Отправить заявку
на конфигурацию для тестирования сетевой фабрики AI
Отправить заявку
на демо тестирования сетевой фабрики AI
Основные возможности
-
Эмуляция реальной AI-нагрузки без использования больших кластеров GPU, снижение затрат на тестирование и подтверждение модели за счет использования высокоплотных устройств генерации трафика или программных конечных точек
01 -
Доступ к библиотеке AI – обширному набору трасс выполнения AI-нагрузок, созданных в партнерстве с ведущими операторами AI и научными институтами
02 -
Высокоплотная эмуляция AI-хостов с поддержкой сетей 800GE / 400GE для точного отображения поведения AI-кластеров
03 -
Упрощение процесса эталонного тестирования, проверка производительности сетевой фабрики AI и улучшение ее использования
04 -
Автоматизация тестирования сетевой фабрики AI для оценки влияния на время выполнения задач, изоляцию производительности, балансировку нагрузки и контроль перегрузок для оптимизации производительности обучения AI
05
Как решение для тестирования сетевой фабрики AI помогает Juniper
Как решение для тестирования сетевой фабрики AI помогает Juniper
- Решение тестирования сетевой фабрики AI помогает Juniper подтверждать соответствие сетевой инфраструктуры, эмулируя коллективные коммуникационные нагрузки от большого числа AI-ускорителей
- Разнообразные сценарии тестирования для демонстрации эффективности и производительности сетевой фабрики без потерь в балансировке нагрузки и снижении перегрузок
Основные отраслевые тенденции и проблемы в отрасли AI / ML
-
...
К 2026 году общее число узлов в кластерах AI превысит 100 000
-
...
Время простоя процессоров в ожидании обмена данными доходит до 50%
-
...
Инновации в AI-сетях требуют новых инструментов измерения и эталонного тестирования
Основные отраслевые тенденции и проблемы в отрасли AI / ML
-
...
К 2026 году общее число узлов в кластерах AI превысит 100 000
-
...
Время простоя процессоров в ожидании обмена данными доходит до 50%
-
...
Инновации в AI-сетях требуют новых инструментов измерения и эталонного тестирования
Мы предлагаем решение для тестирования сетей 800GE / 400GE и подтверждения соответствия структуры сетевой фабрики без потерь, которое быстрее в развертывании, обеспечивает более глубокое понимание процессов по сравнению с существующими системами тестирования на GPU и гарантирует достоверность эмуляции AI-трафика.
Ускорение проектирования AI-сетей
Инновационный процесс определения будущей инфраструктуры AI / ML
-
Эталонное тестирование времени процесса коллективных коммуникаций AI
Обнаружение проблем и сложностей при реальных нагрузках AI -
Точность измерений производительности сети
Принятие обоснованных проектных решений на основе более глубокого понимания AI-коммуникаций -
Гибкие сценарии «что – если»
Оптимизации коллективной производительности AI при помощи экспериментов с формами и видами AI-трафика и тонкой настройки конфигурации сетевой фабрики AI -
Экономичные высокоплотные тестовые стенды для AI-сетей
Масштабные эксперименты с эмуляцией трафика при помощи генераторов AresONE-M 800GE и AresONE-S 400GE
Реалистичные нагрузки при испытаниях AI-сетей
Эмуляция нагрузки AI позволяет наблюдать поведение AI-сетей при обучении без развертывания больших кластеров GPU и снижать затраты при сохранении реалистичности работы AI.
