Cosa rende le reti dei data center AI diverse dai data center tradizionali?

Le reti dei data center AI sono progettate per l'elaborazione massivamente parallela e il trasferimento di dati tra GPU strettamente accoppiate. A differenza delle tradizionali reti aziendali o cloud, che in genere sono ottimizzate per il traffico nord-sud e i modelli client-server, le reti AI devono supportare un traffico est-ovest ad alta velocità e bassa latenza attraverso switch fabric ad alta radice. I carichi di lavoro di addestramento dell'AI comportano comunicazioni all-to-all e many-to-many, che richiedono una sincronizzazione precisa tra migliaia di nodi. Ciò si traduce in modelli di traffico burstosi, non uniformi e altamente sensibili alla congestione. Gli strumenti di validazione standard spesso non sono all'altezza perché non sono in grado di simulare i carichi di lavoro complessi e su larga scala tipici degli ambienti AI/ML. Keysight AI Data Center Builder è stato appositamente progettato per questo spazio perché modella la topologia fisica e logica, emula carichi di lavoro AI realistici ed espone i colli di bottiglia delle prestazioni a livello di sistema prima dell'implementazione dell'hardware.

Come posso simulare i carichi di lavoro dell'IA per la convalida dei data center?

Per simulare accuratamente i carichi di lavoro dell'IA è necessaria un'emulazione del traffico che rispecchi il comportamento comunicativo dei lavori di addestramento e inferenza. L'addestramento dell'IA genera un traffico sincronizzato, intermittente e ad alto volume. Questi flussi sollecitano la rete in modo diverso rispetto ai carichi di lavoro tradizionali e possono sovraccaricare i buffer degli switch, innescare il blocco dell'inizio della linea o saturare collegamenti specifici. Keysight AI Data Center Builder consente di generare questi esatti modelli di traffico su larga scala, attraverso endpoint GPU sintetici, switch programmabili e interconnessioni di fabric. Consente di modellare i tassi di arrivo dei lavori in modo da simulare l'arrivo di un numero elevato di lavori in un breve lasso di tempo. Keysight AI Data Center Builder consente di generare questi esatti modelli di traffico su larga scala, su endpoint GPU sintetici, switch programmabili e interconnessioni di fabric. Consente di modellare le frequenze di arrivo dei lavori, le dimensioni delle raffiche e i tempi di sincronizzazione per fornire un modo realistico e ripetibile di misurare il comportamento del sistema in condizioni rappresentative di AI/ML. Questa emulazione del carico di lavoro è essenziale per la convalida iniziale della topologia, del routing e delle strategie di scheduling in ambienti di data center ad alte prestazioni. Questa emulazione del carico di lavoro è essenziale per la convalida nella fase iniziale delle strategie di topologia, routing e scheduling in ambienti di data center ad alte prestazioni.

Perché i test di congestione sono importanti nella progettazione dei data center AI?

I carichi di lavoro dell'IA richiedono un elevato utilizzo dei collegamenti e una stretta sincronizzazione tra i cluster GPU. Qualsiasi congestione a livello di fabric (latenza di coda) può causare ritardi di accodamento o perdita di pacchetti, che a loro volta provocano blocchi della GPU e un calo delle prestazioni di addestramento. Poiché molti framework di IA si basano sulla comunicazione collettiva, il nodo più lento della rete può creare un collo di bottiglia per l'intero lavoro. I test delle prestazioni tradizionali spesso non rilevano queste interazioni. L'analisi della congestione basata sull'emulazione di Keysight offre una visibilità end-to-end sul flusso di traffico, sui punti caldi e sulla propagazione della congestione. È possibile testare diverse topologie, simulare contese in tempo reale e valutare come la congestione si propaga. L'analisi della congestione basata sull'emulazione di Keysight fornisce una visibilità end-to-end sul flusso di traffico, sui punti caldi e sulla propagazione della congestione. È possibile testare diverse topologie, simulare la contesa in tempo reale e valutare come l'accumulo di code influisca sulla latenza e sul throughput. Il risultato è una comprensione più approfondita di come la progettazione della topologia, gli algoritmi di routing e le strategie di buffer influiscano sull'efficienza complessiva del sistema prima di impegnarsi nell'hardware o nell'implementazione dei carichi di lavoro.

Come posso valutare le prestazioni dei data center AI durante lo sviluppo?

Un benchmarking efficace dell'infrastruttura dei data center AI richiede test a livello di sistema che rispecchino i modelli di comunicazione AI reali. Ciò include la valutazione della latenza end-to-end, del throughput e del comportamento di congestione tra i nodi di calcolo, gli switch fabric e i collegamenti di interconnessione. Con Keysight AI Data Center Builder, è possibile eseguire benchmark delle prestazioni controllati e ripetibili utilizzando l'emulazione del traffico a livello di applicazione. La piattaforma supporta il test del comportamento di scalabilità (ad esempio, come cambiano le prestazioni con un numero maggiore di GPU), lo stress test con più lavori simultanei e la misurazione di KPI critici quali il tempo di completamento dei lavori, la perdita di pacchetti e i punti caldi di congestione. Confrontando diversi fornitori di switch, tecnologie di collegamento o topologie, i team possono prendere decisioni architetturali basate sui dati. Queste informazioni aiutano a ottimizzare la progettazione del fabric per l'efficienza della formazione, ridurre al minimo il sottoutilizzo e accelerare l'implementazione di un'infrastruttura AI scalabile.

Qual è il vantaggio dell'utilizzo di strumenti di emulazione per la pianificazione dei data center AI?

