Comment évaluer la congestion du réseau AI Fabric

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Identifier rapidement les goulots d'étranglement au niveau de l'infrastructure

Les structures de réseau des centres de données dédiés à l'IA sont soumises à des exigences allant au-delà des tests de validation Ethernet classiques. Les grands clusters de processeurs graphiques (GPU) reposent sur une communication synchronisée, une latence prévisible et un transfert de données sans perte ; or, les charges de travail réelles liées à l'entraînement ne se comportent pas comme un simple trafic à débit de ligne. Ces charges de travail génèrent des pics de trafic, des points de congestion et une pression sur les ressources partagées qui peuvent mettre en évidence les faiblesses de la conception de la structure de réseau, et ce, uniquement après le déploiement des systèmes.

Pour réduire ce risque, les équipes d'ingénierie doivent valider le réseau en le confrontant à des comportements de charge de travail qui reflètent plus fidèlement les environnements d'IA en production. L'émulation de véritables modèles de communication IA aide les équipes à comprendre comment l'infrastructure réagit à l'augmentation du trafic, où se forment les goulots d'étranglement et quels choix de conception affectent les performances, avant que ces problèmes n'aient un impact sur l'entraînement des modèles ou l'efficacité de l'inférence.

Solution d'IA pour la gestion de la congestion des réseaux

La validation d’une infrastructure d’IA ne se limite pas à la génération de trafic à grande vitesse. Le Keysight AresONE 1600GE, associé à Keysight AI Data Center Builder, offre aux équipes d’ingénieurs une solution unifiée pour émuler le comportement réaliste des charges de travail d’IA, générer du trafic Ethernet à haute densité et relier les performances du réseau à la visibilité de la couche physique. En recréant en laboratoire des modèles de trafic induits par les charges de travail, les ingénieurs peuvent évaluer la gestion de la congestion, la latence, le débit, la perte de paquets et l’efficacité de la structure dans des conditions proches de celles de la production, ce qui leur permet d’affiner leurs conceptions plus tôt et de déployer des réseaux d’IA avec davantage de confiance.
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