Soluciones de prueba para mejorar el rendimiento de la IA

Ofrecemos la gama más amplia de soluciones para probar la infraestructura de IA.

Soporte de extremo a extremo para el desarrollo y la implementación de inteligencia artificial

Durante más de dos décadas, Teledyne LeCroy ha desempeñado un papel clave en el funcionamiento confiable de las tecnologías que permiten la inteligencia artificial en los centros de datos. Nuestras soluciones de prueba se utilizan en todo el ecosistema de computación y análisis de alto rendimiento, para redes que permiten el traslado y acceso eficiente de datos, y para dispositivos de almacenamiento que son la columna vertebral del almacenamiento en caliente y en frío en la nube. Lo hacemos al ofrecer soluciones líderes para tecnologías como PCI Express, CXL, NVMe, Gigabit Ethernet y SAS utilizadas en entornos de hiperescala para ingenieros de diseño y prueba, desde los primeros usuarios hasta los integradores de sistemas.

    Inteligencia artificial - Interconexiones

    Calcular

    Las aplicaciones de IA requieren computación de alto rendimiento en centros de datos para analizar grandes cantidades de datos con alto rendimiento y baja latencia, lo que impulsa las arquitecturas informáticas modernas y centradas en datos.
    Inteligencia artificial - Redes

    Redes

    Mover grandes cantidades de datos dentro de racks, centros de datos y campus acelera la búsqueda de tecnologías de red más rápidas y eficientes.
    Inteligencia artificial - Almacenamiento

    Almacenaje

    La creciente demanda de capacidad de almacenamiento y la búsqueda de acceso a datos desde cualquier lugar impulsan la evolución de las soluciones de almacenamiento en la nube e híbrido, así como de las tecnologías de interfaz de almacenamiento.

    Computación: interconexiones, procesamiento, flujo de datos y gestión de memoria

    En el corazón del poder transformador de la IA se encuentran los requisitos de computación y procesamiento que la hacen posible. Las cargas de trabajo de IA impulsan la transformación de la computación de alto rendimiento (HPC) en los centros de datos para generar billones de cálculos por segundo, lo que permite el reconocimiento de imágenes, la comprensión del lenguaje natural y la predicción de tendencias con una velocidad y precisión asombrosas. Los sistemas de procesamiento paralelo permiten a la IA realizar múltiples tareas con eficiencia, reflejando la complejidad del cerebro humano.

    Imagen colorida de un cerebro de IA que representa PCIe / CXL
    Imagen colorida de una cabeza que gestiona recuerdos e inteligencia artificial

    Teledyne LeCroy Summit Los analizadores, ejercitadores, bloqueadores, interpositores y sistemas de prueba ayudan a construir y optimizar los sistemas más rápidos y más recientes que utilizan PCIe para respaldar la IA. Estos dispositivos y sistemas informáticos utilizan la interfaz de alta velocidad que conecta los aceleradores de IA, como las GPU y los chips de silicio personalizados, a la unidad central de procesamiento (CPU). Su evolución continua garantiza que los sistemas de IA se mantengan a la vanguardia de la tecnología, listos para enfrentar los desafíos del mundo impulsado por los datos del mañana.

    • Global:Con cada nueva generación, PCIe duplica su ancho de banda para satisfacer las crecientes demandas de las aplicaciones de IA. La última especificación PCIe 6.0 ofrece una velocidad de transferencia de datos de 64 GT/s por pin, lo que garantiza que los sistemas de IA puedan gestionar tareas cada vez más complejas.
    • Versatilidad:PCIe se utiliza en varios factores de forma, desde chips grandes para sistemas de aprendizaje profundo hasta aceleradores espaciales más pequeños que pueden escalarse para procesar redes neuronales extensas que requieren cientos de petaFLOPS de potencia de procesamiento.
    • Eficiencia energética:Las versiones más nuevas de PCIe introducen estados de bajo consumo, lo que contribuye a una mayor eficiencia energética en los sistemas de IA. Esto es esencial para operaciones de IA sostenibles y rentables.
    • Interconectividad:PCIe facilita la interconexión de dispositivos de computación, aceleradores, redes y almacenamiento dentro de la infraestructura de IA, lo que permite soluciones de centro de datos eficientes con menor consumo de energía y máximo alcance.

    CXL es una solución muy prometedora para dar forma al panorama de la IA y las soluciones de Teledyne LeCroy son la única forma de probar y optimizar los sistemas CXL actuales. La eficiencia de la memoria, la reducción de la latencia y el rendimiento se logran mediante las soluciones de Teledyne LeCroy que respaldan las pruebas y el cumplimiento de CXL, todo lo cual es crucial para mantener una baja latencia y un alto rendimiento. Esto es especialmente importante para las cargas de trabajo de IA que consumen mucho ancho de banda y requieren un acceso rápido a grandes conjuntos de datos.

