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2025-08-14
AI的隐藏瓶颈：网络如何影响企业LLM战略
长期以来，对AI网络进行基准测试和优化都需要在昂贵、耗电的GPU上运行实时工作负载。但GPU的可用性有限，而且大规模测试环境的配置需要时间和资金。因此，网络验证往往要推迟到实际工作负载运行时才能进行——这对于发现设计缺陷或性能瓶颈来说已经太迟了。
“GPU闲置过半，器件逼近物理极限”？是德科技如何应对AI基础设施之困
是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出，算力固然重要，但如果能耗过高，技术的实用性将大打折扣，因此，所有的高速、高性能计算，都必须在极低的功耗下实现，这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。
是德科技KAI，面向AI基础设施的仿真优化利器
是德科技围绕AI发展趋势，携手众多领先技术企业，深入洞察人工智能网络建设中的挑战与痛点，基于丰富实践经验与客户需求，推出Keysight AI（KAI）系列解决方案，为行业提供覆盖测试、验证、优化与应用的全流程支持。
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