Une réussite

Pour faire évoluer ses réseaux compatibles avec l'IA, HPE Juniper Networking devait valider les performances de commutation des centres de données par rapport aux exigences réelles des charges de travail liées à l'IA avant le déploiement. En collaboration avec Keysight, HPE Juniper Networking a testé et optimisé son infrastructure compatible avec l'IA à l'aide d'outils d'émulation et de validation natifs pour l'IA.

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Validation des performances des réseaux d'IA à grande échelle

Points forts de l'étude de cas HPE Juniper Networking

Responsable de l'infrastructure réseau

HPE Juniper Networking conçoit des plateformes réseau hautes performances destinées à certains des environnements de centres de données les plus exigeants au monde. Alors que les charges de travail liées à l'IA entraînent des déploiements de GPU à grande échelle, ses clients ont des exigences de plus en plus élevées en matière de performances, d'évolutivité et de fiabilité du réseau. Ces évolutions font de l'infrastructure de centre de données de HPE Juniper Networking un facteur déterminant pour l'utilisation, les performances et la rentabilité des GPU, ce qui rend d'autant plus cruciale la validation des architectures prêtes pour l'IA avant leur déploiement.

Évaluation des performances de déploiement

HPE Juniper Networking devait vérifier que les plates-formes de commutation QFX5230 et QFX5240 à grande capacité pouvaient fonctionner de manière fiable dans des conditions de trafic IA réelles, avant leur déploiement chez les clients. Les environnements d'IA génèrent des flux de trafic persistants et à large bande passante, appelés « elephant flows », qui sollicitent fortement les architectures réseau avec un trafic est-ouest, contrairement au trafic traditionnel des centres de données. L'émulation permet de tester le comportement fondamental des fonctionnalités et de valider le fonctionnement des commandes de l'interface en ligne de commande (CLI). Le défi consistait à prouver les performances au niveau du système dans ces conditions spécifiques à l'IA sans avoir à construire d'énormes clusters physiques de GPU.

Émulation de trafic native pour l'IA

Grâce à Keysight AresONE, une plateforme d'émulation de trafic spécialement conçue pour les centres de données dédiés à l'IA, HPE Juniper Networking a pu émuler du trafic RoCEv2 à des débits de ligne pouvant atteindre 800 Gbit/s. Le trafic peut être irrégulier et présenter des schémas spécifiques, tels que le « all-to-all », où de nombreux GPU tentent de s'échanger des données, provoquant une congestion en amont. En recréant des schémas de trafic spécifiques à l'IA et le comportement des clusters de GPU, HPE Juniper Networking a pu modéliser des scénarios réels de congestion, de mise en mémoire tampon et d'équilibrage de charge. La solution Keysight émule un GPU et une carte d'interface réseau (NIC) à accès direct à la mémoire à distance (RDMA) pour créer un trafic de charge de travail IA réaliste. Cette approche a permis à HPE Juniper Networking de valider les fonctionnalités avancées des commutateurs et les contrôles opérationnels, sans nécessiter de déploiements physiques importants de GPU, réduisant ainsi les risques et accélérant la préparation des environnements clients.

Des performances éprouvées à l'échelle de l'IA

Grâce à la solution d'émulation de trafic native pour l'IA de Keysight, HPE Juniper Networking a validé et optimisé les performances réelles de ses commutateurs à grande capacité dans des conditions d'exploitation propres aux centres de données IA. Cela a permis à HPE Juniper Networking d'accélérer la validation des fonctionnalités et de réduire considérablement les risques liés au déploiement. HPE Juniper Networking a ainsi démontré des performances réseau évolutives et fiables, qu'il s'agisse de quelques centaines ou de dizaines de milliers de GPU.
Mahesh Subramaniam, directeur de la gestion des produits, Centres de données IA, Juniper Networks

« Notre partenariat avec Keysight nous permet de fournir une infrastructure réseau fiable, adaptée aux besoins d'aujourd'hui et conçue pour relever les défis de l'IA de demain. »

Mahesh Subramaniam, directeur de la gestion des produits, Centres de données IA, HPE Juniper Networking

AresONE-M 800GE

Vérifier l'interopérabilité et les performances des équipements.

Keysight AI Data Center Builder (Constructeur de centre de données AI)

Concevoir et déployer une infrastructure réseau dédiée à l'IA et simuler des charges de travail liées à l'IA.

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