AIファブリックの輻輳を検証する方法

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ファブリックのボトルネックを早期に特定

AIデータセンターファブリックは、従来のイーサネット検証の限界を超えて推進されています。大規模なグラフィックス処理ユニット (GPU) クラスターは、同期通信、予測可能なレイテンシ、ロスレスなデータ転送に依存していますが、実際のトレーニングワークロードは、単純なラインレートトラフィックのようには動作しません。これらのワークロードは、バースト、ホットスポット、共有リソースのプレッシャーを生み出し、システムが展開された後にのみファブリック設計の弱点を露呈する可能性があります。

そのリスクを軽減するために、エンジニアリングチームは、本番のAI環境をより正確に反映したワークロードの動作に対してネットワークを検証する必要があります。実際のAI通信パターンをエミュレートすることで、トラフィックの増加に伴うファブリックの応答、ボトルネックがどこで発生するか、どの設計選択がパフォーマンスに影響するかを、これらの問題がモデルトレーニングや推論効率に影響を与える前に理解を深めることができます。

AIを活用したネットワーク輻輳対策

AIインフラストラクチャの検証には、高速でトラフィックを生成するだけでは不十分です。キーサイト AresONE 1600GEとキーサイト AI Data Center Builderは、エンジニアリングチームに、現実的なAIワークロードの動作をエミュレートし、高密度イーサネットトラフィックを生成し、ネットワークパフォーマンスと物理層の可視性を連携させる統一された方法を提供します。ラボでワークロード駆動型のトラフィックパターンを再現することで、エンジニアは、本番環境に近い条件下で、輻輳処理、レイテンシ、スループット、パケット損失、ファブリック効率を評価でき、これにより、設計を早期に調整し、より高い信頼性でAIネットワークを展開するのに役立ちます。
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