Erfolgsgeschichte

Mit zunehmender Skalierung von KI-Systemen wird die Netzwerkleistung entscheidend für die optimale Nutzung von Investitionen in beschleunigte Rechenleistung. Im AI Networking Innovation Lab von Nokia bilden Nokia und Keysight realistische KI-Umgebungen verschiedener Hersteller nach, um den gesamten Technologie-Stack zu validieren. Durch das Testen synchronisierter Workloads, des Staumanagements und neuer Netzwerktechnologien vom Design bis zur Implementierung setzen die Unternehmen KI-Netzwerke von der Theorie in die Praxis um und unterstützen Kunden bei der sicheren Implementierung ihrer Infrastruktur.

Nokias KI-Netzwerk-Innovationslabor

KI-Netzwerke von der Theorie zum Beweis

Fallstudien-Highlights: Nokias KI-Netzwerk-Innovationslabor

Die nächste Generation von KI-Netzwerken definieren

Nokia und Keysight vereinen komplementäre Expertise in den Bereichen KI-Rechenzentrumsnetzwerke und Systemvalidierung. Nokia bietet Hochleistungsswitching, Netzwerkautomatisierung und innovative KI-Infrastrukturen. Keysight ermöglicht Workload-Emulation und Benchmarking über die Hardwareplattformen AI Data Center Builder und AresONE. In Zusammenarbeit mit Partnern aus den Bereichen GPU, Server, Netzwerkkarten, Speicher und Optik bilden die Unternehmen vollständige KI-Umgebungen nach, um die Leistungsfähigkeit des gesamten Technologie-Stacks zu ermitteln.

Validierung von KI-Netzwerken als vollständige Systeme

KI-Workloads machen das Netzwerk zu einem integralen Bestandteil eines verteilten Rechensystems. Massive, synchronisierte Datenverkehrsspitzen, kollektive Operationen wie AllReduce und AlltoAll sowie Überlastung können dazu führen, dass ein ganzer Job nur so schnell abläuft wie sein langsamster Datenstrom. Kennzahlen wie Jobabschlusszeit, Latenz und Bandbreitenauslastung lassen sich nicht für jede Komponente einzeln überprüfen. Nokia musste daher Switches, Netzwerkkarten, optische Verbindungen, Server, Speicher, Software und Automatisierung als ein durchgängiges System testen.

Realistische End-to-End-KI-Fabric-Validierung

Im AI Networking Innovation Lab von Nokia simulieren Nokia und Keysight mithilfe der Keysight AI Data Center Builder- und AresONE-Plattformen zustandsbehaftete KI-Trainings- und Inferenz-Workloads in großem Umfang. Die Tests mit den Nokia-Rechenzentrumsswitches 7220 und 7250 umfassen Ultra-Ethernet-Transport, Paketbereinigung, Stauerkennung, Micro-SID-Weiterleitung und kollektive Kommunikationsmuster. Das Labor evaluiert außerdem die Interoperabilität verschiedener Hersteller und die Automatisierung über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von der frühen Designphase und der Siliziumentwicklung bis hin zur Implementierung.

Vom Netzwerkdesign bis zur sicheren Implementierung

Die Zusammenarbeit ermöglicht Nokia, Integrationsprobleme frühzeitig zu erkennen, die Systemleistung zu messen und auf Basis realistischer KI-Workloads validierte Nokia-Designs zu erstellen. Durch die Validierung von geringer Latenz, verlustfreiem Verhalten und Stauvermeidung vor der Implementierung unterstützt Nokia Kunden dabei, Risiken zu minimieren und die Netzwerkeffizienz zu steigern – für eine bessere GPU-Auslastung, geringeren Stromverbrauch, kürzere Auftragsabwicklungszeiten und eine schnellere Wertschöpfung.
James Wynia, Dell Technologies

„Gemeinsam helfen Nokia und Keysight der Branche dabei, KI-Netzwerke von der Theorie in die Praxis umzusetzen, damit unsere Kunden ihre KI-Infrastruktur einsetzen können, im Wissen, dass sie funktionieren wird, und nicht nur darauf hoffen müssen.“

Rudy Hoebeke, Nokia

Kamingespräch: Fortschritte bei der Weiterentwicklung der KI-Netzwerkbereitschaft

Experten von Nokia und Keysight erörtern, warum KI-Netzwerke als durchgängige Systeme und nicht als Ansammlung isolierter Komponenten validiert werden müssen. Im Gespräch werden Ultra Ethernet, Multi-Path Reliable Connection, Paketkürzung, Stauerkennung, Micro-SID-Weiterleitung, realistische Workload-Emulation und Automatisierung behandelt. Darüber hinaus bietet es praktische Hinweise für die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung latenzarmer, verlustfreier KI-Netzwerke.

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