随着AI大模型训练和推理需求的爆发式增长，智算中心网络的高效性与稳定性成为决定AI产业发展的核心要素。信而泰凭借自主研发的，为智算中心RoCE网络提供精准评估方案，助力企业突破算力瓶颈，释放AI澎湃动力！
智算中心（AIDC，Artificial Intelligence Data Center）是专门为人工智能应用提供算力支持的高性能数据中心，是人工智能技术与云计算、大数据、物联网等现代信息技术深度融合的产物。它基于最新的人工智能理论，采用前沿的计算架构，为AI模型的训练、推理和应用提供强大的算力服务、数据服务和算法服务。
对智算中心的RoCE网络进行评估测试，是为了确保其能够高效、稳定地支持大规模AI训练任务。具体原因包括：
支持分布式训练：验证网络在大规模分布式AI任务中的表现，优化数据传输效率。
使用集合通信流量来评估智算中心网络的RoCE（RDMA over Converged Ethernet）性能，主要有以下几个原因：
智算中心的业务（如AI大模型训练）依赖于高度同步的集合通信操作（如AllReduce、Broadcast），这些操作要求低延迟和高带宽的网络支持。
：集合通信操作（如AllReduce）需要高吞吐量和低延迟，RoCE通过RDMA机制能够显著降低通信延迟并提高带宽利用率。
RoCE网络的性能直接影响分布式训练任务的通信效率，进而影响整个智算中心的加速比和效率。
集合通信涵盖了多种通信模式（如点对点、广播、多点通信），能够全面测试RoCE网络的带宽、延迟、拥塞控制和负载均衡能力。
：RoCE技术因其开放性、互操作性和成本效益，在智算中心中广泛应用。评估其性能有助于优化配置，提升整体性能。
使用信而泰Renix软件平台提供的CCL Traffic Emulation向导，测试配置实现通过向导配置，生成复杂的训练流量。针对不同AI训练数据包，评估在非拥塞网络、拥塞网络各项指标。对比网络正常和网络故障情况下各项组网指标，比如任务时间、训练时间、算法带宽、总线带宽、收发报文数量、时延、抖动、乱序等关键数据。
通过使用仪器仪表模拟GPU通信，可以有效降低测试成本，同时简化AI测试的复杂性和维护难度。这种方法使AI测试从传统的搭建真实服务器和使用价格高昂的GPU来测试RoCE交换机，转变为利用通用仪表仪器进行测试。这一转变不仅大幅节省了测试成本，还统一了验证规范，为国产AI的崛起提供了有力支持。
以下以8卡400G GPU模型训练为例，对比Ring Allreduce模型在非拥塞和拥塞网络环境下不同数据量（Data Size）的参数表现。通过实际数据对比，可以直观地体现CCL（Collective Communication Library，集合通信库）在评估网络性能方面的重要意义。
如下图所示，使用Ring Allreduce在不同训练任务在非拥塞网络中体现
如下图所示，使用Ring Allreduce不同训练任务在拥塞网络（PFC）中体现
如下图所示，使用Ring Allreduce不同训练任务在拥塞网络（ECN+DCQCN）中体现
如下图所示，使用Ring Allreduce在不同训练任务在非拥塞网络中体现
如下图所示，使用Ring Allreduce不同训练任务在拥塞网络（PFC）中体现
如下图所示，使用Ring Allreduce不同训练任务在拥塞网络（ECN+DCQCN）中体现
Ø 对比不同场景下训练时间（无拥塞/拥塞+PFC/拥塞+ECN/DCQCN）
Ø 对比不同场景下算法带宽（无拥塞/拥塞+PFC/拥塞+ECN/DCQCN）
Ø 对比不同场景下总线带宽（无拥塞/拥塞+PFC/拥塞+ECN/DCQCN）
通过信而泰Renix软件平台的CCL Traffic Emulation功能，能够精确评估RoCE网络的关键指标，为AI网络的评估提供精细化数据支持。对比实验的结果可全面评估RoCE交换机的性能。该方案通过模拟真kaiyun体育全站 Kaiyun登录网页实AI工作负载，能够在复杂流量和大规模组网场景下，全面测试RoCE交换机的性能表现，并精准识别组网瓶颈，提升评估的精确性和实用性。
信而泰推出的X2-100GFP28、X5-400G高密度智算非拥塞网络（ROCEv2）测试仪是一款专为高端路由器、交换机以及数据中心交换机设计的高密度测试平台。该测试平台充分满足运营商、网络设备制造商和企业用户在高速以太网和智能计算网络测试业务中对增长和未来发展的需求。其高密度设计使得它在有限的空间内提供强大的测试能力，是应对未来网络挑战的理想选择。
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