Solutions de test pour des performances d'IA améliorées

Nous proposons la gamme la plus complète de solutions pour tester l'infrastructure de l'IA

Assistance de bout en bout pour le développement et le déploiement de l'intelligence artificielle

Depuis plus de deux décennies, Teledyne LeCroy joue un rôle clé dans le fonctionnement fiable des technologies qui permettent l'intelligence artificielle dans les centres de données. Nos solutions de test sont utilisées dans tout l'écosystème pour le calcul et l'analyse haute performance, pour les réseaux qui permettent le déplacement et l'accès efficaces aux données, et pour les périphériques de stockage qui constituent l'épine dorsale du stockage à chaud et à froid dans le cloud. Nous y parvenons en fournissant des solutions de pointe pour des technologies telles que PCI Express, CXL, NVMe, Gigabit Ethernet et SAS utilisées dans des environnements hyperscale pour les ingénieurs de conception et de test, des premiers utilisateurs aux intégrateurs de systèmes.

    Intelligence artificielle – Interconnexions

    calcul

    Les applications d’IA nécessitent un calcul haute performance dans les centres de données pour analyser de vastes quantités de données avec un débit élevé et une faible latence, qui pilotent les architectures informatiques et centrées sur les données modernes.
    Intelligence Artificielle - Réseaux

    Réseaux

    Le déplacement de grandes quantités de données dans des racks, des centres de données et des campus accélère la recherche de technologies réseau plus rapides et plus efficaces.
    Intelligence artificielle – Stockage

    Stockage

    La demande toujours croissante de capacité de stockage et la quête d’accès aux données de partout entraînent l’évolution des solutions de stockage cloud et hybrides, ainsi que des technologies d’interface de stockage.

    Calcul - Interconnexions, traitement, flux de données et gestion de la mémoire

    Au cœur du pouvoir de transformation de l'IA se trouvent les exigences de calcul et de traitement qui rendent tout cela possible. Les charges de travail de l'IA entraînent la transformation du calcul haute performance (HPC) dans les centres de données pour fournir des milliards de calculs par seconde permettant la reconnaissance d'images, la compréhension du langage naturel et les prévisions de tendances avec une vitesse et une précision étonnantes. Les systèmes de traitement parallèles permettent à l'IA d'effectuer plusieurs tâches à la fois avec efficacité, reflétant la complexité du cerveau humain.

    Image colorée d'un cerveau d'IA représentant PCIe / CXL
    Image colorée d'une tête gérant les souvenirs et l'IA

    Teledyne LeCroy Summit Les analyseurs, les exerciseurs, les brouilleurs, les interposeurs et les systèmes de test aident à construire et à optimiser les systèmes les plus rapides et les plus récents utilisant PCIe pour prendre en charge l'IA. Ces appareils et systèmes informatiques utilisent l'interface à haut débit qui connecte les accélérateurs d'IA, tels que les GPU et les puces de silicium personnalisées, à l'unité centrale de traitement (CPU). Son évolution continue garantit que les systèmes d'IA restent à la pointe de la technologie, prêts à relever les défis du monde de demain axé sur les données.

    • Évolutivité:À chaque nouvelle génération, le PCIe double sa bande passante, répondant ainsi aux exigences croissantes des applications d'IA. La dernière spécification PCIe 6.0 offre un taux de transfert de données de 64 GT/s par broche, garantissant ainsi aux systèmes d'IA la capacité de gérer des tâches de plus en plus complexes.
    • Versatilité:PCIe est utilisé dans divers formats, des grandes puces pour les systèmes d'apprentissage en profondeur aux accélérateurs spatiaux plus petits qui peuvent être mis à l'échelle pour traiter de vastes réseaux neuronaux nécessitant des centaines de pétaFLOPS de puissance de traitement.
    • L'efficacité énergétique:Les nouvelles versions PCIe introduisent des états de faible consommation, contribuant à une plus grande efficacité énergétique dans les systèmes d'IA. Cela est essentiel pour des opérations d'IA durables et rentables.
    • Interconnectivité:PCIe facilite l'interconnexion des périphériques de calcul, d'accélérateurs, de réseau et de stockage au sein de l'infrastructure d'IA, permettant des solutions de centre de données efficaces avec une consommation d'énergie plus faible et une portée maximale.

    Le CXL est très prometteur pour façonner le paysage de l'IA et les solutions Teledyne LeCroy sont le seul moyen de tester et d'optimiser les systèmes CXL actuels. L'efficacité de la mémoire, la réduction de la latence et les performances sont toutes obtenues à l'aide des solutions Teledyne LeCroy prenant en charge les tests et la conformité CXL, toutes essentielles pour maintenir une faible latence et un débit élevé. Cela est particulièrement important pour les charges de travail d'IA gourmandes en bande passante qui nécessitent un accès rapide à de grands ensembles de données.

