AIデータセンターワークロードをエミュレートする方法

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ジョブ完了時間の最適化とAIトレーニング時間の短縮

AIデータセンターファブリックの最適化には、一貫性があり再現可能なテスト手法が必要です。このプロセスには、高密度ネットワークテストベッドの展開、AIデータ伝送パターンをシミュレートするためのトラフィックジェネレータの構成、およびジョブ完了時間、ネットワークスループット、レイテンシなどの主要業績評価指標 (KPI) を測定するためのパフォーマンスアナライザの使用が含まれます。これらのツールは、ネットワークアーキテクトにパフォーマンスのボトルネックと最適化の領域に関するインサイトを提供します。

この方法論には、テストベッドのセットアップ、現実的なAIワークロードをエミュレートするためのトラフィック・ジェネレーターの設定、パフォーマンス・アナライザーを使用したデータの収集と分析が含まれます。実際のAIトレーニングジョブのネットワーク通信パターンを再現することで、ネットワークアーキテクトは、ネットワークファブリックがAIトレーニングの要求をサポートできることを検証し、低パフォーマンスを示す集団操作のタイプをトラブルシューティングし、ボトルネックを深堀りし特定することができます。

AIデータセンターワークロードエミュレーションソリューション

Keysight Data Center Builderは、大規模なAIワークロードをエミュレートすることで、ラボ環境における高価なGPUシステムの必要性を軽減します。AIデータセンターのワークロードをエミュレートするには、信頼性と拡張性に優れたテストのために、LLMトレーニングモデルを効果的にエミュレートできるソフトウェアが必要です。高密度トラフィックジェネレーターや手頃な価格のサーバーを活用してAIワークロードの挙動をエミュレートし、データセンターインフラとの整合性を確保することで、最適なパフォーマンスと効率を実現します。このソリューションは、エミュレートされたワークロードがデータセンターインフラストラクチャと整合していることを保証し、パフォーマンスと効率を最適化します。また、高密度AIホストエミュレーションをサポートしているため、AIクラスターの挙動をミラーリングし、ネットワークファブリックのパフォーマンスを正確に検証することが可能です。
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AIデータセンターワークロードエミュレーションの詳細

  • 947-4071 RoCEv2ロスレスイーサネットテストバンドル (AresONE-S 400GE QSFP-DD 16ポート固定シャーシモデル用)

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