Wie man die Netzwerkskalierbarkeit unter Last testet

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All-to-All KI-Netzwerk-Workloads

Ingenieure können die Netzwerkskalierbarkeit für KI- und High-Performance-Computing-Workloads bewerten, indem sie kollektive Kommunikationsmuster in einer kontrollierten Testumgebung nachbilden. Zunächst wird eine vollständige Verkehrstopologie erstellt, die die geplante Recheninfrastruktur repräsentiert. Anschließend werden RoCEv2-Endpunkte (Remote Direct Memory Access over Converged Ethernet Version 2), Workload-Charakteristika und die Netzwerksteuerungen konfiguriert, die das Stauverhalten beeinflussen. Der kollektive Workload wird mit den definierten Lasten ausgeführt, und Durchsatz, Latenz, Paketverlust und Stauungsparameter werden während des Datenverkehrs zwischen den Endpunkten erfasst. Ingenieure können denselben Workload wiederholen und dabei jeweils nur einen Netzwerk- oder Geräteparameter ändern. So bleibt jeder Vergleich an eine bekannte Konfigurationsänderung gebunden.

Mit zunehmendem Gesamtdatenverkehr können Ingenieure die Veränderungen von Latenz, Paketverlust und Durchsatz im gesamten Netzwerk überwachen und die Auswirkungen der Stauvermeidungseinstellungen analysieren. Sie können die Workload-Größe, die Anzahl der Endpunkte, die angebotene Last, die Topologie und die Parameter des zu testenden Geräts variieren, während die übrigen Bedingungen konstant bleiben. Dieser Ansatz ermöglicht reproduzierbare KI-Netzwerktestszenarien, die das Verhalten des Netzwerks unter zunehmender Belastung gemeinsam genutzter Verbindungen und Warteschlangen durch die kollektive Kommunikation aufzeigen. Anhand der Messwerte können Ingenieure Konfigurationen vergleichen, das Verhalten der Stauvermeidung optimieren und die Netzwerkskalierbarkeit vor der Bereitstellung bewerten. Die Aufzeichnung von Topologie, Workload-Definition, angebotener Last, Zeitfenstern und Steuerungseinstellungen für jeden Testlauf schafft zudem einen konsistenten Datensatz für den Vergleich von Änderungen oder Infrastrukturanpassungen.

Lösung zum Test der Skalierbarkeit von KI-Netzwerken

Erstellen Sie reproduzierbare, kollektive Kommunikationslasten, erhöhen Sie die angebotene Last und messen Sie die Netzwerkreaktion bei zunehmender Überlastung. Keysights IxNetwork nutzt RoCEv2-Emulation zur Modellierung von Kommunikationsmustern in KI- und Hochleistungsrechnern. Ingenieure können so das Verhalten von Arbeitslasten, Endpunkten und Netzwerkparametern konfigurieren und gleichzeitig Durchsatz, Latenz, Paketverlust und Statistiken zur Überlastung erfassen. Sie können eine Baseline festlegen, ein einzelnes Testgerät oder einen Parameter der Überlaststeuerung ändern und dieselbe Verkehrssequenz mit derselben Topologie, Endpunktanzahl, angebotenen Last und demselben Messfenster erneut ausführen. Dieser kontrollierte Workflow ermöglicht es Teams, die Auswirkungen verschiedener Einstellungen auf die kollektive Kommunikation bei steigendem Gesamtverkehr zu vergleichen. IxNetwork bietet die reproduzierbare Verkehrsgenerierung, RoCEv2-Emulation und die notwendige Messtransparenz, um die Netzwerkskalierbarkeit und die Reaktion der Überlaststeuerung zu bewerten, ohne auf unkontrollierten Produktionsverkehr angewiesen zu sein.

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