Cómo probar las redes de centros de datos de IA

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Plataforma de pruebas de centros de datos de IA
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Reproducción del comportamiento realista en red de las cargas de trabajo de IA

La evaluación comparativa de la estructura de clústeres de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/MA) con cargas de trabajo realistas suele requerir inversiones en sistemas informáticos con GPU y controladores de interfaz de red (NIC) con acceso directo a memoria remota (RDMA), cuya construcción y funcionamiento resultan costosos y requieren mucho tiempo. Es necesario implementar y operar estos sistemas para la validación y la experimentación a escala de terabits en el laboratorio con el fin de optimizar plenamente las redes de IA. Para realizar pruebas comparativas y ensayos adecuados de las redes de IA, es preciso configurar parámetros como la configuración del clúster, el control de congestión, los algoritmos de carga de trabajo, el tamaño de los datos de los trabajos, el perfil de tráfico y el rendimiento de las NIC.

La generación de tráfico de carga de trabajo de IA realista y a gran escala para la evaluación comparativa de redes requiere emuladores de punto final RDMA / RDMA sobre Ethernet convergente (RoCEv2) y software con metodologías preempaquetadas que admitan patrones de comunicaciones colectivas, incluidos todos contra todos, todos reducen, todos reúnen y más. El software proporciona las cargas de trabajo de datos específicas de las redes de IA que miden parámetros clave como el tiempo de finalización de los trabajos, el algoritmo y el ancho de banda del bus, así como información sobre el rendimiento del tejido de la red.

Solución de pruebas de red para centros de datos de IA

Para probar la red de un centro de datos de IA se necesitan emuladores de tráfico de red y software con metodologías predefinidas que admitan cargas de trabajo de IA. La solución de pruebas para redes de centros de datos de IA incluye la emulación de terminales Keysight AresONE 800GE RoCEv2, combinada con el software Keysight AI Data Center Builder. Esta solución permite crear de forma repetible escenarios con diferentes volúmenes de datos resultantes de las comunicaciones colectivas en un clúster de IA. Cada puerto del AresONE emula una GPU y una tarjeta de red RDMA. El tráfico incluye la emulación de conexiones y flujos de pares de colas (QP), la generación de notificaciones de congestión, la aplicación del control dinámico de velocidad basado en la Notificación de Congestión Cuantificada para Centros de Datos (DCQCN) y la flexibilidad necesaria para probar el rendimiento, la gestión de búferes y el hash de múltiples rutas de coste igual (ECMP). Con esta solución, los ingenieros pueden diseñar mejoras en un laboratorio o en un entorno de prueba, realizar pruebas de rendimiento y aplicar los resultados a un entorno de producción sin necesidad de contar con nodos de cálculo de IA ni tarjetas de red (NIC) dedicados en el laboratorio.
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