고성능 AI 전송의 유효성 검증 방법

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스케일업부터 스케일어크로스까지 AI 전송 네트워크 검증

최신 AI 데이터 센터는 대규모 AI 학습 및 추론에 필요한 성능을 제공하기 위해 상호 연결된 스케일업, 스케일아웃, 스케일어크로스 네트워크에 의존합니다. 스케일업 패브릭은 초저지연, 고대역폭 상호 연결을 사용하여 포드 내의 GPU와 가속기를 연결하는 반면, 스케일아웃 네트워크는 손실 없는 이더넷 기반 패브릭을 통해 랙과 클러스터를 연결합니다. AI 구축이 계속해서 성장함에 따라 스케일어크로스 아키텍처는 여러 캠퍼스와 AI 팩토리 간의 연결을 확장하여 기업이 단일 시스템으로 작동하는 분산형 AI 인프라를 구축할 수 있도록 지원합니다.

이러한 진화하는 아키텍처는 구축 전에 반드시 검증해야 하는 처리량, 지연 시간, 혼잡 관리, 멀티플레인 및 멀티패스 포워딩, 상호 운용성 분야의 새로운 과제를 야기합니다. 스케일업, 스케일아웃, 스케일어크로스 네트워크를 위해 키사이트 AI 데이터 센터 네트워크 테스트 솔루션은 대규모로 현실적인 AI 워크로드 트래픽 패턴을 에뮬레이트합니다. 키사이트의 고급 KAI 데이터 센터 빌더는 집합 통신 및 집합 워크로드의 혼합을 에뮬레이트하는 동시에 처리량, 지연 시간, 작업 완료 시간, 대역폭 사용량을 측정합니다. 이를 통해 스위치, NIC, xPU, 엔드투엔드 패브릭에 대한 포괄적인 검증이 가능하므로 고객이 고성능 AI 인프라를 안정적으로 구축할 수 있습니다.

AI 교통 네트워크를 위한 종단 간 검증

스케일업

포드 내에서 GPU와 xPU는 초저지연, 고대역폭 링크를 통해 메모리를 공유합니다. NVLink/NVSwitch가 여전히 주를 이루는 가운데 ESUN 및 SUE와 같은 이더넷 기반 대안들이 주목받고 있으며, UALink는 전용 가속기 상호 연결을 통한 또 다른 경로를 제공합니다. 검증은 가속기 간 처리량 및 지연 시간, 무손실 흐름 제어, 그리고 증가하는 상호 연결 혼합 전반의 상호 운용성을 다루어야 합니다.

스케일아웃

랙과 포드가 무손실 혼잡 제어 패브릭을 통해 학습 클러스터로 연결됩니다. 이더넷/RoCEv2가 주요 선택지인 반면, MRC(Multipath Reliable Connection), MetaRoCE, UE Transport(UET)를 비롯한 최신 전송 방식은 멀티패스 스프레이 및 더 빠른 손실 복구를 추가하여 대규모 활용도를 향상시킵니다. 검증은 혼잡 제어 튜닝, 멀티패스 복원력, 엔드투엔드 처리량, 지연 시간, 작업 완료 시간을 다루어야 합니다.

스케일어크로스

여러 사이트가 장거리 광 및 이더넷 링크를 통해 하나의 시스템으로 연합됩니다. 새롭게 형성되고 있는 이 최신 범주는 WAN 혼잡, 거리 지연 시간, AI 작업 배치, 분산 체크포인팅에 의해 좌우됩니다. 검증은 광 링크 안정성, 사이트 간 지연 시간 영향, 실제 분산 학습 조건에서의 트래픽 동작을 다루어야 합니다.

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