前方道路上的坑洼
人工智能數據中心需要滿足和管理對計算資源前所未有的需求；這些集群必須高效地支持智能時代，并提供必要的計算、內存和網絡性能。測試在幫助克服挑戰(zhàn)方面具有舉足輕重的作用。要驗證、優(yōu)化和提高人工智能數據中心的性能，需要能夠再現(xiàn)人工智能工作負載的復雜性和規(guī)模的系統(tǒng)級仿真器。隨著基礎設施的發(fā)展，系統(tǒng)級評估對于確保性能的穩(wěn)健性和可靠性至關重要。
1）規(guī)模：數據中心運營的各個方面都必須增長，包括電力、冷卻、基礎設施、存儲和帶寬。實現(xiàn)這一目標的一個關鍵方面是解決分布式計算環(huán)境中的延遲問題。人工智能集群（在GPU上分配任務）很容易因尾部延遲（系統(tǒng)最慢組件的滯后時間）而出現(xiàn)性能瓶頸。有效的擴展需要通過工作負載均衡來檢測并盡量減少這種情況。
然而，僅僅符合標準是不夠的，還必須對組件的性能進行評估，看它是如何處理網絡協(xié)議數據和前向糾錯的。例如，符合標準的收發(fā)器可能會因為沒有在協(xié)議/網絡層進行適當測試而失效。
測試可幫助服務商識別系統(tǒng)效率低下的問題，優(yōu)化資源分配，并確保系統(tǒng)在所有節(jié)點上都能保持高性能。通過微調，數據中心可以在發(fā)展過程中提高效率，改善運營和資源利用率。
2）專用硬件：人工智能專用硬件對于提供更多計算資源至關重要。例如，NVIDIA的最新超級芯片將性能提高了30倍，同時能耗降低了25倍。不僅是芯片，人工智能要求所有組件全面提速——從互連架構、內存模塊、網絡推理卡到交換機，均需提升運行速度，同時能效要求也需同步提升。
然而，這些技術進步需要超越合規(guī)性測試的嚴格評估，以驗證峰值負載下的性能表現(xiàn)。系統(tǒng)級驗證對確保設備在實際運行環(huán)境中穩(wěn)定可靠至關重要。壓力測試可確保人工智能設備的性能，而互連架構與網絡結構的優(yōu)化（通過網絡驗證）能避免瓶頸；內存與存儲評估則保障快速數據訪問。通過整合全方位測試，服務提供商可實現(xiàn)高效擴展。
3）智能工作負載：要滿足計算需求，就必須采用分解式架構，以便動態(tài)分配資源。測試可以驗證智能管理，并應結合仿真技術，對網絡結構以及動態(tài)資源分配和自動縮放進行基準測試。
要確保網絡性能，就必須使用真實世界模型進行壓力測試、制定基準并找出尾部延遲，所有這些都能改善工作負載分配。這使服務商能夠實現(xiàn)性能目標，同時根據當前和預測的需求動態(tài)管理資源。在堆棧中添加先進的軟件對于最大限度地提高性能至關重要。
人工智能模型將繼續(xù)推動更多計算資源的指數級增長，這也推動了基礎設施現(xiàn)代化的軍備競賽。然而，要想讓高盛的預測成為現(xiàn)實，就必須在組件和系統(tǒng)層面進行嚴格評估，以發(fā)現(xiàn)效率低下的問題，確保數據中心的每個方面都穩(wěn)健、可靠，并在必要的規(guī)模上進行優(yōu)化。
【本文作者Marie Hattar，是德科技高級副總裁】
