Verifica prima della distribuzione
Individuare tempestivamente i problemi infrastrutturali e i rischi legati alle prestazioni, prima che abbiano ripercussioni sull'ambiente di produzione.
Simulare le condizioni reali
Testare i carichi di lavoro e il traffico dell'IA su larga scala in condizioni realistiche prima della messa in produzione.
Ottimizzare le prestazioni su larga scala
Individua i colli di bottiglia, massimizza la capacità dell'infrastruttura e ottimizza le prestazioni man mano che i carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale aumentano.
Come Dell e Siemon verificano la compatibilità di una struttura di rete con l'intelligenza artificiale
Scopri come Dell Technologies, Siemon e Keysight hanno messo in pratica la convalida dell’infrastruttura di intelligenza artificiale. Il team ha convalidato un fabric di rete end-to-end in condizioni di carico di lavoro realistiche, dimostrando prestazioni stabili in presenza di congestione e contribuendo a ridurre i rischi legati all’implementazione.
Progettare e convalidare reti di intelligenza artificiale per il futuro
Man mano che le reti di intelligenza artificiale passano da 400G a 800G e si avvicinano a 1,6T, gli approcci tradizionali di validazione non sono più sufficienti. Scopri sette consigli pratici per progettare e validare le architetture di intelligenza artificiale in condizioni reali.
Cosa imparerai
- Progettazione per adattarsi all’evoluzione del comportamento del traffico generato dall’IA e alla sua scalabilità
- Verificare contemporaneamente la connettività, la topologia e il trasporto
- Tenere conto della congestione, del bilanciamento del carico e del comportamento del RoCEv2
- Simulare carichi di lavoro realistici prima dell'implementazione
Scarica la guida completa “ white paper ” per scoprire tutte e sette le lezioni.
