Comment tester les réseaux de centres de données d'IA
Reproduire le comportement réaliste du réseau des charges de travail de l'intelligence artificielle
L'évaluation comparative des clusters d'intelligence artificielle / d'apprentissage automatique (IA / ML) avec des charges de travail réalistes nécessite généralement des investissements dans des systèmes informatiques dotés de GPU et de contrôleurs d'interface réseau (NIC) à accès direct à la mémoire à distance (RDMA), dont la construction et l'exploitation sont coûteuses et chronophages. Le déploiement et l'exploitation de ces systèmes pour la validation et l'expérimentation à l'échelle du térabit en laboratoire sont nécessaires pour optimiser pleinement les réseaux d'IA. L'évaluation comparative et le test des réseaux d'IA nécessitent la configuration de paramètres tels que la configuration de la grappe, le contrôle de la congestion, les algorithmes de charge de travail, la taille des données de travail, le profil du trafic et les performances de la carte réseau.
La génération d'un trafic réaliste et à grande échelle de charges de travail d'IA pour l'évaluation comparative des réseaux nécessite des émulateurs de points d'extrémité RDMA / RDMA over Converged Ethernet (RoCEv2) et des logiciels avec des méthodologies prêtes à l'emploi qui prennent en charge des modèles de communications collectives - y compris all-to-all, all-reduce, all-gather, et plus encore. Le logiciel fournit des charges de travail spécifiques aux réseaux d'IA qui mesurent des paramètres clés tels que le temps d'exécution des tâches, l'algorithme et la bande passante du bus, ainsi que des informations sur les performances de la structure du réseau.
Solution de test du réseau des centres de données d'IA
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