自信地擴展 AI 基礎架構

及早驗證 NeoCloud 基礎架構、模擬實際運作環境,並能從容地進行擴展。

為何 NeoCloud 驗證至關重要

NeoCloud 基礎架構正迅速擴展。請在部署前盡早進行驗證、模擬實際運作環境,並找出瓶頸。

 

驗證

部署前進行驗證

在基礎架構問題及效能風險影響生產環境之前,及早加以識別。

模擬

模擬真實世界條件

在正式上線前,於符合實際情境的條件下,對 AI 工作負載與流量進行大規模測試。

優化

在大規模環境下優化效能

隨著 AI 工作負載的擴展,找出瓶頸、最大化基礎架構容量,並優化效能。

大規模驗證人工智慧資料中心網路架構

親眼見證 AI 資料中心的驗證實況。了解是德科技如何模擬大規模的真實工作負載與流量,藉此在部署前找出網路瓶頸並評估效能。

戴爾 外觀

戴爾與 Siemon 如何驗證具備 AI 就緒能力的網路架構

了解戴爾科技、Siemon 和是德科技如何將人工智慧基礎架構驗證付諸實踐。該團隊在貼近實際的工作負載條件下,對端到端網路架構進行了驗證,不僅證明了系統在網路擁塞情況下仍能維持穩定效能,更有助於降低部署風險。

T將您的 AI 網路驗證推向更高層次

為未來發展設計並驗證人工智慧網路

隨著 AI 網路從 400G 升級至 800G,並朝 1.6T 邁進,傳統的驗證方法已不再足夠。本文將探討七項實用經驗,協助您在真實環境下設計與驗證 AI 網路架構。

您將學到什麼

  • 針對人工智慧流量行為與規模的變動進行設計
  • 一併驗證連通性、拓撲結構與傳輸
  • 考量網路壅塞、負載平衡及 RoCEv2 的運作行為
  • 在部署前模擬真實的工作負載

下載完整白皮書,深入探討這七項經驗教訓。

大規模 AI 網路設計與驗證的 7 大經驗

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