Cómo evaluar la congestión de la red AI Fabric

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Detectar a tiempo los cuellos de botella en la cadena de suministro

Las estructuras de red de los centros de datos de IA están siendo sometidas a pruebas que van más allá de la validación convencional de Ethernet. Los grandes clústeres de unidades de procesamiento gráfico (GPU) dependen de una comunicación sincronizada, una latencia predecible y un movimiento de datos sin pérdidas, pero las cargas de trabajo reales de entrenamiento no se comportan como un simple tráfico a velocidad de línea. Estas cargas de trabajo generan picos de tráfico, puntos de congestión y presión sobre los recursos compartidos que pueden poner de manifiesto las debilidades en el diseño de la estructura de red solo después de que los sistemas se hayan implementado.

Para reducir ese riesgo, los equipos de ingeniería deben validar la red en función de un comportamiento de las cargas de trabajo que refleje con mayor fidelidad los entornos de IA en producción. La emulación de patrones de comunicación reales de la IA ayuda a los equipos a comprender cómo responde la estructura a medida que aumenta el tráfico, dónde se producen los cuellos de botella y qué decisiones de diseño afectan al rendimiento, antes de que esos problemas afecten al entrenamiento de los modelos o a la eficiencia de la inferencia.

Solución de congestión de redes de inteligencia artificial

La validación de la infraestructura de IA requiere algo más que generar tráfico a gran velocidad. El Keysight AresONE 1600GE, junto con Keysight AI Data Center Builder, ofrece a los equipos de ingeniería una forma unificada de emular el comportamiento realista de las cargas de trabajo de IA, generar tráfico Ethernet de alta densidad y vincular el rendimiento de la red con la visibilidad de la capa física. Al recrear en el laboratorio patrones de tráfico impulsados por las cargas de trabajo, los ingenieros pueden evaluar la gestión de la congestión, la latencia, el rendimiento, la pérdida de paquetes y la eficiencia de la estructura en condiciones realistas de producción, lo que les ayuda a ajustar los diseños en una fase más temprana y a implementar redes de IA con mayor confianza.
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