諾基亞與是德科技成功驗證大規模人工智慧網路設計| 是德科技

成功案例

隨著 AI 系統規模擴大，網路效能對於將加速運算投資效益最大化變得至關重要。在 Nokia 的 AI 網路創新實驗室（AI Networking Innovation Lab）中，Nokia 與 Keysight 透過重建實際的多廠商 AI 環境，以驗證完整的技術堆疊。透過從設計到部署測試同步工作負載、擁塞管理以及新興網路技術，兩家公司正將 AI 網路從理論轉化為實際驗證，並協助客戶更有自信地部署基礎設施。

將 AI 網路從理論轉化為實際驗證

案例研究重點：Nokia 的 AI 網路創新實驗室

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定義下一代人工智慧網路

Nokia 與 Keysight 結合了雙方在 AI 資料中心網路與系統級驗證方面的互補專業知識。Nokia 提供高效能交換器、網路自動化與 AI 組織（fabric）創新。Keysight 則透過 AI Data Center Builder 與 AresONE 硬體平台提供工作負載模擬與效能評測。雙方與 GPU、伺服器、NIC、儲存和光學元件夥伴合作，重建完整的 AI 環境，以評估整個技術堆疊的協同效能。

將人工智慧網路作為完整系統進行驗證

AI 工作負載使網路成為分散式運算系統不可或缺的一部分。大規模同步流量爆發、諸如 AllReduce 和 AlltoAll 等集體作業，以及網路擁塞，可能會導致整個作業的速度受限於最慢的資料流。諸如作業完成時間、尾端延遲（tail latency）和頻寬使用率等指標，無法透過單一元件逐一進行驗證。Nokia 需要將交換器、NIC、光學元件、伺服器、儲存設備、軟體和自動化技術作為一個端對端系統進行測試。

切合實際的端到端 AI 架構驗證

在 Nokia 的 AI 網路創新實驗室中，Nokia 與 Keysight 使用 Keysight AI Data Center Builder 與 AresONE 平台，在大規模下模擬具狀態性的 AI 訓練與推論工作負載。透過 Nokia 的 7220 與 7250 資料中心交換器進行的測試涵蓋了 Ultra Ethernet 傳輸、封包裁切（packet trimming）、擁塞發信、Micro-SID 轉發以及集體通訊模式。該實驗室還評估了從早期設計、晶片開發到部署等整個生命週期中的多廠商互通性與自動化。

從網路設計到部署的信心

此項合作賦予 Nokia 一種可重複的方法，以便更早發現整合問題、評估系統級效能，並基於實際的 AI 工作負載建立 Nokia 驗證設計（Nokia Validated Designs）。透過在部署前驗證低延遲、無失真（lossless）行為與擁塞管理，Nokia 可以協助客戶降低風險並提升網路效率——支援更高的 GPU 利用率、更低的功耗、更短的作業完成時間，以及更快實現價值。

「諾基亞與是德科技攜手合作，協助業界將人工智慧網路從理論推向實證，讓我們的客戶在部署人工智慧基礎設施時，能確信其性能表現，而非僅抱持希望。」

Rudy Hoebeke, Nokia

爐邊對談：推進 AI 網路就緒度

來自 Nokia 與 Keysight 的專家探討了為什麼必須將 AI 網路驗證為端對端系統，而不是孤立元件的集合。對談內容探討了 Ultra Ethernet、多路徑可靠連線、封包裁切、擁塞發信、Micro-SID 轉發、實際工作負載模擬以及自動化。同時也針對設計、測試和部署低延遲、無失真的 AI 組織提供了實用的指導方針。