Cómo evaluar comparativamente la comunicación colectiva basada en la IA

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Caracterización de la comunicación colectiva entre clústeres de IA

La evaluación comparativa de la comunicación colectiva comienza con una operación definida, los nodos participantes y un perfil de carga de trabajo repetible. Configura la topología de red y los nodos de emulación de host; a continuación, selecciona patrones colectivos como AllReduce, AllGather o ReduceScatter según la metodología de la prueba de rendimiento. Especifica el tamaño de los mensajes, el número de rangos participantes, la concurrencia y el número de repeticiones. Registre la configuración inicial de la estructura, incluidas las velocidades de enlace y los parámetros de transporte, antes de ejecutar una prueba de referencia. A continuación, en las pruebas de rendimiento de la comunicación colectiva se pueden variar los tamaños de los mensajes o los tamaños de los clústeres para caracterizar el comportamiento de escalabilidad. Registre el tiempo de finalización colectiva de cada ejecución y calcule el ancho de banda efectivo utilizando una definición coherente para la operación seleccionada.

Para las pruebas de rendimiento de AllReduce, compara la duración observada de las operaciones en función del tamaño de los mensajes y el número de puntos finales, manteniendo la topología sin cambios. Vuelve a ejecutar la secuencia tras modificar un parámetro de red o un algoritmo colectivo definido, manteniendo constantes las demás variables. Analiza la distribución de los tiempos de finalización en lugar de basarte en una sola muestra. Correlaciona los cambios en el ancho de banda efectivo con la carga de trabajo ofrecida, la participación de los puntos finales y cualquier contador de red disponible. Repite el mismo plan de pruebas para evaluar la variación entre ejecuciones. Almacene la definición de la carga de trabajo, los ajustes de la prueba de rendimiento, la topología, las marcas de tiempo y los resultados de las mediciones junto con cada conjunto de resultados. De este modo se crea un registro comparable del rendimiento de la estructura de IA en diferentes implementaciones colectivas y configuraciones de hardware o software.

Solución de evaluación comparativa de la comunicación colectiva basada en la inteligencia artificial

Las pruebas comparativas colectivas requieren patrones de tráfico distribuidos repetibles, un número configurable de participantes y mediciones del tiempo de ejecución de las operaciones. Keysight AI Data Center Builder proporciona un marco para emular el comportamiento de las cargas de trabajo de inteligencia artificial, incluida la actividad de comunicación colectiva, en el contexto de la estructura de red de un centro de datos. Su flujo de trabajo de pruebas comparativas colectivas puede utilizarse para variar los parámetros de las cargas de trabajo y comparar el tiempo de ejecución medido y las métricas relacionadas con el rendimiento en diferentes configuraciones de red. La configuración de prueba utiliza hardware compatible para la generación de tráfico Ethernet de alta densidad junto con la plataforma de software, y la selección precisa del dispositivo y la licencia viene determinada por las configuraciones documentadas en la documentación actual del producto. Los ingenieros pueden seleccionar una operación colectiva representativa, establecer una línea de referencia, variar un parámetro de la carga de trabajo y comparar las mediciones resultantes. Las curvas resultantes proporcionan una base coherente para evaluar el escalado colectivo, las opciones de algoritmos y los ajustes de la estructura de red.
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