Como testar redes de data center com IA

Plataforma de teste de data center de IA
+ Emulador de tráfego 800GE

Reprodução do comportamento realista em rede de cargas de trabalho de IA

A avaliação comparativa de redes de inteligência artificial/aprendizado de máquina (IA/AM) com cargas de trabalho realistas normalmente exige investimentos em sistemas de computação equipados com GPUs e controladores de interface de rede (NICs) com acesso direto à memória remota (RDMA), cuja construção é onerosa e cuja operação é demorada. A implantação e a operação desses sistemas para validação e experimentação em escala de terabits em laboratório são necessárias para otimizar plenamente as redes de IA. A avaliação comparativa e os testes adequados das redes de IA exigem a análise de vários parâmetros, como topologia da malha, algoritmos de controle de congestionamento, mecanismos de balanceamento de carga ou recursos de retransmissão.

A geração de tráfego realista e em grande escala de cargas de trabalho de IA para testes de desempenho de rede requer emuladores de terminais RDMA sobre Ethernet Convergente (RoCEv2) e software com metodologias pré-configuradas que suportem padrões de comunicação coletiva (incluindo all-to-all, all-reduce, all-gather e outros). O software fornece cargas de trabalho específicas para redes de IA, que ajudam a medir métricas-chave, como tempo de conclusão de tarefas e largura de banda do barramento. Metodologias de validação mais avançadas incluem a emulação de múltiplos usuários com coletivos paralelos mistos, bem como a reprodução de traços predefinidos de cargas de trabalho de IA.

Solução de teste de rede para data centers de IA

O teste de uma rede de data center de IA requer emuladores de tráfego de rede e software com metodologias pré-configuradas que ofereçam suporte a cargas de trabalho de IA. A solução de teste de rede de data center de IA inclui a emulação de endpoint Keysight AresONE 1600GE RoCEv2, combinada com o software Keysight AI Data Center Builder. Essa solução pode criar, de forma repetível, cenários com diferentes tamanhos de dados resultantes das comunicações coletivas em um cluster de IA. Cada porta do AresONE emula GPUs e placas de rede RDMA. O tráfego inclui a emulação de conexões e fluxos de pares de filas (QP), a geração de notificações de congestionamento, a execução do controle dinâmico de taxa baseado em Notificação de Congestionamento Quantizada para Data Center (DCQCN) e a flexibilidade para testar a taxa de transferência, o gerenciamento de buffer e o hash de múltiplos caminhos de custo igual (ECMP). Com essa solução, os engenheiros podem realizar múltiplos experimentos de projeto, medir as melhorias de desempenho em laboratório e, em seguida, aplicar os resultados a um ambiente de produção sem a necessidade de nós de computação de IA e NICs dedicados no laboratório.

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