Основные преимущества эмуляции AI-нагрузки:
-
Эмуляция AI-нагрузок с использованием генераторов трафика AresONE на 400GE и 800GE или стандартных серверов COTS (Commercial Off The Shelf) - Подтверждение соответствия стратегий параллелизма, разбиения моделей на части и формы обмена данными в условиях реального трафика AI
- Обеспечение соответствия инфраструктуры требованиям AI-нагрузок до перехода к полномасштабному развертыванию AI-сети
- Снижение необходимости в предварительном развертывании дорогостоящих AI-кластеров для эталонного тестирования и тестирования производительности
Новый подход к эталонному тестированию
AI-инфраструктуры
Решение IXIA дает возможность инновационного эталонного тестирования AI-инфраструктуры
с высокой точностью и скоростью за счет:
с высокой точностью и скоростью за счет:
- Оптимизации дизайна AI / ML систем с помощью реалистичной эмуляции масштабных AI-нагрузок
- Использования полученного понимания внутренних процессов для повышения производительности коллективных коммуникаций
- Упрощения эталонного тестирования и подтверждения соответствия модели с помощью готовых методологий, поставляемых в виде приложений
- Эмуляции конечных точек Remote Direct Memory Access (RDMA) через Converged Ethernet v2 (RoCEv2) с использованием высокоплотных устройств AresONE на 400GE или 800GE
- Оптимизации дизайна AI / ML систем с помощью реалистичной эмуляции масштабных AI-нагрузок
- Использования полученного понимания внутренних процессов для повышения производительности коллективных коммуникаций
- Упрощения эталонного тестирования и подтверждения соответствия модели с помощью готовых методологий, поставляемых в виде приложений
- Эмуляции конечных точек Remote Direct Memory Access (RDMA) через Converged Ethernet v2 (RoCEv2) с использованием высокоплотных устройств AresONE на 400GE или 800GE
Упрощение подтверждения модели AI-инфраструктуры с коллективным эталонным тестированием
Решение ускоряет и упрощает
- Процесс подтверждения модели инфраструктуры AI, обеспечивая точность, масштабируемость и полезные инсайты
- Оценку производительности AI с помощью приложения коллективного эталонного тестирования с методологиями и высокоточными устройствами тестирования
- Оптимизацию дизайна сети AI и ее производительности
Основные возможности:
- Оценка эффективности коллективных коммуникаций путем измерения времени выполнения задач и алгоритмов, полосы пропускания шин, а также отклонений от теоретического максимума производительности
- Использование устройств генерации нагрузки AresONE для эмуляции конечных точек RoCEv2 с анализом производительности пар очередей (Queue Pair) потоков данных AI и возможностью глубокого и детального анализа
- Подтверждение соответствия модели эмуляции RoCEv2 путем сравнения результатов тестирования с генераторами трафика AresONE и метрик реальных AI-систем
- Интеграция коллективного эталонного тестирования в решение тестирования сетевой фабрики AI дает возможность операторам AI получать глубокое понимание эффективности перемещения данных, сетевых перегрузок и общей производительности системы
Основные возможности:
- Оценка эффективности коллективных коммуникаций путем измерения времени выполнения задач и алгоритмов, полосы пропускания шин, а также отклонений от теоретического максимума производительности
- Использование устройств генерации нагрузки AresONE для эмуляции конечных точек RoCEv2 с анализом производительности пар очередей (Queue Pair) потоков данных AI и возможностью глубокого и детального анализа
- Подтверждение соответствия модели эмуляции RoCEv2 путем сравнения результатов тестирования с генераторами трафика AresONE и метрик реальных AI-систем
- Интеграция коллективного эталонного тестирования в решение тестирования сетевой фабрики AI дает возможность операторам AI получать глубокое понимание эффективности перемещения данных, сетевых перегрузок и общей производительности системы
Эмуляция конечных точек RoCEv2 и эталонное тестирование с сохранением состояния (stateful)
Не только эмуляция, но и наивысшая точность в подтверждении соответствия модели для RoCEv2
- Поддержка RoCEv2 IxNetwork / AresONE-S
IxNetwork / AresONE-S поддерживает транспортный протокол RoCEv2 с контролем перегрузок DCQCN (Data Center Quantized Congestion Notification) и приоритетным управлением потоками PFC (Priority Flow Control). Это масштабируемое и экономичное решение для проверки эффективности управления трафиком в AI-кластерах, для оптимизации производительности сетевой фабрики.
- Скорость и масштаб
AresONE-S содержит до 16 портов 400GE на устройство и может объединяться в конфигурацию из нескольких устройств с более чем 256 портами в одном коллективе. Каждый порт эмулирует конечную точку RoCEv2 и поддерживает тысячи пар очередей с трафиком на скорости линии. Такой масштаб необходим для воспроизведения топологий реальных AI-кластеров.
- Гибкость трафика
Для соответствия реалистичности формы трафика AI-нагрузок и воспроизведения проблем реальной сети на меньших конфигурациях, возможности AresONE RoCEv2 охватывают широкий спектр форм трафика – от in-cast до частичной сетки (partial mesh) и до полносвязных соединений (all-to-all) коллективного трафика. На транспортном уровне поддерживаются последовательности команд RDMA с настраиваемыми размерами данных, скоростями всплесков трафика, интервалами в коллективной работе узлов – все это в сочетании с механизмами контроля скорости DCQCN и PFC.
