Historia de éxito

A medida que los sistemas de IA se amplían, el rendimiento de la red se vuelve fundamental para sacar el máximo partido a las inversiones en computación acelerada. En el Laboratorio de Innovación en Redes de IA de Nokia, Nokia y Keysight recrean entornos de IA realistas y con múltiples proveedores para validar toda la pila tecnológica. Mediante la realización de pruebas con cargas de trabajo sincronizadas, la gestión de la congestión y las tecnologías de red emergentes, desde el diseño hasta el despliegue, las empresas están pasando de la teoría a la práctica en el ámbito de las redes de IA y ayudando a los clientes a desplegar la infraestructura con mayor confianza.

Laboratorio de Innovación en Redes con IA de Nokia

Llevar las redes de IA de la teoría a la práctica

Aspectos destacados del caso práctico: el Laboratorio de Innovación en Redes con IA de Nokia

Definición de la próxima generación de redes de IA

Nokia y Keysight aúnan conocimientos complementarios en redes de centros de datos de IA y validación a nivel de sistema. Nokia aporta conmutación de alto rendimiento, automatización de redes e innovación en estructuras de IA. Keysight proporciona emulación de cargas de trabajo y pruebas de rendimiento a través de las plataformas de hardware AI Data Center Builder y AresONE. En colaboración con socios especializados en GPU, servidores, tarjetas de red, almacenamiento y óptica, las empresas recrean entornos completos de IA para determinar cómo funciona en conjunto toda la pila tecnológica.

Validación de las redes de IA como sistemas completos

Las cargas de trabajo de IA convierten la red en una parte integral de un sistema informático distribuido. Las ráfagas masivas de tráfico sincronizado, las operaciones colectivas como AllReduce y AlltoAll, y la congestión pueden hacer que todo un trabajo avance a la velocidad de su flujo más lento. Las métricas como el tiempo de finalización del trabajo, la latencia de cola y la utilización del ancho de banda no pueden validarse componente por componente. Nokia necesitaba probar conmutadores, tarjetas de red, componentes ópticos, servidores, almacenamiento, software y automatización como un único sistema de extremo a extremo.

Validación realista de la infraestructura de IA de extremo a extremo

En el Laboratorio de Innovación en Redes de IA de Nokia, Nokia y Keysight utilizan las plataformas AI Data Center Builder y AresONE de Keysight para emular cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA con estado a gran escala. Las pruebas con los conmutadores para centros de datos 7220 y 7250 de Nokia abarcan el transporte Ultra Ethernet, el recorte de paquetes, la señalización de congestión, el reenvío Micro-SID y los patrones de comunicación colectiva. El laboratorio también evalúa la interoperabilidad entre distintos proveedores y la automatización a lo largo de todo el ciclo de vida, desde las primeras fases de diseño y desarrollo de circuitos integrados hasta la implementación.

Del diseño de redes a la confianza en la implementación

Esta colaboración ofrece a Nokia una forma sistemática de detectar problemas de integración en una fase más temprana, evaluar el rendimiento de todo el sistema y crear «diseños validados por Nokia» basados en cargas de trabajo de IA realistas. Al validar el comportamiento sin pérdidas y con baja latencia, así como la gestión de la congestión antes de la implementación, Nokia puede ayudar a los clientes a reducir el riesgo y mejorar la eficiencia de la red, lo que se traduce en un mejor aprovechamiento de la GPU, un menor consumo energético, tiempos de ejecución más cortos y una rápida obtención de valor.
James Wynia, Dell Technologies

«Juntas, Nokia y Keysight están ayudando al sector a llevar las redes basadas en IA de la teoría a la práctica, para que nuestros clientes puedan implementar su infraestructura de IA con la certeza de que funcionará, y no con la esperanza de que así sea».

Rudy Hoebeke, Nokia

Charla informal: Cómo mejorar la preparación de las redes para la IA

Expertos de Nokia y Keysight analizan por qué las redes de IA deben validarse como sistemas de extremo a extremo, en lugar de como conjuntos de componentes aislados. La conversación aborda temas como Ultra Ethernet, la conexión fiable multipath, el recorte de paquetes, la señalización de congestión, el reenvío Micro-SID, la emulación realista de cargas de trabajo y la automatización. Además, ofrece orientación práctica para el diseño, las pruebas y la implementación de estructuras de IA de baja latencia y sin pérdidas.

AresONE 1600GE

Advanced Validación de Ethernet desde 200GE hasta 1600GE

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Diseñar e implementar una infraestructura de red para IA y emular cargas de trabajo de IA.

AresONE-M 800GE

Verificar la interoperabilidad y el rendimiento de los equipos.

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