    • Ampliación de la capacidad de memoria:CXL permite conectar un gran conjunto de memoria a varios procesadores o aceleradores. Esto es crucial para las aplicaciones de IA/HPC que manejan conjuntos de datos masivos.
    • Latencia reducida:El diseño de baja latencia de CXL garantiza que los datos viajen rápidamente entre los elementos de cómputo. Las cargas de trabajo de IA y ML se benefician de tiempos de espera minimizados.
    • Interoperabilidad:CXL promueve la compatibilidad neutral entre proveedores, lo que permite que diferentes aceleradores y módulos de memoria funcionen juntos sin problemas.
    • Ancho de banda de memoria mejorado:CXL mejora significativamente el ancho de banda de la memoria, lo que garantiza que las cargas de trabajo con uso intensivo de datos accedan a los datos sin cuellos de botella.

    Redes: Ethernet de alta velocidad, rendimiento de datos, estructuras y redes

    Los modelos de lenguaje grandes recientes, como Chat GPT, requieren acceso rápido a cientos de millones de parámetros de diferentes fuentes a través de redes escalables. Para garantizar una experiencia de usuario adecuada, las redes deben soportar baja latencia y transferir datos eficientemente, optimizados para estas nuevas cargas de trabajo.

    Conexiones cableadas a infraestructuras de IA
    Redes mundiales estilizadas para pruebas de back-end de IA

    Ethernet admite velocidades de transferencia de datos desde 10 Mbps hasta 800 Gbps (Gigabits por segundo), y próximamente llegará a 1.6 Tbps (Terabits por segundo). Estas velocidades son cruciales para gestionar los enormes conjuntos de datos que suele utilizar la IA.

    • Capacidad de respuesta en tiempo realUna baja latencia es esencial para los sistemas de IA. Ethernet minimiza los retrasos, garantizando interacciones oportunas entre componentes como GPU, CPU y dispositivos de almacenamiento.
    • Toma de decisiones en tiempo realEthernet permite la toma de decisiones impulsada por IA en tiempo real. Su alto ancho de banda garantiza una comunicación eficiente entre nodos de IA.
    • Redes sin pérdidasEl Ethernet tradicional puede perder paquetes durante la congestión, lo que afecta la precisión del modelo de IA. Sin embargo, las tecnologías emergentes prometen una transmisión sin pérdidas, lo que garantiza la integridad de los datos incluso con cargas elevadas.
    • GlobalA medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, una infraestructura escalable se vuelve vital. Ethernet permite una expansión fluida mediante la conexión de servidores y dispositivos adicionales. Ethernet se adapta a su crecimiento exponencial, garantizando una conectividad y un intercambio de datos eficientes.

    La plataforma de pruebas Ethernet Xena ayuda a las empresas a optimizar y preparar su red backend de IA para el futuro, gestionando grandes volúmenes de tráfico crítico. Las arquitecturas de centros de datos para cargas de trabajo de IA suelen adoptar una estructura de tipo "spine-and-leaf", conectando miles de aceleradores de IA y soluciones de almacenamiento mediante una infraestructura de red L2/L3 de baja latencia a velocidades de puerto de 400-800 Gbps. RDMA sobre Ethernet convergente (RoCE) es una opción prometedora para los protocolos de transporte de datos de almacenamiento.

    • Puente de centro de datos (DCB): facilitar el transporte de paquetes RDMA de alto rendimiento, baja latencia y pérdida cero de paquetes (tráfico sin pérdida) junto con el tráfico regular de máximo esfuerzo (tráfico con pérdida).
    • Control de flujo prioritario (PFC):para evitar la pérdida de paquetes solicitando al remitente que pause temporalmente el envío de paquetes cuando un búfer se llena más allá de un cierto umbral.
    • Notificación de congestión (CN):RoCEv1 y RoCEv2 implementan una señalización entre dispositivos de red que evita la congestión y que puede utilizarse para reducir la propagación de la congestión en redes sin pérdidas, además de disminuir la latencia y mejorar la tolerancia a las ráfagas.
    • Selección de tráfico mejorada (ETS):permitir la asignación de un ancho de banda mínimo garantizado a cada clase de servicio (CoS).

    Almacenamiento: SSD, centros de datos, gestión de datos

    Las soluciones de almacenamiento de IA deben adaptarse rápidamente a los requisitos de escalado de las cargas de trabajo de IA/ML. Esa escalabilidad de la capacidad y el rendimiento del almacenamiento debe respaldarse sin interrumpir las operaciones en curso y evitar el aprovisionamiento excesivo y la subutilización. Todo ello, al mismo tiempo que se admiten datos estructurados y no estructurados. En el núcleo de la infraestructura de almacenamiento se encuentran tecnologías como NVMe, SAS, CXL utilizadas con unidades de estado sólido, medios rotativos y elementos de memoria de alto ancho de banda.

