如何验证 AI Fabric 的拥塞情况

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+ Keysight AI 中心构建器

尽早发现网络瓶颈

人工智能（AI）的训练和推理工作负载给现代数据中心网络架构带来了巨大压力。在这些架构中，同步通信、突发性流量模式以及大规模的东-西向数据流可能会引发拥塞，从而降低带宽效率并增加延迟。随着集群规模的扩大，工程师必须在真实的工作负载条件下验证交换机、网络接口卡、互连设备和传输设置的运行表现，以便在部署前识别出瓶颈。

要验证 AI 网络架构的拥塞情况，需要采用可重复的测试方法，这些方法需模拟跨计算节点、交换机和互连设备的真实工作负载行为，同时测量吞吐量一致性、流级性能、延迟敏感性以及拥塞处理能力。工程师需要了解拓扑选择、协议设置和流量模式如何影响网络效率，从而能够发现性能瓶颈、调整基础设施行为，并在大规模 AI 和机器学习环境中降低风险。

AI 网络拥塞解决方案

要对 AI 网络架构的拥塞情况进行测试和验证，需要进行真实的工作负载仿真，以反映分布式 AI 任务在主机、加速器、交换机和互连设备之间交换数据的方式。Keysight AI 构建器（Keysight AI Center Builder）使工程师能够建模网络架构、重现真实的人工智能工作负载模式，并在大规模环境下测试吞吐量和拥塞处理场景，从而提供系统级的可视性，帮助在部署前识别瓶颈、提高效率并优化 AI 基础设施。

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