI-Infrastruktur und ermöglicht effiziente Rechenzentrumslösungen mit geringerem Stromverbrauch und maximaler Reichweite.

CXL verspricht viel, die Landschaft der KI zu prägen, und die Lösungen von Teledyne LeCroy sind die einzige Möglichkeit, die heutigen CXL-Systeme zu testen und zu optimieren. Speichereffizienz, Latenzreduzierung und Leistung werden alle durch Teledyne LeCroy-Lösungen erreicht, die CXL-Tests und -Konformität unterstützen – alles entscheidend für die Aufrechterhaltung niedriger Latenz und hohen Durchsatzes. Dies ist besonders wichtig für bandbreitenintensive KI-Workloads, die schnellen Zugriff auf große Datensätze erfordern.

• Erweiterung der Speicherkapazität: CXL ermöglicht die Verbindung eines großen Speicherpools mit mehreren Prozessoren oder Beschleunigern. Dies ist von entscheidender Bedeutung für KI-/HPC-Anwendungen, die mit riesigen Datensätzen arbeiten.
• Reduzierte Latenz: Das Low-Latency-Design von CXL stellt sicher, dass Daten schnell zwischen Rechenelementen übertragen werden. KI-/ML-Workloads profitieren von minimierten Wartezeiten.
• Flexible Kommunikation: CXL fördert herstellerneutrale Kompatibilität, sodass verschiedene Beschleuniger und Speichermodule nahtlos zusammenarbeiten können.
• Verbesserte Speicherbandbreite: CXL verbessert die Speicherbandbreite erheblich und stellt sicher, dass datenintensive Workloads ohne Engpässe auf Daten zugreifen.

Das Aufkommen von KI und maschinellem Lernen (ML) wird den dringenden Bedarf an umfassenden Tests von Solid-State-Speichergeräten (SSDs) nur noch weiter steigern. Es wird erwartet, dass KI die Nachfrage nach SSDs in Rechenzentren aufgrund der hohen Rechenleistungsanforderungen von KI-Workloads erhöhen wird. KI-Anwendungen generieren und verarbeiten riesige Datenmengen, was Speicherlösungen mit Hochgeschwindigkeitsdatenzugriffs- und -verarbeitungsfunktionen erfordert.

• Schnellerer Datenzugriff und schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten: unerlässlich für die Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Algorithmen, die bei KI-Aufgaben verwendet werden. KI-Anwendungen beinhalten häufige Lese- und Schreibvorgänge, weshalb SSDs aufgrund ihrer Leistung und Haltbarkeit besser geeignet sind als herkömmliche HDDs. Diese Nachfrage wird wahrscheinlich Innovationen in der SSD-Technologie und anderen Hochleistungsspeicherlösungen vorantreiben.
• Spezialisierte und vielfältige Arbeitslasten: Es wird wahrscheinlich eine Nachfrage nach Speicherlösungen geben, die speziell auf die Anforderungen von KI-Anwendungen zugeschnitten sind. Dazu könnten Speichersysteme gehören, die für Deep-Learning-Algorithmen, Echtzeitanalysen oder die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert sind.
• Speichersysteme optimieren: für Effizienz, Zuverlässigkeit und Leistung. Dabei werden Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um Speichernutzungsmuster vorherzusagen, die Datenschichtung zu automatisieren oder Datenkomprimierungstechniken zu verbessern.

Teledyne LeCroy OakGate Lösungen bieten Testfunktionen für neue CXL-Speichergeräte (Compute Express Link), die Rechenzentren revolutionieren werden, insbesondere für KI- und maschinelle Lernarbeitslasten. KI-Plattformen, die CXL verwenden, erfordern einen schnellen, kohärenten Speicherzugriff zwischen CPUs und Beschleunigern wie GPUs, FPGAs und TPUs. CXL-Speichergeräte werden die Datenübertragungsgeschwindigkeiten erheblich steigern, die Latenz verringern und die Gesamtsystemleistung verbessern.

• Funktions- und Leistungsvalidierungstests: Sicherstellen, dass neue CXL-Geräte bei der Markteinführung den Standard erfüllen.
• Qualitäts- und Konformitätstests: Dies bedeutet schnellere Trainings- und Inferenzzeiten für KI-Modelle und führt letztendlich zu effizienteren und leistungsfähigeren maschinellen Lernvorgängen in Rechenzentren.
• Trainings- und Inferenzzeiten: Das Testen von KI-Systemen auf effizientere und leistungsfähigere maschinelle Lernvorgänge in Rechenzentren und ein verbesserter kohärenter Speicherzugriff zwischen verschiedenen Verarbeitungseinheiten ermöglicht komplexere und anspruchsvollere KI-Algorithmen und -Arbeitsabläufe.

Das Testen von Serial Attached SCSI (SAS) ist für die Unterstützung von KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf Datenspeicherung und -abruf. Indem sichergestellt wird, dass SAS-Systeme gründlich getestet und kompatibel sind, können KI-Anwendungen von zuverlässigen, schnellen und skalierbaren Datenspeicherlösungen profitieren, die für einen effektiven KI-Betrieb von grundlegender Bedeutung sind.

• High-Speed-Datenübertragung: SAS bietet Hochgeschwindigkeitsdatenübertragungsraten, die für KI-Anwendungen, die schnellen Zugriff auf große Datensätze erfordern, unerlässlich sind. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Modelle effizient trainiert und bereitgestellt werden können.
• Zuverlässigkeit und Redundanz: SAS-Systeme sind für ihre Zuverlässigkeit und Redundanzfunktionen bekannt. Dies ist für KI wichtig, da es sicherstellt, dass Daten durchgängig verfügbar und vor Ausfällen geschützt sind.
• Skalierbarkeit: SAS unterstützt skalierbare Speicherlösungen, sodass KI-Systeme wachsen und zunehmende Datenmengen verarbeiten können, ohne dass die Leistung darunter leidet.
• Kompatibilität: SAS ist mit verschiedenen Speichergeräten und Schnittstellen kompatibel und daher vielseitig für unterschiedliche KI-Anwendungen und -Umgebungen einsetzbar.
• Anforderungsprüfung: Konformitätstests für SAS stellen sicher, dass die Hardware den Industriestandards für Leistung und Zuverlässigkeit entspricht. Dies ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Integrität von KI-Systemen, die auf diese Speicherlösungen angewiesen sind