編者按：人工智能技術(shù)的發(fā)展催生了大規(guī)模數(shù)據(jù)中心建設(shè)需求，提高日趨復(fù)雜的數(shù)據(jù)中心建設(shè)部署效率，正在成為算力行業(yè)的競爭焦點。日前，是德科技推出了全新的KAI系列仿真驗證解決方案，通過仿真真實世界的AI工作負載來驗證數(shù)據(jù)中心集群組件，從而在數(shù)據(jù)中心實際部署前洞察系統(tǒng)設(shè)計性能，提高數(shù)據(jù)中心部署效率。

作為人工智能技術(shù)落地的重要基礎(chǔ)設(shè)施，大規(guī)模AI數(shù)據(jù)中心是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)通信功能實現(xiàn)包含了芯片、電纜、互連、交換機、服務(wù)器和圖形處理單元（GPU）等硬件以及操作系統(tǒng)、驅(qū)動程序等軟件，而讓信息流和任務(wù)流在所有硬件之間、軟件之間以及軟硬件協(xié)同地高效流動，考驗著數(shù)據(jù)中心建設(shè)工程師智慧與能力。

為了避免被動調(diào)整建設(shè)方案并提高部署效率，在工程設(shè)計階段面向組件級和系統(tǒng)級分別開展仿真驗證，通過使用全棧工作負載仿真補充物理層測試，識別單獨測試組件時未發(fā)現(xiàn)的漏洞，客戶可以更快地提取峰值A(chǔ)I性能，更快地增加容量，最大化在AI集群上的投資回報。

日前，全球知名的測試測量企業(yè)，是德科技整合了在網(wǎng)絡(luò)流量仿真、網(wǎng)絡(luò)組件、網(wǎng)絡(luò)合規(guī)驗證以及最新行業(yè)標準方面的深厚經(jīng)驗，通過模擬、驗證數(shù)據(jù)中心在AI計算、網(wǎng)絡(luò)、互連和能源效率等方面的性能，面向當下火熱的AI數(shù)據(jù)中心建設(shè)需求，推出了全新KAI系列解決方案，旨在幫助數(shù)據(jù)中心迎接大帶寬、高速率的數(shù)據(jù)傳輸挑戰(zhàn)。

  是德科技大中華區(qū)高速數(shù)字市場部經(jīng)理李堅表示，是德科技對AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展持非常樂觀的態(tài)度，AI該產(chǎn)業(yè)正處于成長期，AI數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)還存在很多的需要解決的問題，業(yè)界需要全面地從物理層到網(wǎng)絡(luò)層，憑借模擬真實環(huán)境的仿真系統(tǒng)來探尋解決問題的方法。

全新的KAI系列解決方案，可以幫助AI提供商、半導(dǎo)體制造商和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備制造商均獲得創(chuàng)新能力。

據(jù)李堅介紹，“KAI”是是德科技面向AI產(chǎn)業(yè)而推出的創(chuàng)新解決方案，旨在加速AI數(shù)據(jù)中心復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計和部署，提高建設(shè)效率和降低成本。

首先是加速設(shè)計進程，通過調(diào)試先進的高速數(shù)字設(shè)計，滿足或超過最新的PCIe、DDR和CXL等標準。

其次是加速系統(tǒng)開發(fā)，驗證組件級合規(guī)性，包括高速互連、電纜和芯片組，并在系統(tǒng)級層面驗證工作負載性能。

第三可以加速部署和運營，通過對整個數(shù)據(jù)中心驗證和優(yōu)化系統(tǒng)級性能，使用端到端仿真在大規(guī)模部署前找出系統(tǒng)性能問題，降低工作負載失敗的風險。

是德科技此次推出的三款新產(chǎn)品可助力客戶應(yīng)對AI數(shù)據(jù)中心部署的行業(yè)挑戰(zhàn)。

KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器

AI服務(wù)提供商使用各種并行處理策略來加速AI模型訓練，將模型并行與AI集群拓撲和配置協(xié)同可以提高訓練性能。

AI網(wǎng)絡(luò)通信有兩個非常重要的特點，一是節(jié)點之間要進行大量的數(shù)據(jù)交換，每個神經(jīng)元之間，每個GPU之間在這個超級節(jié)點里都要進行大量的數(shù)據(jù)交換；二是“突發(fā)”即在短時間里進行大規(guī)模數(shù)據(jù)交換。如何通過軟件仿真真實的數(shù)據(jù)中心流量和通信特征，發(fā)現(xiàn)提高GPU和網(wǎng)絡(luò)利用效率系統(tǒng)部署方案，正是數(shù)據(jù)中心建構(gòu)工程師希望得到的“錦囊”。

李堅表示，KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器的工作負載仿真解決方案可以再現(xiàn)真實AI訓練任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)通信模式，加速模型訓練優(yōu)化所需的學習曲線，并更深入洞察性能下降的原因，這些是現(xiàn)實AI訓練任務(wù)過程中難以獲得的。

KAI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建器的工作負載模擬功能將大型語言模型（LLM）和其他人工智能（AI）模型訓練所需要的工作負載集成到AI基礎(chǔ)設(shè)施組件的設(shè)計和驗證中——包括網(wǎng)絡(luò)、主機和加速器，實現(xiàn)了硬件設(shè)計、協(xié)議、架構(gòu)和AI訓練算法之間的更緊密協(xié)同，提升系統(tǒng)性能。

互連與網(wǎng)絡(luò)性能測試儀

一直以來，驗證網(wǎng)絡(luò)互連性能需要手動操作，耗費大量時間，自動化程度有限或根本無法實現(xiàn)，該過程還缺乏一個集中系統(tǒng)來整理和存儲互連數(shù)據(jù)及報告，因此很難跟蹤和復(fù)制測試和配置。隨著AI和數(shù)據(jù)中心互連的多樣性和規(guī)模不斷增加，這些傳統(tǒng)測試方法無法準確預(yù)測和衡量當今復(fù)雜AI網(wǎng)絡(luò)的可靠性。

李堅表示，新的互連和網(wǎng)絡(luò)性能測試系統(tǒng)通過INPT-1600GE搭配ITS軟件，可以作為一個整體系統(tǒng)，智能地組織、存儲和使用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高速以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和AI數(shù)據(jù)中心中的互連自動化驗證。

DCA-M采樣示波器

為了應(yīng)對高速數(shù)據(jù)傳播需求，業(yè)界普遍采用1.6T光互連解決方案，而該方案在AI數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的快速部署帶來了顯著的測量挑戰(zhàn)。在制造過程中，自動化測試必須高效、可擴展且精確，以驗證大量關(guān)鍵參數(shù)，確保高吞吐量和產(chǎn)量，同時滿足數(shù)據(jù)中心要求并符合行業(yè)標準。

數(shù)據(jù)速率極高且信號完整性要求嚴格，工程師需要在廣泛的操作條件下對收發(fā)器的性能進行表征和驗證，這需要具有卓越帶寬、低噪聲和高靈敏度的精確測試設(shè)備。

據(jù)李堅介紹，DCA-M采樣示波器提供高達224 Gbps/通道的高速光信號分析，專為滿足1.6T收發(fā)器光學測試的嚴格要求而設(shè)計，具有高光學測量靈敏度和集成時鐘恢復(fù)功能，支持高達120 GBaud的數(shù)據(jù)速率，完全滿足數(shù)據(jù)中心AI集群的下一代光互連的研發(fā)和制造需求。