- Контроль перегрузок потока DCQCN на каждую пару очередей
Контроль DCQCN на каждую пару очередей обеспечивает точный контроль сетевых перегрузок с такими функциями, как явное уведомление о перегрузке ECN (Explicit Congestion Notification), а также оптимизацию скорости потока данных и отзывчивости сетевой инфраструктуры на изменения потока и модели трафика.
-
Поддержка RoCEv2 IxNetwork / AresONE-S
IxNetwork / AresONE-S поддерживает транспортный протокол RoCEv2 с контролем перегрузок DCQCN (Data Center Quantized Congestion Notification) и приоритетным управлением потоками PFC (Priority Flow Control). Это масштабируемое и экономичное решение для проверки эффективности управления трафиком в AI-кластерах, для оптимизации производительности сетевой фабрики. -
Скорость и масштаб
AresONE-S содержит до 16 портов 400GE на устройство и может объединяться в конфигурацию из нескольких устройств с более чем 256 портами в одном коллективе. Каждый порт эмулирует конечную точку RoCEv2 и поддерживает тысячи пар очередей с трафиком на скорости линии. Такой масштаб необходим для воспроизведения топологий реальных AI-кластеров. -
Гибкость трафика
Для соответствия реалистичности формы трафика AI-нагрузок и воспроизведения проблем реальной сети на меньших конфигурациях, возможности AresONE RoCEv2 охватывают широкий спектр форм трафика – от in-cast до частичной сетки (partial mesh) и до полносвязных соединений (all-to-all) коллективного трафика. На транспортном уровне поддерживаются последовательности команд RDMA с настраиваемыми размерами данных, скоростями всплесков трафика, интервалами в коллективной работе узлов – все это в сочетании с механизмами контроля скорости DCQCN и PFC. -
Контроль перегрузок потока DCQCN на каждую пару очередей
Контроль DCQCN на каждую пару очередей обеспечивает точный контроль сетевых перегрузок с такими функциями, как явное уведомление о перегрузке ECN (Explicit Congestion Notification), а также оптимизацию скорости потока данных и отзывчивости сетевой инфраструктуры на изменения потока и модели трафика.
Как тестировать AI-сети дата-центров
Эффективный дизайн сети критически важен для ускорения перемещения данных и снижения задержек. Методология тестирования AI-фабрики направлена на обеспечение последовательного процесса тестирования с измеримыми метриками для оптимизации инфраструктуры дата-центров под AI-нагрузки.
Эталонное тестирование кластеров AI / ML с реалистичными нагрузками требует значительных инвестиций в вычислительные системы с GPU и сетевые интерфейсные контроллеры RDMA (NIC). Корректное эталонное тестирование включает настройку параметров, таких как конфигурация кластера, контроль перегрузок, алгоритмы нагрузки, размер данных задач, профиль трафика и производительность NIC.
Оборудование для тестирования AI
Модули нагрузки дата-центра IXIA обеспечивают высокую плотность и производительность тестовых решений Ethernet IP на скоростях 1G, 10G, 25G, 40G, 50G, 100G, 400G и 800G
Оборудование для тестирования AI
Модули нагрузки дата-центра IXIA обеспечивают высокую плотность и производительность тестовых решений Ethernet IP на скоростях 1G, 10G, 25G, 40G, 50G, 100G, 400G и 800G
Обеспечивает решения для тестирования QSFP-DD800 и QSFP800 на 2/4/8 портов
Обеспечивает решения для тестирования QSFP-DD c наивысшей в отрасли плотностью на 8 и 16 портов
Решение для тестирования сетевой фабрики AI
Демонстрация решения
Заявка на консультацию
по тестированию сетевой фабрики AI
РУТЕСТ
Почему стоит выбрать РУТЕСТ для тестирования
-
Комплексный подход
Мы охватываем все аспекты тестирования, включая методологии, аренду решений и автоматизацию -
Опыт и профессионализм
Мы работаем с передовыми технологиями и знаем, как внедрить их в ваш бизнес -
Экономия времени и ресурсов
Наши услуги позволяют снизить затраты на тестирование, сохраняя высокое качество
