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

人工知能（AI）のトレーニングおよび推論ワークロードは、最新のデータセンターファブリックに大きな負荷をかけます。そこでは、同期通信、バースト性の高いトラフィックパターン、および大規模な東西データフローが、帯域幅効率を低下させ、レイテンシを増加させる輻輳を引き起こす可能性があります。クラスターサイズが拡大するにつれて、エンジニアは、展開前にボトルネックを特定するために、スイッチ、ネットワークインターフェースカード、インターコネクト、およびトランスポート設定が現実的なワークロード条件下でどのように動作するかを検証する必要があります。

AIファブリックの輻輳を検証するには、コンピュートノード、スイッチ、インターコネクト全体で実際のワークロード動作をエミュレートし、スループットの一貫性、フローレベルのパフォーマンス、レイテンシ感度、および輻輳処理を測定する再現性のあるテスト手法が必要です。エンジニアは、トポロジーの選択、プロトコル設定、およびトラフィックパターンがネットワーク効率にどのように影響するかを可視化することで、パフォーマンスの限界を明らかにし、インフラストラクチャの動作を調整し、大規模なAIおよび機械学習環境におけるリスクを低減できます。

AIを活用したネットワーク輻輳対策

AIファブリックの輻輳をテストおよび検証するには、分散型AIジョブがホスト、アクセラレータ、スイッチ、インターコネクト間でどのようにデータを交換するかを反映する現実的なワークロードエミュレーションが必要です。キーサイトAIデータセンタービルダーは、エンジニアがネットワークアーキテクチャをモデル化し、現実的なAIワークロードパターンを再現し、スループットと輻輳処理シナリオを大規模にテストすることを可能にします。これにより、システムレベルの可視性が提供され、展開前にボトルネックを特定し、効率を向上させ、AIインフラストラクチャを最適化するのに役立ちます。
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