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Industry Application

智算中心网络测试解决方案

AI集群、存储网络、RDMA/RoCE和东西向流量验证

智算中心网络直接影响训练效率、存储IO和集群稳定性,本方案围绕RDMA/RoCE承载、低延迟和拥塞行为建立测试闭环。

智算中心AI集群RDMA RoCE网络测试示意图

Products

4

Scenarios

6

Evidence

PCAP

Why

需求背景

AI训练、HPC和分布式存储需要高吞吐、低延迟、低丢包和稳定的东西向网络。RoCE通过RDMA能力让应用进行低CPU参与的数据交换,但也让网络对拥塞、队列、PFC、ECN和微突发更敏感。

智算中心上线前需要验证交换机、网卡、线缆、QoS、MTU、PFC/ECN阈值、流量分布和故障恢复,而不是只跑一次简单带宽测试。字节风暴、延迟控制者、BestPerf和流光猎影组合后,可以覆盖压力构造、精确延迟、质量测量和旁路证据。

Topology

实验拓扑

STEP 1GPU节点/存储节点
STEP 2字节风暴东西向压力
STEP 3交换机PFC/ECN
STEP 4延迟控制者尾延迟
STEP 5流光猎影旁路证据

How

实施方案

1

建立AI集群流量模型

按训练、推理、存储、参数同步和管理流量定义东西向流量矩阵,明确端口、队列、优先级、MTU和RoCEv2承载策略。

2

构造微突发和拥塞场景

用字节风暴生成多端口、多队列、短流/长流混合和微突发压力,观察交换机缓冲、队列和拥塞策略。

3

验证低延迟和尾延迟

用延迟控制者注入微小确定性延迟,评估训练同步、存储IO和业务流对尾延迟变化的敏感度。

4

定位网络瓶颈

用流光猎影旁路分析RoCE承载流、重传、异常会话和背景流影响,帮助区分节点、网卡、交换机、链路和策略问题。

Product Stack

产品协同

Result

最终成效

AI集群上线前发现网络瓶颈

在真实训练任务前即可验证东西向带宽、拥塞、尾延迟和无损策略,降低扩容后才发现瓶颈的风险。

训练慢和存储慢有网络证据

可以将任务时间窗与网络质量、会话和拥塞证据关联,避免应用、GPU和网络团队互相猜测。

形成可复核的测试报告和证据链

输出内容不只是一组吞吐或延迟数字,而是包含测试拓扑、参数、时间线、质量曲线、关键会话、异常点、PCAP切片和复测结果。研发、测试、运维、供应商和客户可以基于同一份证据沟通,减少靠截图、口头描述和现场经验反复争论。

References

相关标准和方法论

FAQ

常见问题

智算中心网络测试和普通数据中心测试有什么不同?

智算中心更关注东西向流量、RDMA/RoCE、微突发、PFC/ECN和尾延迟,普通南北向吞吐测试覆盖不足。

能否用于PFC/ECN参数调优?

可以。通过字节风暴构造压力,结合BestPerf和流光猎影观察拥塞和异常结果,逐步比较不同参数组合。

Next Step

需要把这个方案落到你的网络环境里?

网准通可以根据你的链路拓扑、产品型号、业务协议、现有PCAP和SLA目标,输出具体测试拓扑、参数表和POC执行计划。