-
AI训练：从算力到网络的系统工程优化——是德科技KAI解决方案的应对之道
AI训练不仅是“算力游戏”，更是“网络与系统工程”。在资源最密集的LLM训练中，仅靠算力是不够的——网络可靠性和系统组件的稳定性同样至关重要，必须在系统级别优化网络吞吐、延迟及通信协议，否则大量算力浪费在重试或错误恢复上。网络性能和组件协同工作是AI集群效率的关键，任何单一环节的不足都可能显著影响整体系统表现，凸显了系统级验证和优化需求的重要性。
-
真实还原故障现场：网分仪的故障判断
网络分析是指设计制造人员和制造厂家对较复杂系统中所用元件和电路的电气性能进行测量的过程。当这些系统传送具有信息内容的信号时，我们最关心的是如何以最高效率和最小失真使信号从一处传递到另一处。矢量网络分析是通过测量元件对频率扫描和功率扫描测试信号的幅度与相位的影响，来精确表征元件特性的一种方法。
