如何驗證 AI Fabric 擁塞

AresONE 1600GE
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及早發現網路架構瓶頸

AI 資料中心網路架構正被推向超越傳統乙太網路驗證的極限。大型圖形處理單元 (GPU) 叢集依賴同步通訊、可預測的延遲和無損資料傳輸,但實際的訓練工作負載並不像簡單的線速流量。這些工作負載會產生突發、熱點和共享資源壓力,這些弱點只有在系統部署後才會暴露在網路架構設計中。

為了降低此風險,工程團隊需要根據工作負載行為來驗證網路,這些行為更接近實際的 AI 生產環境。模擬真實的 AI 通訊模式有助於團隊了解網路架構在流量擴展時的反應、瓶頸的形成位置,以及哪些設計選擇會影響性能,在這些問題影響模型訓練或推論效率之前。

AI 網路壅塞解決方案

驗證 AI 基礎設施不僅僅是高速產生流量。Keysight AresONE 1600GE 搭配 Keysight AI 資料中心建構器為工程團隊提供了一種統一的方法,來模擬真實的 AI 工作負載行為、產生高密度乙太網路流量,並將網路性能與實體層可視性連結起來。透過在實驗室中重現工作負載驅動的流量模式,工程師可以評估壅塞處理、延遲、吞吐量、封包遺失和網路架構效率,在符合實際生產的條件下,有助於提早調整設計並更自信地部署 AI 網路。

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