隨著AI大模型訓(xùn)練和推理需求的爆發(fā)式增長，智算中心網(wǎng)絡(luò)的高效性與穩(wěn)定性成為決定AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心要素。信而泰憑借自主研發(fā)的CCL（集合通信庫）評估工具與DarYu-X系列測試儀，為智算中心RoCE網(wǎng)絡(luò)提供精準評估方案，助力企業(yè)突破算力瓶頸，釋放AI澎湃動力！
什么是智算中心
智算中心（AIDC，Artificial Intelligence Data Center）是專門為人工智能應(yīng)用提供算力支持的高性能數(shù)據(jù)中心，是人工智能技術(shù)與云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)深度融合的產(chǎn)物。它基于最新的人工智能理論，采用前沿的計算架構(gòu)，為AI模型的訓(xùn)練、推理和應(yīng)用提供強大的算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù)。
智算中心定義
狹義定義：智算中心是“機房+網(wǎng)絡(luò)+GPU服務(wù)器+算力調(diào)度平臺”的融合基礎(chǔ)設(shè)施，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的增值性延伸。
廣義定義：智算中心是“算力+數(shù)據(jù)+算法”的融合服務(wù)，是推動AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化的重要引擎，也是傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心的智能化升級。
智算中心核心功能
算力服務(wù)：提供高性能的計算能力，支持GPU、FPGA、ASIC等異構(gòu)計算芯片，滿足AI模型訓(xùn)練和推理的高并發(fā)需求。
數(shù)據(jù)服務(wù)：提供數(shù)據(jù)治理、存儲和優(yōu)化服務(wù)，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理。
算法服務(wù)：提供預(yù)訓(xùn)練大模型、行業(yè)算法庫等，支持機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI應(yīng)用。
資源調(diào)度：通過智能調(diào)度平臺，實現(xiàn)算力資源的靈活分配和高效利用。
為何必須評估智算中心網(wǎng)絡(luò)
對智算中心的RoCE網(wǎng)絡(luò)進行評估測試，是為了確保其能夠高效、穩(wěn)定地支持大規(guī)模AI訓(xùn)練任務(wù)。具體原因包括：
驗證性能：確保網(wǎng)絡(luò)具備低延遲、高吞吐量，滿足智算中心對高性能的需求。
優(yōu)化可靠性：通過測試發(fā)現(xiàn)潛在問題，提升網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和容錯能力。
成本效益：評估RoCE網(wǎng)絡(luò)的性價比，選擇最優(yōu)方案。
支持分布式訓(xùn)練：驗證網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模分布式AI任務(wù)中的表現(xiàn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸效率。
指導(dǎo)運維：提前發(fā)現(xiàn)問題，優(yōu)化運維策略，減少故障風(fēng)險。
智算中心網(wǎng)絡(luò)評估工具-CCL
使用集合通信流量來評估智算中心網(wǎng)絡(luò)的RoCE（RDMA over Converged Ethernet）性能，主要有以下幾個原因：
集合通信是智算中心的關(guān)鍵特征：智算中心的業(yè)務(wù)（如AI大模型訓(xùn)練）依賴于高度同步的集合通信操作（如AllReduce、Broadcast），這些操作要求低延遲和高帶寬的網(wǎng)絡(luò)支持。
集合通信對網(wǎng)絡(luò)性能要求極高：集合通信操作（如AllReduce）需要高吞吐量和低延遲，RoCE通過RDMA機制能夠顯著降低通信延遲并提高帶寬利用率。
RoCE性能直接影響智算中心效率：RoCE網(wǎng)絡(luò)的性能直接影響分布式訓(xùn)練任務(wù)的通信效率，進而影響整個智算中心的加速比和效率。
集合通信流量能夠全面評估RoCE性能：集合通信涵蓋了多種通信模式（如點對點、廣播、多點通信），能夠全面測試RoCE網(wǎng)絡(luò)的帶寬、延遲、擁塞控制和負載均衡能力。
RoCE在智算中心的廣泛應(yīng)用：RoCE技術(shù)因其開放性、互操作性和成本效益，在智算中心中廣泛應(yīng)用。評估其性能有助于優(yōu)化配置，提升整體性能。
如何使用儀表CCL評估智算網(wǎng)絡(luò)
