Come testare le reti di data center AI
Riproduzione di un comportamento di rete realistico dei carichi di lavoro dell'IA
Il benchmarking del tessuto di cluster di intelligenza artificiale/apprendimento automatico (AI/ML) con carichi di lavoro realistici richiede in genere investimenti in sistemi di elaborazione con GPU e controller di interfaccia di rete (NIC) ad accesso diretto remoto alla memoria (RDMA), che sono costosi e richiedono tempo per essere costruiti e gestiti. L'implementazione e la gestione di questi sistemi per la convalida su scala terabit e la sperimentazione in laboratorio sono necessarie per ottimizzare completamente le reti di intelligenza artificiale. Un benchmarking e un test adeguati delle reti di IA richiedono la configurazione di parametri quali la configurazione del cluster, il controllo della congestione, gli algoritmi del carico di lavoro, la dimensione dei dati del lavoro, il profilo del traffico e le prestazioni delle NIC.
La generazione di un traffico realistico di carichi di lavoro AI su larga scala per il benchmarking di rete richiede emulatori di endpoint RDMA / RDMA over Converged Ethernet (RoCEv2) e software con metodologie preconfezionate che supportano modelli di comunicazione collettiva, tra cui all-to-all, all-reduce, all-gather e altri ancora. Il software fornisce carichi di lavoro specifici per le reti di intelligenza artificiale che misurano parametri chiave come il tempo di completamento del lavoro, l'algoritmo e la larghezza di banda del bus, nonché informazioni sulle prestazioni del tessuto di rete.
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