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[導(dǎo)讀]是德科技(NYSE: KEYS )推出Keysight AI (KAI)數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器,這是一款先進(jìn)的軟件套件,通過(guò)模擬真實(shí)工作負(fù)載來(lái)評(píng)估新算法、組件和協(xié)議對(duì)AI訓(xùn)練性能的影響。KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器的工作負(fù)載模擬功能將大型語(yǔ)言模型(LLM)和其他人工智能(AI)模型訓(xùn)練工作負(fù)載集成到AI基礎(chǔ)設(shè)施組件的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證中——包括網(wǎng)絡(luò)、主機(jī)和加速器。該解決方案實(shí)現(xiàn)了硬件設(shè)計(jì)、協(xié)議、架構(gòu)和AI訓(xùn)練算法之間的更緊密協(xié)同,提升系統(tǒng)性能。

?通過(guò)模擬真實(shí)工作負(fù)載驗(yàn)證AI基礎(chǔ)設(shè)施的性能

?通過(guò)評(píng)估新算法、組件或協(xié)議提高AI訓(xùn)練的性能

?在不投資昂貴的大規(guī)模部署的情況下,調(diào)整和優(yōu)化AI工作負(fù)載和系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的參數(shù)

是德科技(NYSE: KEYS )推出Keysight AI (KAI)數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器,這是一款先進(jìn)的軟件套件,通過(guò)模擬真實(shí)工作負(fù)載來(lái)評(píng)估新算法、組件和協(xié)議對(duì)AI訓(xùn)練性能的影響。KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器的工作負(fù)載模擬功能將大型語(yǔ)言模型(LLM)和其他人工智能(AI)模型訓(xùn)練工作負(fù)載集成到AI基礎(chǔ)設(shè)施組件的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證中——包括網(wǎng)絡(luò)、主機(jī)和加速器。該解決方案實(shí)現(xiàn)了硬件設(shè)計(jì)、協(xié)議、架構(gòu)和AI訓(xùn)練算法之間的更緊密協(xié)同,提升系統(tǒng)性能。

Keysight AI (KAI)數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器是一款先進(jìn)的軟件套件,通過(guò)模擬真實(shí)工作負(fù)載來(lái)評(píng)估新算法、組件和協(xié)議對(duì)AI訓(xùn)練性能的影響

AI服務(wù)提供商使用各種并行處理策略(也稱(chēng)為數(shù)據(jù)或模型并行)來(lái)加速AI模型訓(xùn)練。將模型并行與AI集群拓?fù)浜团渲脤?duì)齊可以提高訓(xùn)練性能。在AI集群設(shè)計(jì)階段,關(guān)鍵問(wèn)題最好通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)回答。許多問(wèn)題集中在圖形處理單元(GPU)之間的數(shù)據(jù)傳輸效率上。關(guān)鍵考慮因素包括:

?AI主機(jī)或機(jī)架內(nèi)GPU互連的scale up設(shè)計(jì)

?Scale out網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),包括每個(gè)GPU的帶寬和拓?fù)?

?網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡和擁塞控制的配置

?訓(xùn)練框架參數(shù)的調(diào)整

KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器的工作負(fù)載模擬解決方案再現(xiàn)了真實(shí)AI訓(xùn)練任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)通信模式,加速實(shí)驗(yàn),降低達(dá)到熟練程度所需的學(xué)習(xí)曲線,并更深入洞察性能下降的原因,這些是通過(guò)真實(shí)AI訓(xùn)練任務(wù)實(shí)驗(yàn)難以獲得的。是德科技客戶(hù)可以訪問(wèn)包括GPT和Llama在內(nèi)的LLM工作負(fù)載庫(kù),以及數(shù)據(jù)并行(DP)、全分片數(shù)據(jù)并行(FSDP)和三維(3D)并行等流行的模型分區(qū)方案。

使用KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器中的工作負(fù)載模擬應(yīng)用程序,AI服務(wù)提供商可以:

?實(shí)驗(yàn)并行參數(shù),包括并行數(shù)據(jù)大小及其在可用AI基礎(chǔ)設(shè)施上的分布(調(diào)度)

?了解并行內(nèi)和并行間通信對(duì)整體任務(wù)完成時(shí)間(JCT)的影響

?識(shí)別低性能的集合通信操作并深入識(shí)別瓶頸

?分析網(wǎng)絡(luò)利用率、尾部延遲和擁塞,了解它們對(duì)JCT的影響

KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器的新工作負(fù)載模擬功能使AI服務(wù)提供商、GPU云提供商和基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商能夠?qū)⒄鎸?shí)的AI工作負(fù)載引入其實(shí)驗(yàn)室環(huán)境,以驗(yàn)證AI集群和新組件的不斷演變的設(shè)計(jì)。他們還可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)微調(diào)模型并行方案、參數(shù)和算法,以?xún)?yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施并提高AI工作負(fù)載性能。

是德科技網(wǎng)絡(luò)測(cè)試與安全解決方案副總裁兼總經(jīng)理Ram Periakaruppan表示:“隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模和復(fù)雜性的增長(zhǎng),對(duì)全棧驗(yàn)證和優(yōu)化的需求變得至關(guān)重要。為了避免昂貴的延誤和返工,必須將驗(yàn)證轉(zhuǎn)移到設(shè)計(jì)和制造周期的早期階段。KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器的工作負(fù)載模擬為AI組件和系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了非常高的真實(shí)性,優(yōu)化工作負(fù)載以實(shí)現(xiàn)最佳性能?!?

KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器是是德科技人工智能(KAI)架構(gòu)的基礎(chǔ),這是一系列端到端解決方案,旨在通過(guò)使用真實(shí)AI工作負(fù)載模擬驗(yàn)證AI集群組件,幫助客戶(hù)在數(shù)據(jù)中心擴(kuò)展人工智能(AI)處理能力。

是德科技在2025年4月1日至3日于舊金山Moscone中心舉行的OFC 2025會(huì)議上展示KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器及其工作負(fù)載模擬功能,展位號(hào)1301。

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