从容扩展 AI 基础设施

尽早验证 NeoCloud 基础设施,模拟真实环境,并从容实现规模扩展。

为什么 NeoCloud 验证如此重要

NeoCloud 基础设施正在快速扩展。请尽早进行验证,模拟实际运行环境,并在部署前找出瓶颈。

 

验证

部署前进行验证

在基础设施问题和性能风险影响生产环境之前,尽早加以识别。

模拟

模拟真实环境条件

在正式上线前,在真实环境下对AI工作负载和流量进行大规模测试。

优化

在规模化环境下优化性能

随着 AI 工作负载的扩展,找出瓶颈、最大限度地提升基础设施容量并优化性能。

大规模验证人工智能数据中心网络架构

亲眼见证 AI 数据中心验证的实际应用。了解是德科技如何大规模模拟真实的工作负载和流量,从而在部署前发现网络瓶颈并评估性能。

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戴尔和西蒙如何验证一个支持人工智能的网络架构

了解戴尔科技、Siemon 和是德科技如何将人工智能基础设施验证付诸实践。该团队在真实的工作负载条件下对端到端网络架构进行了验证,证明了其在网络拥塞情况下的稳定性能,并有助于降低部署风险。

T让您的AI网络验证更进一步

设计并验证面向未来的人工智能网络

随着AI网络从400G升级至800G并向1.6T迈进,传统的验证方法已不再足够。本文将探讨在实际环境中设计和验证AI网络架构的七个实用经验。

您将学到什么

  • 针对不断变化的AI流量行为和规模进行设计
  • 同时验证连接性、拓扑结构和传输
  • 考虑网络拥塞、负载均衡以及 RoCEv2 的行为
  • 在部署前模拟真实的工作负载

获取完整白皮书,深入了解这七个经验教训。

大规模设计和验证人工智能网络的7个要点

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