是德科技推出AI数据中心构建器：验证与优化网络架构和主机设计
当前，人工智能行业正迅猛发展，AI基础设施的性能评估与优化手段备受瞩目。是德科技最新推出的数据中心构建解决方案，针对这一挑战，提出了创新的应对措施。
软件套件问世
德国近期推出了一款名为AI数据中心构建器的先进软件产品，由一家德国科技公司研发。该工具的核心功能是模拟实际工作负载，旨在评估新算法、组件及协议对AI训练效率可能产生的影响。这一新产品的问世，为AI基础设施验证领域增添了强大功能，帮助企业更科学地推进相关研究和应用。
模拟功能特色
KAI数据中心的构建器具备独特的负载模拟能力。该功能将大型语言模型及多种人工智能模型的训练任务融入AI基础设施的设计与验证流程。这一流程涉及网络、主机和加速器等多个层面。通过这一方法，硬件设计、通信协议、系统架构以及AI训练算法之间的协同更加紧密。这一协作显著提高了系统的整体性能。
并行策略分析
AI服务企业为提升模型训练速度，实施了多种并行处理技术，包括数据与模型并行等。在模型并行与AI集群的拓扑和配置相匹配的情况下，训练速度能够大幅提升。然而，众多挑战集中在GPU间数据传输的效率问题上。针对这一难题，KAI数据中心的建设团队提出了创新的解决措施。
模拟再现优势
在模拟工作负载的实验中，该方案精准地复现了AI训练期间的网络通信特性。这一特性显著提升了实验效率，缩短了达到熟练阶段所需的学习时长。同时，它也有助于深入分析性能下降的根本原因。这种信息在仅依靠真实AI训练任务实验时难以获取，对于优化工作至关重要。
资源丰富易用
德科技的用户能够访问包括GPT、Llama等在内的多种大型语言模型的工作负载库。他们还可用数据并行、全分片数据并行以及三维并行等普遍采用的模型分区策略。KAI数据中心构建器所提供的工作负载模拟工具，让AI服务供应商能够轻松验证并行参数。这些参数包括并行数据量，并详细说明了其在当前AI基础设施中的分布情况。
应用成效展望
KAI数据中心构建器新增了工作负载模拟功能。此功能允许AI服务、GPU云服务及基础设施供应商将实际AI工作负载引入实验室。在实验室中，他们能够对AI集群及新组件的设计进行测试。此外，他们还能对模型的并行策略、参数及算法进行调整，以优化基础设施配置，进而提升AI工作负载的执行效能。德科技网络测试与安全解决方案部门副总裁及总经理Ram表示，伴随AI基础设施规模的扩大及复杂性的增强，该构建器的重要性日益显著。作为德科技人工智能（KAI）架构的核心，此构建器预计将帮助客户增强数据中心的人工智能（AI）处理能力。
KAI数据中心构建器对AI基础设施性能有何作用？期待您的观点。此外，别忘了为本文点赞及转发。