    • Extension de la capacité de mémoire:CXL permet de connecter un pool de mémoire important à plusieurs processeurs ou accélérateurs. Ceci est crucial pour les applications d'IA/HPC traitant des ensembles de données massifs.
    • Latence réduite:La conception à faible latence de CXL garantit que les données circulent rapidement entre les éléments de calcul. Les charges de travail IA/ML bénéficient de temps d'attente minimisés.
    • Interopérabilité:CXL favorise la compatibilité indépendante des fournisseurs, permettant à différents accélérateurs et modules de mémoire de fonctionner ensemble de manière transparente.
    • Bande passante mémoire améliorée:CXL améliore considérablement la bande passante mémoire, garantissant que les charges de travail gourmandes en données accèdent aux données sans goulots d'étranglement.

    Réseaux - Ethernet haut débit, débit de données, structures et réseaux

    Les modèles de langage volumineux récents, comme GPT-$, nécessitent des centaines de millions de paramètres et plus, qui sont fournis par des sources disparates via des réseaux évolutifs. Pour cela, les réseaux à haut débit et les technologies de mise en réseau doivent prendre en charge une faible latence et un transfert efficace des informations optimisées pour ces nouvelles charges de travail.

    Connexions filaires aux infrastructures d'IA
    Réseaux mondiaux stylisés pour les tests back-end de l'IA

    Le Gigabit Ethernet, fonctionnant à 1 Gbit/s (gigabit par seconde), offre des taux de transfert de données rapides. Cette vitesse est essentielle pour gérer de grands ensembles de données dans les charges de travail d'IA. Le Terabit Ethernet, fonctionnant à 1 Tbit/s (térabit par seconde), facilite l'échange transparent d'ensembles de données massifs. Il prend en charge les technologies émergentes telles que l'Internet des objets (IoT), l'intelligence artificielle (IA) et l'analyse de données volumineuses.

    image de la page de titre - Comment tester les commutateurs de centre de données optimisés pour l'intelligence artificielle - livre blanc Comment tester les commutateurs de centre de données optimisés pour l'intelligence artificielle - livre blanc
    • Réactivité en temps réel:Une faible latence est essentielle pour les systèmes d'IA. Le Gigabit Ethernet minimise les délais, garantissant des interactions rapides entre les composants tels que les GPU, les CPU et les périphériques de stockage.
    • Prise de décision en temps réel:Ethernet Terabit permet une prise de décision en temps réel basée sur l'IA. Sa bande passante élevée garantit une communication efficace entre les nœuds d'IA.
    • Réseau sans perte:L'Ethernet traditionnel peut perdre des paquets en cas de congestion, ce qui affecte la précision du modèle d'IA. Cependant, les technologies émergentes promettent une transmission « sans perte », garantissant l'intégrité des données même sous de lourdes charges
    • Évolutivité:À mesure que les modèles d'IA gagnent en complexité, une infrastructure évolutive devient vitale. Le Gigabit Ethernet permet une extension transparente en connectant des serveurs et des appareils supplémentaires. Le Terabit Ethernet s'adapte à leur croissance exponentielle, garantissant une connectivité et un échange de données efficaces

    Les produits Teldyne LeCroy XENA permettent aux entreprises d'optimiser et de pérenniser leur réseau back-end IA pour gérer des volumes massifs de trafic critique. Les architectures de centres de données pour les charges de travail IA adoptent souvent une structure en colonne vertébrale et en feuille, connectant des milliers d'accélérateurs IA et de solutions de stockage via une infrastructure réseau L2/L3 à faible latence avec des vitesses de port de 400 à 800 Gbit/s. RDMA sur Ethernet convergé (RoCE) est un choix prometteur pour les protocoles de transport de données de stockage.

    image de la page de titre - Comment tester les commutateurs de centre de données optimisés pour l'intelligence artificielle - livre blanc Comment tester les commutateurs de centre de données optimisés pour l'intelligence artificielle - livre blanc
    • Pont de centre de données (DCB):faciliter le transport à haut débit, à faible latence et sans perte de paquets des paquets RDMA (trafic sans perte) parallèlement au trafic régulier de meilleur effort (trafic avec perte).
    • Contrôle de flux prioritaire (PFC): pour empêcher la perte de paquets en demandant à un expéditeur de suspendre temporairement l'envoi de paquets lorsqu'une mémoire tampon est remplie au-delà d'un certain seuil.
    • Avis de congestion (CN):RoCEv1 et RoCEv2 implémentent une signalisation entre les périphériques réseau qui peut être utilisée pour réduire la propagation de la congestion dans les réseaux sans perte, ainsi que pour diminuer la latence et améliorer la tolérance aux rafales.
    • Sélection de trafic améliorée (ETS):permettant l'allocation d'une bande passante minimale garantie à chaque Classe de Service (CoS).

