인공지능 네트워킹을 위한 테스트

Artificial intelligence and machine learning has been moving into many aspects of network testing, from the field to service assurance, to fuel automation and increased efficiency. So where exactly is AI/ML being applied in network testing and assurance today, how is it proving its value, and what does this mean for the field workforce and for carrier operations? In this *RCR Wireless News* webinar, Spirent and industry experts will share an update on the progress towards more intelligent and automated, AI-driven networks in the future to provide viewers with insights into how AI is reshaping the network testing and assurance landscape.

스파이런트 AI 테스트 솔루션, '인터롭 도쿄(Interop Tokyo) 2024'에서 대상 수상

AI 데이터센터의 여정은 이제 막 시작되었으며 기술과 함께 극적으로 발전할 것으로 예상됩니다. 새로운 데이터센터 아키텍처를 평가하여 미래에 대비하고 효율성을 극대화할 수 있도록 최적화하여 AI 네트워크 투자 수익을 보장해야 할 필요성이 절실히 요구되고 있습니다. 새로운 Spirent 인포그래픽은 최신 AI 데이터센터 시장 동향, 아키텍처 세부 사항, 동적 AI 패브릭 요구 사항, AI 이더넷 패브릭 성능과 복원력을 보장하는 데 필요한 새로운 테스트 전략과 솔루션을 정리했습니다.

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.

Innovative testing approaches in preparation for the AI revolution

Artificial intelligence (AI) is revolutionizing the telecommunications industry. This engaging webinar explores AI's transformative potential and its future impact on telecom operations. We’ll share our predictions on how AI will drive new efficiencies in capital spending and in delighting customers with new experiences and services and creating new revenue streams. AI and machine learning are transitioning from tactical solutions to strategic tools in telecom, promising to unlock immense value, particularly in networking. This shift is essential for driving efficiencies in capital spending, optimizing network designs, and enhancing customer experiences with new services and revenue streams.

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.

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

In today’s rapidly evolving technological landscape, Enterprise and data center networking has undergone significant advancements. With the widespread adoption of AI/ML, edge computing, and high-performance computing (HPC) systems, modern data centers 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.