Arista optimiert KI-Netzwerke mit neuer Lastverteilung

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Arista Networks hat kürzlich bedeutende Updates für seine Netzwerk- und Monitoringlösungen vorgestellt, die speziell auf die Anforderungen von KI-Workloads in Rechenzentren zugeschnitten sind.

Arista Networks, ein führender Anbieter von Netzwerklösungen für Rechenzentren, hat seine Produkte umfassend überarbeitet, um den steigenden Anforderungen von KI-Workloads gerecht zu werden. Mit der Einführung eines neuen Cluster Load Balancing (CLB) zielt das Unternehmen darauf ab, die Effizienz in KI-Netzwerken zu steigern, indem es die Datenströme gleichmäßiger verteilt und so Latenzen reduziert. Diese Innovation ist besonders wichtig, da herkömmliche Lastverteilungsmethoden oft ineffizient sind, wenn es um die hohen Bandbreitenanforderungen von KI-Trainings geht.

Das CLB von Arista arbeitet innerhalb einer Spine-Leaf-Architektur und ermöglicht eine bidirektionale Datenflusskontrolle. Dies bedeutet, dass Daten sowohl von Spine zu Leaf als auch umgekehrt effizient verteilt werden können. Diese Architektur ist entscheidend, um die Kommunikationswege in KI-Trainingsumgebungen zu optimieren und Engpässe zu vermeiden. Ein weiterer Vorteil des CLB ist seine Fähigkeit, den Datenverkehr des Remote Direct Memory Access (RDMA) zu handhaben, was die Latenz weiter reduziert und die Effizienz der KI-Trainingssoftware erhöht.

Ein bemerkenswertes Beispiel für den Erfolg dieser Technologie ist der Einsatz bei Oracle, wo die überarbeitete Lastverteilung zu einer Erhöhung des Durchsatzes in Machine-Learning-Netzwerken geführt hat. Dies zeigt, wie wichtig eine optimierte Netzwerkarchitektur für die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen ist. Die Fähigkeit, kollidierende Datenströme zu vermeiden, ist ein entscheidender Faktor für die Effizienzsteigerung in solchen Umgebungen.

Zusätzlich zu den Verbesserungen im Bereich der Lastverteilung hat Arista auch seine Überwachungsplattform CloudVision Universal Network Observability (CV UNO) erweitert. Diese Plattform bietet eine umfassende Sichtbarkeit über das gesamte KI-Netzwerk und ermöglicht es Nutzern, den Zustand von KI-Jobs in Echtzeit zu überwachen. Zu den überwachten Parametern gehören unter anderem Job-Fertigstellungszeiten, Puffer- und Link-Auslastung sowie Überlastungsindikatoren wie ECN-markierte Pakete und PFC-Pausenframes.

Die Deep-Dive-Analytik von CV UNO ist in der Lage, kritische Ereignisse auf Switches und Server-NICs zu identifizieren, wie etwa RDMA-Fehler oder PCIe-Fatal-Errors. Diese Funktionalität ist entscheidend, um Performance-Engpässe frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Die präzise Identifikation von Datenflüssen ermöglicht es, potenzielle Probleme schnell zu adressieren und die Gesamtleistung des Netzwerks zu optimieren.

In einem sich schnell entwickelnden Markt für KI-Infrastrukturen ist die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen wie NVIDIA und Aristas Konkurrent Cisco von großer Bedeutung. Diese Partnerschaften zeigen, wie wichtig es ist, innovative Lösungen zu entwickeln, die den steigenden Anforderungen von KI-Workloads gerecht werden. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Netzwerk- und Monitoringlösungen wird entscheidend sein, um die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen in der Zukunft zu sichern.

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