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Cargas de trabajo de redes de IA «todos con todos»

Los ingenieros pueden evaluar la escalabilidad de la red para cargas de trabajo de IA y computación de alto rendimiento recreando patrones de comunicación colectiva en un entorno de pruebas controlado. Para empezar, se crea una topología de tráfico «todos con todos» que represente la estructura informática prevista; a continuación, se configuran los puntos finales de Acceso Directo a Memoria Remota sobre Ethernet Convergente versión 2 (RoCEv2), las características de la carga de trabajo y los controles de red que influyen en el comportamiento de la congestión. Ejecuta la carga de trabajo colectiva con las cargas ofrecidas definidas y recopila mediciones de rendimiento, latencia, pérdida de paquetes y relacionadas con la congestión a medida que el tráfico se desplaza entre los puntos finales. Los ingenieros pueden repetir la misma carga de trabajo mientras modifican un parámetro de red o de dispositivo cada vez, lo que permite que cada comparación esté vinculada a un cambio de configuración conocido.

A medida que aumenta el tráfico agregado «todos con todos», los ingenieros pueden supervisar cómo varían la latencia, la pérdida y el rendimiento a lo largo de la estructura de red, así como cómo los ajustes de control de congestión afectan a esos resultados. Pueden variar el tamaño de la carga de trabajo, el número de puntos finales, la carga ofrecida, la topología y los parámetros del dispositivo sometido a prueba, manteniendo fijas las demás condiciones. Este enfoque crea escenarios repetibles de pruebas de redes con IA que muestran cómo se comporta la estructura de red a medida que las comunicaciones colectivas ejercen una mayor presión sobre los enlaces y las colas compartidas. Los ingenieros pueden utilizar las mediciones resultantes para comparar configuraciones, ajustar el comportamiento del control de congestión y evaluar la escalabilidad de la red antes de su implementación. El registro de la topología, la definición de la carga de trabajo, la carga ofrecida, las ventanas temporales y los ajustes de control para cada ejecución también genera un conjunto de datos coherente que permite comparar revisiones o cambios en la infraestructura.

Solución para pruebas de escalabilidad de redes de IA

Crea cargas de trabajo de comunicación colectiva «todos con todos» repetibles, aumenta la carga ofrecida y mide cómo responde la red a medida que se produce congestión en toda la estructura. IxNetwork de Keysight utiliza la emulación RoCEv2 para modelar patrones de comunicación de IA y computación de alto rendimiento, y permite a los ingenieros configurar el comportamiento de las cargas de trabajo, los puntos finales y los parámetros de red, al tiempo que recopila estadísticas sobre el rendimiento, la latencia, la pérdida de paquetes y la congestión. Los ingenieros pueden establecer una línea de referencia, modificar un único dispositivo sometido a prueba o un parámetro de control de congestión, y volver a ejecutar la misma secuencia de tráfico con la misma topología, número de puntos finales, carga ofrecida y ventana de medición. Este flujo de trabajo controlado ayuda a los equipos a comparar cómo los diferentes ajustes afectan a las comunicaciones colectivas a medida que aumenta el tráfico agregado. IxNetwork proporciona la generación de tráfico repetible, la emulación de RoCEv2 y la visibilidad de las mediciones necesarias para evaluar la escalabilidad de la red y la respuesta del control de congestión sin depender del tráfico de producción no controlado.
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