AIデータセンターにとってインターコネクト検証が重要なのはなぜですか？

AIデータセンターは、GPU、スイッチ、アクセラレーター間の緊密に同期された高帯域幅接続に依存しています。信号劣化、電力不安定性、熱問題などの銅線または光インターコネクトの弱点は、レイテンシを引き起こし、トレーニングの停止を招いたり、全体的なジョブ完了効率を低下させたりする可能性があります。インターコネクト検証は、AIトレーニングと推論によって生成される集中的で持続的なワークロードの下で、高速リンクが確実に機能することを保証します。キーサイトのインターコネクトおよびネットワーク性能テスト製品は、212 Gb/sの電気レーン全体で最大1.6 Tbpsのフルレートトラフィックをシミュレートし、大規模なGPUクラスターやAIファブリックネットワークに展開する前に、トランシーバー、AOC、DAC、およびミッドボードオプティクスにおける相互運用性、性能マージン、およびストレス応答をエンジニアが検証できるようにします。

AI特有のトラフィックモデリングは、従来のトラフィックテストと何が違うのですか？

AIワークロードは、従来のエンタープライズまたはクラウドワークロードとは大きく異なる、高度に同期された非均一なトラフィックパターンを生成します。これには、バースト性の高い高ファンアウトフロー、集合操作、およびデータセンターファブリック内の東西トラフィックにおけるマイクロ秒レベルのレイテンシ感度が含まれます。従来のトラフィックジェネレーターは、実際のパフォーマンスボトルネックを露呈できない定常状態の合成パケットストリームを使用することがよくあります。INPTシステムは、AI特有のトラフィックモデリングを使用して、AIアクセラレーターとGPU間の通信動作を正確にエミュレートし、ジョブレベルのタイミング、バーストサイズ、同期ダイナミクスを再現します。このアプローチにより、実際のAIトレーニングシナリオを反映した条件下でのインターコネクトの有意義な性能評価が可能になり、輻輳ポイントの特定とファブリックレベルのルーティングおよび設計の最適化に役立ちます。

800GEおよび1.6T速度での性能はどのようにテストしますか？

800GEおよび1.6Tの速度でのテストには、112 Gb/sおよび224 Gb/sの電気レーンでPAM4シグナリングを使用して、フルラインレート伝送が可能なトラフィックジェネレーターが必要です。キーサイトのINPTソリューションは、ポートあたり最大1.6 Tbpsの高密度イーサネットトラフィック生成を提供し、1x1600GE、2x800GE、4x400GE、または8x200GE構成をサポートするよう設定可能です。これらのプラットフォームは、実際のアプリケーション層プロトコルを使用して最悪のシナリオをエミュレートし、エンジニアが負荷下でのスループット、レイテンシー、FEC耐性を測定できるようにします。このシステムは、ポートあたり最大40Wの消費電力でトランシーバーをストレステストでき、現実的な熱的および電気的動作条件下で次世代光インターコネクトの適切な性能を保証します。

インターコネクトの性能テストにおいて、どのようなメトリックが重要ですか？

インターコネクトの性能は、AIインフラストラクチャにおける堅牢な動作を確保するために、複数のレイヤーにわたって測定する必要があります。重要なメトリックには、リンクレベルのレイテンシ、FEC訂正率、パケット損失、ジッター、輻輳応答、キュー深度が含まれます。キーサイトのINPTプラットフォームは、詳細なテレメトリとリアルタイム分析を提供し、高負荷データ転送中のボトルネックを明らかにします。エンジニアは、バッファ圧迫、再送イベント、非対称トラフィック負荷などの条件下でのデバイスの動作を監視できます。この可視性は、シリコンレベルの設計、スイッチファームウェア、およびトポロジの決定を最適化するのに役立ち、最終的に、大規模なAIモデルのトレーニングと推論におけるネットワークの効率と安定性を向上させます。

インターコネクトテスト Keysight

相互接続およびネットワーク性能テスター

インターコネクトをテストし、ポートあたり最大1.6Tのトラフィックをエミュレート
機能インターコネクトテストインターコネクトテスト

1.6テラビット（224G）評価誤り評価

相互接続およびネットワーク性能テスター

キーサイトのインターコネクトおよびネットワーク性能テスターは、AIクラスターおよびデータセンターネットワークにおける銅線および光インターコネクトの帯域幅、レイテンシ、安定性を検証するために、超高速トラフィック生成を提供します。800GEおよび1600GEモデルで利用可能なこれらのテスターは、現実的なトラフィックプロファイルと輻輳制御プロトコルをエミュレートし、PHYおよびリンク層エラー訂正アルゴリズムからの詳細なメトリックを用いて、AI/ML環境におけるスイッチ、ケーブル、アクセラレータの性能を特性評価します。ベンチトップとラックマウントの両方のフォームファクタで1.6Tをサポートするこれらのシステムは、ネットワーク機器開発者とデータセンターオペレーターに、AIワークロード処理向けにインターコネクトを最適化するために必要な洞察を提供します。選定にお困りですか？以下のリソースをご覧ください。

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インターコネクトテスト的インターコネクトテストソリューション

AIおよびデータセンターネットワークにおけるデータスループットの向上に対する需要は、業界の800GEおよび1.6テラビットイーサネット (1.6T) ネットワーク相互接続への移行を加速させています。212Gb/sおよび106Gb/sを超える電気レーンで動作するインターフェースは、ネットワークインフラストラクチャ全体でより高い信頼性目標を達成するために不可欠です。ネットワークは、帯域幅の増加とギガビットあたりのコスト削減を実現する必要があります。800GEおよび1.6TプラガブルMSAの業界標準は、広範な高速ファイバーおよび銅線相互接続タイプを定義しています。キーサイトのマルチレーン機能相互接続テストソリューション (FITS 8CH) は、機能的なBERおよび前方誤り訂正 (FEC) エラー性能検証のための8つのTxおよび8つのRxチャネルを提供します。

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Interconnect and Network Performance Tester 1600GE のご紹介

AIデータセンター向けに設計された高速テストプラットフォームで、次世代1.6Tイーサネット・インターコネクトを検証します。INPT-1600GEは、高度なトラフィック生成と解析にインテリジェントな自動化を組み合わせることで、212 Gb/sの電気レーン全体でシリコン、ケーブル、ネットワーク機器のベンチマークを行います。インターコネクト・テスト・システム（ITS）ソフトウェアと組み合わせることで、マルチユーザー・スケジューリング、自動レポート作成、そして初のインターコネクト・ライブラリにより検証を効率化し、テストスループットを加速し、インサイトを得るまでの時間を短縮します。

実際のAIワークロードをエミュレートし、インターコネクト性能を最適化し、将来のネットワークの要求に対応するために構築されたスケーラブルなラックマウントまたはベンチトップソリューションで、インフラストラクチャを将来にわたって保証します。

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