Strumenti di emulazione come Keysight AI Data Center Builder consentono la pianificazione proattiva e la convalida dell'infrastruttura di rete AI senza la necessità di GPU o switch fisici. Consentono di creare gemelli digitali della topologia del data center, simulare carichi di lavoro AI realistici e analizzare le prestazioni del sistema in condizioni di traffico variabili. Questo approccio virtualizzato consente di identificare i difetti di progettazione, valutare architetture alternative e ottimizzare le strategie di routing e scheduling prima dell'implementazione dell'hardware. Esponendo tempestivamente i colli di bottiglia delle prestazioni e i rischi di congestione, l'emulazione riduce le costose iterazioni di progettazione e minimizza il rischio di inefficienze negli ambienti live. Per i team che pianificano l'espansione dei cluster GPU, la migrazione della topologia o l'implementazione di switch di nuova generazione, l'emulazione offre un modo scalabile e a basso rischio per garantire la prontezza e le prestazioni su larga scala.

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Emula i carichi di lavoro dell'IA per ottimizzare le prestazioni e l'affidabilità dei data center

Keysight AI (KAI) Data Center Builder è una soluzione di emulazione che consente di pianificare e convalidare l'infrastruttura AI prima della sua implementazione. È possibile modellare architetture di rete, simulare carichi di lavoro realistici e testare scenari di throughput e gestione della congestione su nodi di calcolo, switch e interconnessioni. KAI Data Center Builder offre visibilità sulle prestazioni a livello di sistema, consentendo scelte di progettazione più intelligenti per massimizzare l'efficienza e l'affidabilità. Che si tratti di convalidare nuove topologie o valutare aggiornamenti di rete, KAI Data Center Builder consente di farlo più rapidamente, con minori rischi e una maggiore comprensione. Scegli un modello in bundle con un acceleratore hardware o un'opzione solo software. Richiedi oggi stesso un preventivo per una delle nostre configurazioni più popolari. Hai bisogno diaiuto per la scelta? Consulta le risorse riportate di seguito.

Emulazione del carico di lavoro

Simula i modelli di traffico di addestramento e inferenza dell'IA per valutare come la tua rete gestisce carichi di lavoro realistici e intermittenti su GPU, switch e interconnessioni.

Benchmarking delle prestazioni

Esegui benchmark a livello di sistema per valutare l'impatto dei parametri del modello di IA, dei parametri di rete e delle loro interazioni su larga scala.

Visualizzazione del flusso di dati

Analizza la latenza di coda, identifica i colli di bottiglia e scopri come le decisioni relative alla topologia e ai componenti influiscono sulle prestazioni dell'intero sistema.

Ottimizzazione della rete

Identificare tempestivamente i difetti di progettazione per ridurre il numero di iterazioni dei test fisici, accelerando la convalida e riducendo i tempi di implementazione.

Protocol support

RDMA, RoCEv2
Collective operations supported

AllReduce, AllGather, ReduceScatter, AlltoAll, broadcast, gather, unidirectional ring, bidirectional ring, halving-doubling AllReduce, Parallel, PXN AlltoAll
Compatible hardware

AresONE-S, AresONE-M

Configurazioni più popolari

Pacchetto di test Ethernet senza perdita di dati RoCEv2 per AresONE-S 400GE QSFP-DD modello con chassis fisso a 16 porte

Modello

947-4071

Supporto protocollo

Supportato da operazioni collettive

Hardware compatibile

Supporto protocollo

RDMA, RoCEv2

Operazioni collettive sostenute

AllReduce, AllGather, ReduceScatter, AlltoAll, broadcast, gather, anello unidirezionale, anello bidirezionale, halving-doubling AllReduce, Parallel, PXN AlltoAll

Hardware compatibile

AresONE-S

Pacchetto di test Ethernet senza perdita di dati RoCEv2 per AresONE-M 800GE QSFP-DD800 modello con chassis fisso a 8 porte

Modello

947-4073

Supporto protocollo

Supportato da operazioni collettive

Hardware compatibile

Supporto protocollo

RDMA, RoCEv2

Operazioni collettive sostenute

AllReduce, AllGather, ReduceScatter, AlltoAll, broadcast, gather, anello unidirezionale, anello bidirezionale, halving-doubling AllReduce, Parallel, PXN AlltoAll

Hardware compatibile

AresONE-M

Pacchetto iniziale KAI Data Center Builder con applicazione Collective Benchmarks

Modello

950-2001

Supporto protocollo

Supportato da operazioni collettive

Hardware compatibile

Supporto protocollo

Operazioni collettive sostenute

Hardware compatibile

Scegli il KAI Data Center Builder più adatto alle tue esigenze

Le risorse riportate di seguito ti aiuteranno a determinare la piattaforma di test di cui hai bisogno.

Esplorare le risorse

Esplora il nostro catalogo di emulatori di traffico Ethernet
Come le reti AI/ML si differenziano dalle reti tradizionali
Come testare le reti di data center AI

Servizi e assistenza

KeysightCare

Innova rapidamente grazie a piani di assistenza personalizzati e tempi di risposta e risoluzione prioritari.

Alternative finanziarie

Ottieni abbonamenti prevedibili basati su leasing e soluzioni complete per la gestione dell'intero ciclo di vita, in modo da raggiungere più rapidamente i tuoi obiettivi aziendali.

Portale di assistenza Keysight

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Calibrazione

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Domande frequenti

Cosa rende le reti dei data center AI diverse dai data center tradizionali?

Come posso simulare i carichi di lavoro dell'IA per la convalida dei data center?

Perché i test di congestione sono importanti nella progettazione dei data center AI?

Come posso valutare le prestazioni dei data center AI durante lo sviluppo?

Qual è il vantaggio dell'utilizzo di strumenti di emulazione per la pianificazione dei data center AI?