    Pruebas de dispositivos SSD de Oakgate e IA
    Imagen colorida de una cabeza que gestiona recuerdos e inteligencia artificial
    Imagen colorida de la cabeza de IA y las cajas SAS

    La llegada de la IA y el aprendizaje automático (ML) no hará más que aumentar la necesidad crítica de realizar pruebas integrales de dispositivos de almacenamiento de estado sólido (SSD). Se espera que la IA aumente la demanda de SSD en los centros de datos debido a los altos requisitos computacionales de las cargas de trabajo de IA. Las aplicaciones de IA generan y procesan grandes cantidades de datos, lo que requiere soluciones de almacenamiento con capacidades de procesamiento y acceso a datos de alta velocidad.

    • Acceso a datos y velocidades de procesamiento más rápidas:Esencial para manejar grandes conjuntos de datos y algoritmos complejos utilizados en tareas de IA. Las aplicaciones de IA a menudo implican operaciones frecuentes de lectura y escritura, lo que hace que los SSD sean más adecuados que los HDD tradicionales por su rendimiento y durabilidad. Es probable que esta demanda impulse la innovación en la tecnología SSD y otras soluciones de almacenamiento de alto rendimiento.
    • Cargas de trabajo especializadas y diversas:Es probable que haya una demanda de soluciones de almacenamiento diseñadas específicamente para los requisitos de las aplicaciones de IA. Esto podría incluir sistemas de almacenamiento optimizados para algoritmos de aprendizaje profundo, análisis en tiempo real o procesamiento de datos a gran escala.
    • Optimizar los sistemas de almacenamiento: para lograr eficiencia, confiabilidad y rendimiento. Esto implica el uso de algoritmos de aprendizaje automático para predecir patrones de uso del almacenamiento, automatizar la clasificación de datos o mejorar las técnicas de compresión de datos.

    Teledyne LeCroy OakGate Las soluciones brindan capacidades de prueba para los dispositivos de memoria CXL (Compute Express Link) emergentes que están listos para revolucionar los centros de datos, especialmente para cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las plataformas de inteligencia artificial que utilizan CXL requieren acceso a memoria coherente y de alta velocidad entre CPU y aceleradores como GPU, FPGA y TPU. Los dispositivos de memoria CXL mejorarán significativamente las velocidades de transferencia de datos, reducirán la latencia y mejorarán el rendimiento general del sistema.

    • Pruebas de validación funcional y de rendimiento:Garantizar que los nuevos dispositivos CXL funcionen según el estándar cuando se lancen al mercado.
    • Pruebas de calidad y cumplimiento:Esto significa tiempos de entrenamiento e inferencia más rápidos para los modelos de IA, lo que en última instancia conduce a operaciones de aprendizaje automático más eficientes y potentes en los centros de datos.
    • Tiempos de entrenamiento e inferencia:Probar sistemas de IA para lograr operaciones de aprendizaje automático más eficientes y potentes en centros de datos y un mayor acceso coherente a la memoria entre diferentes unidades de procesamiento facilita algoritmos y flujos de trabajo de IA más complejos y sofisticados.

    La prueba de Serial Attached SCSI (SAS) es fundamental para respaldar las aplicaciones de IA, en particular en términos de almacenamiento y recuperación de datos. Al garantizar que los sistemas SAS se prueban exhaustivamente y cumplen con las normas, las aplicaciones de IA pueden beneficiarse de soluciones de almacenamiento de datos confiables, de alta velocidad y escalables, que son fundamentales para operaciones de IA efectivas.

    • Transferencia de datos a alta velocidad:SAS ofrece velocidades de transferencia de datos de alta velocidad, que son esenciales para las aplicaciones de IA que requieren un acceso rápido a grandes conjuntos de datos. Esto garantiza que los modelos de IA se puedan entrenar e implementar de manera eficiente.
    • Confiabilidad y Redundancia:Los sistemas SAS son conocidos por sus características de confiabilidad y redundancia. Esto es importante para la IA, ya que garantiza que los datos estén disponibles de manera constante y protegidos contra fallas.
    • Global:SAS admite soluciones de almacenamiento escalables, lo que permite que los sistemas de IA crezcan y manejen cantidades cada vez mayores de datos sin comprometer el rendimiento.
    • Compatibilidad:SAS es compatible con varios dispositivos e interfaces de almacenamiento, lo que lo hace versátil para diferentes aplicaciones y entornos de IA.
    • Pruebas de conformidad:Las pruebas de cumplimiento de SAS garantizan que el hardware cumpla con los estándares de la industria en cuanto a rendimiento y confiabilidad. Esto es fundamental para mantener la integridad de los sistemas de IA que dependen de estas soluciones de almacenamiento.

    ¿Necesita asistencia o información?

    Estamos aquí para ayudarte y responder cualquier pregunta que puedas tener. Esperamos tener noticias tuyas pronto.