Wie man AI-Rechenzentrumsnetzwerke testet

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Reproduktion des realistischen Netzwerkverhaltens von KI-Workloads

Das Benchmarking von Clustern für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) mit realistischen Arbeitslasten erfordert in der Regel Investitionen in Computersysteme mit Grafikprozessoren und Netzwerkschnittstellen-Controllern (NICs) mit direktem Speicherzugriff (RDMA), deren Aufbau und Betrieb kostspielig und zeitaufwändig ist. Um KI-Netzwerke vollständig zu optimieren, müssen diese Systeme für Validierungen und Experimente im Terabit-Maßstab im Labor eingesetzt und betrieben werden. Ein angemessenes Benchmarking und Testen von KI-Netzwerken erfordert die Konfiguration von Parametern wie Clusterkonfiguration, Staukontrolle, Arbeitslastalgorithmen, Auftragsdatengröße, Verkehrsprofil und NIC-Leistung.

Die Generierung von realistischem, umfangreichem KI-Workload-Verkehr für Netzwerk-Benchmarking erfordert RDMA/RDMA over Converged Ethernet (RoCEv2)-Endpunkt-Emulatoren und Software mit vorgefertigten Methoden, die kollektive Kommunikationsmuster unterstützen - einschließlich all-to-all, all-reduce, all-gather und mehr. Die Software stellt die für KI-Netzwerke spezifischen Daten-Workloads bereit, mit denen wichtige Parameter wie die Zeit für die Auftragsabwicklung, die Algorithmus- und Busbandbreite sowie Einblicke in die Leistung der Netzwerkstruktur gemessen werden.

Testlösung für AI-Rechenzentrumsnetzwerke

Das Testen eines KI-Rechenzentrumsnetzwerks erfordert Netzwerkverkehrsemulatoren und Software mit vorgefertigten Methoden, die KI-Workloads unterstützen. Die Testlösung für KI-Rechenzentrumsnetzwerke umfasst die Keysight AresONE 800GE RoCEv2-Endpunktemulation in Verbindung mit der Keysight AI Data Center Builder Software. Diese Lösung kann wiederholbar Szenarien mit unterschiedlichen Datengrößen erstellen, die aus der kollektiven Kommunikation in einem KI-Cluster resultieren. Jeder Port auf dem AresONE emuliert eine GPU und eine RDMA-NIC. Der Datenverkehr umfasst die Emulation von Queue Pair (QP)-Verbindungen und Flüssen, die Generierung von Überlastungsmeldungen, die Durchführung der dynamischen Ratenkontrolle auf der Basis von Data Center Quantized Congestion Notification (DCQCN) sowie die Flexibilität, Durchsatz, Puffermanagement und ECMP-Hashing (Equal Cost Multi-Path) zu testen. Mit dieser Lösung können Ingenieure Verbesserungen in einer Labor- oder Staging-Umgebung entwickeln, Benchmarks durchführen und die Ergebnisse auf eine Produktionsumgebung übertragen, ohne dass spezielle AI-Rechenknoten und NICs im Labor erforderlich sind.
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