    Stockage - SSD, centres de données, gestion des données

    Les solutions de stockage IA doivent s'adapter rapidement aux exigences de mise à l'échelle des charges de travail IA/ML. Cette évolutivité de la capacité de stockage et des performances doit être prise en charge sans perturber les opérations en cours et éviter le surprovisionnement et la sous-utilisation. Tout cela, tout en prenant en charge les données structurées et non structurées. Au cœur de l'infrastructure de stockage se trouvent des technologies telles que NVMe, SAS, CXL utilisées avec des disques SSD, des supports rotatifs et des éléments de mémoire à bande passante élevée.

    Tests d'IA et de périphériques SSD Oakgate
    Image colorée d'une tête gérant les souvenirs et l'IA
    Image colorée de la tête AI et des boîtes SAS

    L’avènement de l’IA et du Machine Learning (ML) ne fera qu’accroître le besoin critique de tests complets des périphériques de stockage à semi-conducteurs (SSD). L’IA devrait accroître la demande de SSD dans les centres de données en raison des exigences de calcul élevées des charges de travail de l’IA. Les applications d’IA génèrent et traitent de vastes quantités de données, ce qui nécessite des solutions de stockage avec des capacités d’accès et de traitement des données à haut débit.

    • Accès aux données et vitesses de traitement plus rapides: indispensables pour gérer les grands ensembles de données et les algorithmes complexes utilisés dans les tâches d'IA. Les applications d'IA impliquent souvent des opérations de lecture et d'écriture fréquentes, ce qui rend les SSD plus adaptés que les disques durs traditionnels en termes de performances et de durabilité. Cette demande est susceptible de stimuler l'innovation dans la technologie SSD et d'autres solutions de stockage hautes performances.
    • Charges de travail spécialisées et diversifiées:il y aura probablement une demande pour des solutions de stockage adaptées spécifiquement aux exigences des applications d'IA. Il peut s'agir de systèmes de stockage optimisés pour les algorithmes d'apprentissage profond, les analyses en temps réel ou le traitement de données à grande échelle.
    • Optimiser les systèmes de stockage: pour l'efficacité, la fiabilité et les performances. Cela implique l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les modèles d'utilisation du stockage, automatiser la hiérarchisation des données ou améliorer les techniques de compression des données.

    Teledyne LeCroy OakGate Les solutions CXL offrent des capacités de test pour les nouveaux dispositifs de mémoire CXL (Compute Express Link) qui sont sur le point de révolutionner les centres de données, en particulier pour les charges de travail d'IA et d'apprentissage automatique. Les plates-formes d'IA utilisant CXL nécessitent un accès mémoire cohérent et à haut débit entre les processeurs et les accélérateurs tels que les GPU, les FPGA et les TPU. Les dispositifs de mémoire CXL amélioreront considérablement les vitesses de transfert de données, réduiront la latence et amélioreront les performances globales du système.

    • Tests de validation fonctionnelle et de performance: garantir que les nouveaux appareils CXL fonctionnent conformément à la norme lors de leur mise sur le marché.
    • Tests de qualité et de conformité:Cela signifie des temps de formation et d’inférence plus rapides pour les modèles d’IA, conduisant finalement à des opérations d’apprentissage automatique plus efficaces et plus puissantes dans les centres de données.
    • Temps de formation et d'inférence:Les tests des systèmes d’IA pour des opérations d’apprentissage automatique plus efficaces et plus puissantes dans les centres de données et un accès mémoire cohérent accru entre différentes unités de traitement facilitent des algorithmes et des flux de travail d’IA plus complexes et plus sophistiqués.

    Les tests SAS (Serial Attached SCSI) sont essentiels pour la prise en charge des applications d'IA, notamment en termes de stockage et de récupération des données. En garantissant que les systèmes SAS sont minutieusement testés et conformes, les applications d'IA peuvent bénéficier de solutions de stockage de données fiables, rapides et évolutives, qui sont fondamentales pour des opérations d'IA efficaces.

    • Transfert de données à haute vitesse:SAS offre des taux de transfert de données à haut débit, essentiels pour les applications d'IA qui nécessitent un accès rapide à de grands ensembles de données. Cela garantit que les modèles d'IA peuvent être formés et déployés efficacement.
    • Fiabilité et redondance:Les systèmes SAS sont connus pour leur fiabilité et leurs fonctionnalités de redondance. Cela est important pour l'IA, car cela garantit que les données sont constamment disponibles et protégées contre les pannes.
    • Évolutivité:SAS prend en charge des solutions de stockage évolutives, permettant aux systèmes d'IA de se développer et de gérer des quantités croissantes de données sans compromettre les performances.
    • Compatibilité:SAS est compatible avec divers périphériques de stockage et interfaces, ce qui le rend polyvalent pour différentes applications et environnements d'IA.
    • Test de conformité:Les tests de conformité pour SAS garantissent que le matériel répond aux normes industrielles en matière de performances et de fiabilité. Cela est essentiel pour maintenir l'intégrité des systèmes d'IA qui s'appuient sur ces solutions de stockage

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