Execution Context
この機能は、InfiniBandやRDMA over Converged Ethernet (RoCE)といった高度なネットワーク技術を、AI計算環境に統合するための基盤を提供します。これにより、数千のGPUにまたがる分散学習において、サブマイクロ秒の低遅延と、膨大な帯域幅を確保し、必要なパフォーマンスを実現します。本ソリューションは、ノード間のデータ転送におけるボトルネックを解消し、モデルの収束速度を最適化するとともに、効率的なパケット処理によって、FLOPあたりのエネルギー消費を削減します。
システムは、テラビット/秒という高いスループットに対応し、並列勾配同期に不可欠な一貫したレイテンシを保証する、決定論的なネットワーク基盤を構築します。
構成スクリプトは、仮想ネットワークのプロビジョニングを自動化し、既存のGPUアクセラレータとのシームレスな統合を実現するとともに、トレーニング段階における動的な帯域幅割り当てを可能にします。
監視ダッシュボードは、ファブリックの状態、トラフィックパターン、エラー率をリアルタイムで可視化し、重要な推論またはトレーニングサイクルにおける通信障害を未然に防ぐための情報を提供します。
Operating Checklist
クラスタの構成を評価し、特定のAIワークロードに必要なインフラストラクチャの規模を決定します。
InfiniBandまたはRoCE規格に対応した、適切なハードウェアスイッチを選択してください。
仮想ネットワークセグメントを設定し、トラフィックシェーピングポリシーを適用します。
エンドツーエンドのレイテンシとスループットの指標を、SLA（サービス品質合意）の閾値と比較して検証します。
Integration Surfaces
ファブリックプロビジョニング
インフィニバンドまたはRoCEの構成において、クラスタの密度要件に合わせて、物理スイッチおよび光ケーブルの自動展開を実現します。
交通工学
AIトレーニングのトラフィックを、他の企業ネットワークのトラフィックよりも優先するために、QoSポリシーとフロー制御メカニズムを実装します。
パフォーマンス検証
ノード間遅延、パケットロス率、およびフルロード条件下での集約帯域幅利用率を測定するベンチマークスイートの実行。
