Validar antes de la implementación
Detectar a tiempo los problemas de infraestructura y los riesgos relacionados con el rendimiento, antes de que afecten a la producción.
Simular condiciones reales
Prueba las cargas de trabajo y el tráfico de IA a gran escala en condiciones realistas antes de poner el sistema en producción.
Optimizar el rendimiento a gran escala
Detecta los cuellos de botella, maximiza la capacidad de la infraestructura y optimiza el rendimiento a medida que aumentan las cargas de trabajo de IA.
Cómo Dell y Siemon validan una estructura de red preparada para la inteligencia artificial
Descubre cómo Dell Technologies, Siemon y Keysight han puesto en práctica la validación de la infraestructura de IA. El equipo validó una estructura de red de extremo a extremo en condiciones de carga de trabajo realistas, demostrando un rendimiento estable en situaciones de congestión y contribuyendo a reducir el riesgo de implementación.
Diseñar y validar redes de IA para el futuro
A medida que las redes de IA pasan de 400G a 800G y se encaminan hacia los 1,6T, los métodos de validación tradicionales ya no son suficientes. Descubre siete lecciones prácticas para diseñar y validar estructuras de IA en condiciones reales.
Lo que aprenderás
- Diseño adaptado a los cambios en el comportamiento del tráfico generado por la IA y a su evolución a gran escala
- Verificar conjuntamente la conectividad, la topología y el transporte
- Tener en cuenta la congestión, el equilibrio de carga y el comportamiento de RoCEv2
- Simular cargas de trabajo realistas antes de la implementación
Descarga el informe técnico completo para conocer las siete lecciones.
