AI 資料中心網路與傳統資料中心有何不同？

AI 資料中心網路專為大規模平行處理和緊密耦合 GPU 之間的資料移動而建置。與傳統企業或雲端網路（通常針對南北向流量和用戶端-伺服器模型進行最佳化）不同，AI 網路必須支援跨高基數交換架構的高吞吐量、低延遲東西向流量。AI 訓練工作負載涉及所有對所有和多對多通訊，需要數千個節點之間的精確同步。這導致流量模式呈現突發性、非均勻性，並且對壅塞高度敏感。標準驗證工具通常不足，因為它們缺乏模擬 AI/ML 環境中典型複雜、大規模工作負載的能力。Keysight AI 資料中心建構器專為此領域而設計，因為它能在硬體部署之前，模擬實體和邏輯拓撲、模擬真實的 AI 工作負載，並揭露全系統的效能瓶頸。

如何模擬 AI 工作負載以進行資料中心驗證？

精確模擬 AI 工作負載需要流量模擬，以反映訓練和推論作業的通訊行為。AI 訓練會產生大量、突發且同步的流量。這些流量對網路的壓力與傳統工作負載不同，可能會使交換器緩衝區超載、觸發隊頭阻塞，或使特定連結飽和。Keysight AI 資料中心建構器可讓您大規模地在合成 GPU 端點、可程式化交換器和網路互連之間產生這些精確的流量模式。它可讓您模擬作業到達率、突發大小和同步時序，以提供在代表性 AI/ML 條件下量測系統行為的真實且可重複的方式。這種工作負載模擬對於高效能資料中心環境中拓撲、路由和排程策略的早期驗證至關重要。

為何壅塞測試在 AI 資料中心設計中很重要？

AI 工作負載需要高鏈路利用率和 GPU 叢集之間的緊密同步。任何架構層級的壅塞（尾部延遲）都可能導致排隊延遲或封包丟失，進而導致 GPU 停滯和訓練效能下降。由於許多 AI 框架依賴集體通訊，網路中最慢的節點可能會成為整個作業的瓶頸。傳統的效能測試通常會忽略這些互動。Keysight 基於模擬的壅塞分析提供對流量、熱點和壅塞傳播的端到端可見性。您可以測試不同的拓撲、模擬即時競爭，並評估佇列堆積如何影響延遲和吞吐量。結果是在投入硬體或部署工作負載之前，更深入地了解拓撲設計、路由演算法和緩衝策略如何影響整體系統效率。

在開發期間，如何對 AI 資料中心效能進行基準測試？

有效評估 AI 資料中心基礎設施的效能基準，需要進行系統層級測試，以模擬真實世界的 AI 通訊模式。這包括評估運算節點、交換器網路和互連鏈路之間的端對端延遲、傳輸量和壅塞行為。透過 Keysight AI Data Center Builder，您可以使用應用層級流量模擬來執行受控且可重複的效能基準測試。此平台支援擴充行為測試（例如，效能如何隨 GPU 數量增加而變化）、多個並行作業的壓力測試，以及關鍵 KPI（例如作業完成時間、封包遺失和壅塞熱點）的量測。透過對不同交換器供應商、鏈路技術或拓撲進行基準測試，團隊可以做出資料驅動的架構決策。這些洞察有助於最佳化網路設計以提高訓練效率、最大限度地減少資源未充分利用，並加速可擴充 AI 基礎設施的部署。

在 AI 資料中心規劃中使用模擬工具有何益處？

Keysight AI 資料中心建構器等模擬工具，可實現 AI 網路基礎設施的預先規劃和驗證，無需實體 GPU 或交換器。它們可讓您建立資料中心拓撲的數位分身、模擬真實的 AI 工作負載，並分析不同流量條件下的系統性能。這種虛擬化方法可讓您識別設計缺陷、評估替代架構，並在部署硬體之前調整路由和排程策略。透過及早發現性能瓶頸和擁塞風險，模擬可減少昂貴的設計迭代，並將即時環境中的效率低下風險降至最低。對於規劃 GPU 叢集擴展、拓撲遷移或下一代交換器部署的團隊而言，模擬提供了一種可擴展、低風險的方式，以確保大規模的準備就緒和性能。

AI 資料中心建置器

Q: AI 資料中心網路與傳統資料中心有何不同？

AI 資料中心網路專為大規模平行處理和緊密耦合 GPU 之間的資料移動而建置。 與傳統企業或雲端網路（通常針對南北向流量和用戶端-伺服器模型進行最佳化）不同，AI 網路必須支援跨高基數交換架構的高吞吐量、低延遲東西向流量。AI 訓練工作負載涉及所有對所有和多對多通訊，需要數千個節點之間的精確同步。這導致流量模式呈現突發性、非均勻性，並且對壅塞高度敏感。標準驗證工具通常不足，因為它們缺乏模擬 AI/ML 環境中典型複雜、大規模工作負載的能力。Keysight AI 資料中心建構器專為此領域而設計，因為它能在硬體部署之前，模擬實體和邏輯拓撲、模擬真實的 AI 工作負載，並揭露全系統的效能瓶頸。

這是我們認為您想查看的頁面. 觀看搜尋結果:

熱門配置

自訂產品配置

上一個

概述
所有型號
配件
軟體
支援

下一步

模擬 AI 工作負載，以最佳化資料中心的效能和可靠性

Keysight AI (KAI) 資料中心建構器是一種模擬解決方案，可協助您在部署 AI 基礎設施之前，規劃和驗證您的 AI 基礎設施。模擬網路架構、模擬真實工作負載，並測試跨運算節點、交換器和互連的輸送量和壅塞處理情境。KAI 資料中心建構器讓您深入了解系統層級效能，從而做出更明智的設計選擇，以最大限度地提高效率和可靠性。無論您是驗證新拓撲還是評估網路升級，KAI 資料中心建構器都能協助您更快、以更低風險、更深入地完成這些工作。選擇搭配硬體加速器的型號，或選擇僅軟體的選項。立即索取我們熱門配置之一的報價。需要協助選擇嗎？請查看下方資源。

工作負載模擬

模擬 AI 訓練和推論的流量模式，以評估您的網路如何處理跨 GPU、交換器和互連裝置的實際突發工作負載。

性能基準測試

執行系統級基準測試，以評估 AI 模型參數、網路參數及其大規模互動的影響。

資料流動視覺化

分析尾部延遲、識別瓶頸，並了解拓撲和元件決策如何影響整個系統的效能。

網路最佳化

及早發現設計缺陷，以減少實體測試的迭代次數，加速驗證並縮短部署時間。

Protocol support

RDMA, RoCEv2
Collective operations supported

AllReduce, AllGather, ReduceScatter, AlltoAll, broadcast, gather, unidirectional ring, bidirectional ring, halving-doubling AllReduce, Parallel, PXN AlltoAll
Compatible hardware

AresONE-S, AresONE-M