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2025-08-14
AI的隱藏瓶頸：網絡如何影響企業LLM戰略
長期以來，對AI網絡進行基準測試和優化都需要在昂貴、耗電的GPU上運行實時工作負載。但GPU的可用性有限，而且大規模測試環境的配置需要時間和資金。因此，網絡驗證往往要推遲到實際工作負載運行時才能進行——這對于發現設計缺陷或性能瓶頸來說已經太遲了。
“GPU閑置過半，器件逼近物理極限”？是德科技如何應對AI基礎設施之困
是德科技高級副總裁兼通信解決方案事業部總裁Kailash Narayanan現場指出，算力固然重要，但如果能耗過高，技術的實用性將大打折扣，因此，所有的高速、高性能計算，都必須在極低的功耗下實現，這是AI等技術能否大規模落地的核心前提。
是德科技KAI，面向AI基礎設施的仿真優化利器
是德科技圍繞AI發展趨勢，攜手眾多領先技術企業，深入洞察人工智能網絡建設中的挑戰與痛點，基于豐富實踐經驗與客戶需求，推出Keysight AI（KAI）系列解決方案，為行業提供覆蓋測試、驗證、優化與應用的全流程支持。
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