使用信而泰Renix軟件平臺提供的CCL Traffic Emulation向?qū)�，測試配置實現(xiàn)通過向?qū)渲�，生成�?fù)雜的訓(xùn)練流量。針對不同AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)包，評估在非擁塞網(wǎng)絡(luò)、擁塞網(wǎng)絡(luò)各項指標。對比網(wǎng)絡(luò)正常和網(wǎng)絡(luò)故障情況下各項組網(wǎng)指標，比如任務(wù)時間、訓(xùn)練時間、算法帶寬、總線帶寬、收發(fā)報文數(shù)量、時延、抖動、亂序等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
CCL測試拓撲
通過使用儀器儀表模擬GPU通信，可以有效降低測試成本，同時簡化AI測試的復(fù)雜性和維護難度。這種方法使AI測試從傳統(tǒng)的搭建真實服務(wù)器和使用價格高昂的GPU來測試RoCE交換機，轉(zhuǎn)變?yōu)槔猛ㄓ脙x表儀器進行測試。這一轉(zhuǎn)變不僅大幅節(jié)省了測試成本，還統(tǒng)一了驗證規(guī)范，為國產(chǎn)AI的崛起提供了有力支持。
以下以8卡400G GPU模型訓(xùn)練為例，對比Ring Allreduce模型在非擁塞和擁塞網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下不同數(shù)據(jù)量（Data Size）的參數(shù)表現(xiàn)。通過實際數(shù)據(jù)對比，可以直觀地體現(xiàn)CCL（Collective Communication Library，集合通信庫）在評估網(wǎng)絡(luò)性能方面的重要意義。
CCL指標
如下圖所示，使用Ring Allreduce在不同訓(xùn)練任務(wù)在非擁塞網(wǎng)絡(luò)中體現(xiàn)。
如下圖所示，使用Ring Allreduce不同訓(xùn)練任務(wù)在擁塞網(wǎng)絡(luò)（PFC）中體現(xiàn)。
如下圖所示，使用Ring Allreduce不同訓(xùn)練任務(wù)在擁塞網(wǎng)絡(luò)（ECN+DCQCN）中體現(xiàn)。
· Latency and Jitter by Data Size指標
如下圖所示，使用Ring Allreduce在不同訓(xùn)練任務(wù)在非擁塞網(wǎng)絡(luò)中體現(xiàn)。
如下圖所示，使用Ring Allreduce不同訓(xùn)練任務(wù)在擁塞網(wǎng)絡(luò)（PFC）中體現(xiàn)。
如下圖所示，使用Ring Allreduce不同訓(xùn)練任務(wù)在擁塞網(wǎng)絡(luò)（ECN+DCQCN）中體現(xiàn)。
對比不同場景下訓(xùn)練時間（無擁塞/擁塞+PFC/擁塞+ECN/DCQCN）。
對比不同場景下算法帶寬（無擁塞/擁塞+PFC/擁塞+ECN/DCQCN）。
對比不同場景下總線帶寬（無擁塞/擁塞+PFC/擁塞+ECN/DCQCN）。
通過信而泰Renix軟件平臺的CCL Traffic Emulation功能，能夠精確評估RoCE網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵指標，為AI網(wǎng)絡(luò)的評估提供精細化數(shù)據(jù)支持。對比實驗的結(jié)果可全面評估RoCE交換機的性能。該方案通過模擬真實AI工作負載，能夠在復(fù)雜流量和大規(guī)模組網(wǎng)場景下，全面測試RoCE交換機的性能表現(xiàn)，并精準識別組網(wǎng)瓶頸，提升評估的精確性和實用性。
高密度智算網(wǎng)絡(luò)測試解決方案
信而泰推出的X2-100G-12QSFP28、X5-400G高密度智算非擁塞網(wǎng)絡(luò)（ROCEv2）測試儀是一款專為高端路由器、交換機以及數(shù)據(jù)中心交換機設(shè)計的高密度測試平臺。該測試平臺充分滿足運營商、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備制造商和企業(yè)用戶在高速以太網(wǎng)和智能計算網(wǎng)絡(luò)測試業(yè)務(wù)中對增長和未來發(fā)展的需求。其高密度設(shè)計使得它在有限的空間內(nèi)提供強大的測試能力，是應(yīng)對未來網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)的理想選擇。
客戶價值
超高密度：單機支持400G/200G/100G多速率，12端口靈活配置；
全協(xié)議兼容：支持RoCEv2、標準以太網(wǎng)，適配異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；
智能化測試：一鍵生成復(fù)雜流量模型，3分鐘完成網(wǎng)絡(luò)健康度診斷。
X2-100G RoCE測試板卡
高密度400G測試儀一體機 
