自信を持ってAIインフラを拡張する

NeoCloudインフラストラクチャの検証を早期に行い、実環境を再現し、自信を持ってスケールアップできます。

NeoCloud Validationが重要な理由

NeoCloudのインフラストラクチャは急速に拡大しています。導入前に、早期に検証を行い、実環境を再現し、ボトルネックを特定しましょう。

 

検証

デプロイ前に検証を行う

本番環境に影響が出る前に、インフラの問題やパフォーマンス上のリスクを早期に特定する。

エミュレート

実環境を再現する

本番稼働前に、現実的な条件下でAIワークロードとトラフィックを大規模にテストしてください。

最適化

大規模環境におけるパフォーマンスの最適化

AIワークロードの拡大に伴い、ボトルネックを特定し、インフラの容量を最大限に活用し、パフォーマンスを最適化します。

AIデータセンター・ファブリックの大規模実証

AIデータセンターの検証を実際にご覧ください。キーサイトが、大規模な実環境に近いワークロードやトラフィックをどのようにエミュレートし、ネットワークのボトルネックを特定し、導入前のパフォーマンスを評価しているかをご覧ください。

デルの外観

デルとシーモンがAI対応ネットワークファブリックをどのように検証しているか

デル・テクノロジーズ、シーモン、キーサイトが、AIインフラの検証をどのように実践しているかをご紹介します。このチームは、現実的なワークロード条件下でエンドツーエンドのネットワークファブリックを検証し、輻輳時においても安定したパフォーマンスを発揮することを実証するとともに、導入リスクの低減に貢献しました。

TAIネットワークの検証をさらに一歩進める

未来を見据えたAIネットワークの設計と検証

AIネットワークが400Gから800G、さらには1.6Tへと移行するにつれ、従来の検証手法ではもはや不十分となっています。実環境下でのAIファブリックの設計と検証に向けた、7つの実践的な教訓をご紹介します。

学習内容

  • AIのトラフィック挙動の変化や規模の拡大に対応した設計
  • 接続性、トポロジー、およびトランスポートをまとめて検証する
  • 輻輳、負荷分散、およびRoCEv2の挙動を考慮する
  • 導入前に、現実的なワークロードをシミュレートする

ホワイトペーパーの全文を入手して、7つの教訓すべてをご覧ください。

ホワイトペーパーをダウンロード
大規模AIネットワークの設計と検証のための7つの教訓

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