-
قياس وتحسين معدل النقل الأقصى (Throughput) وزمن الاستجابة (Latency) عبر شبكات 100GbE و 400GbE.
-
تحليل سلوك زمن الاستجابة الطرفي (Tail Latency) تحت أحمال تدريب ذكاء اصطناعي مستمرة وعلى نطاق واسع.
-
تنفيذ عمليات ضبط أداء عملية (Performance Tuning) لدعم متطلبات المعالجة من الجيل القادم.
-
التحقق من التوافقية بين المورّدين (Cross-Vendor Interoperability)، بما في ذلك Broadcom و NVIDIA و AMD
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وقياس أداء الأجهزة
يتزايد الطلب على قوة المعالجة وسرعة الشبكات في مجال الذكاء الاصطناعي بشكلٍ هائل ومتسارع، مما يدفع البنية التحتية للوصول إلى سرعات تيرابت. لكن القدرة الحاسوبية وحدها لا تكفي — فالأداء الحقيقي يعتمد على كيفية اتصال الشرائح (Chips) ببعضها البعض.
تحدّي شبكات الذكاء الاصطناعي وRDMA
أصبحت الشبكات اليوم تُصمَّم بالتوازي مع الشرائح (Chips) ووحدات الرفوف (Racks) داخل مراكز البيانات. ولتحقيق أقصى إنتاجية مقابل كل واط من الطاقة، يجب تنسيق عرض النطاق الترددي (Bandwidth)، وزمن الاستجابة (Latency)، وتدفّق البيانات بدقة عالية، خاصة في عمليات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي (Training) وتشغيلها (Inference).
القدرات الأساسية
تحسين RDMA
الاستفادة من تقنية الوصول المباشر للذاكرة عن بُعد (RDMA) لتجاوز وحدة المعالجة المركزية (CPU)، مما يسمح بنقل البيانات مباشرةً من ذاكرة إلى ذاكرة عبر بطاقة الشبكة (NIC)، بهدف تحقيق زمن استجابة فائق الانخفاض يتطلبه تشغيل وتدريب تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (AI/ML).
ندعم بروتوكولي RoCEv2 و InfiniBand عبر بيئات متعددة المورّدين (Multi-Vendor Environments).
اختبارات التوافقية (Interoperability Testing)
التحقق من الأداء عبر بيئات الشبكات المتطورة (Network Fabrics) مع توسّع البنية التحتية أفقيًا وعموديًا، لضمان الاستقرار، والكفاءة، وقابلية التوسع مع نمو الأحمال والتطبيقات.
دعم التصميم المشترك (Co-Design Support)
مواءمة إعدادات الشبكة مع مكوّنات الحوسبة (Compute Hardware) لمنع الاختناقات (Congestion) في البيئات التي تعمل بسرعات متعددة الجيجابت وحتى التيرابت، وضمان تدفق بيانات سلس وأداء مستقر تحت الأحمال العالية.
بنية مختبر متقدمة وحزمة اختبارات شاملة (Advanced Lab Infrastructure & Testing Suite)
تم تصميم مختبرنا خصيصًا للتحقق من أحمال العمل المعتمدة على RDMA وتسريع GPU، ويضم خادمين من نوع Dell PowerEdge R760XA مزودين بوحدات معالجة رسومية NVIDIA L40S وAMD Instinct MI210، إلى جانب نسيج شبكي Dell PowerSwitch Z9664F-ON 400GbE، ومخزون شامل من بطاقات RDMA NIC يشمل Broadcom Thor 1 (BCM957508 100GbE) وBroadcom Thor 2 (BCM57608 400GbE) وNVIDIA Mellanox ConnectX-7 (400GbE) — مما يوفر بيئة اختبار متعددة المورّدين وبمستوى جاهزية للإنتاج لدعم الشبكات عالية الأداء عبر منصات PCIe Gen 4 وPCIe Gen 5.
أدوات الاختبار لدينا (Our Testing Toolkit)
حزمة اختبارات RDMA مبنية على Python
تم تطويرها داخليًا (In-House) مع تكافؤ كامل في الميزات مقارنة بأدوات الاختبار التقليدية المبنية بلغة C (C-Based Perftools).
يعتمد نهجنا الأصلي بلغة Python (Python-Native) على تمكين التكامل السريع مع أطر الأتمتة الحديثة وخطوط التكامل والنشر المستمر (CI/CD Pipelines)، مما يسرّع عمليات الاختبار والتحقق ويزيد من كفاءة دورة التطوير.
تكاملات عميقة (Deep Integrations)
مرتبطة بسلاسة مع: pyverbs لإدارة موارد RDMA والتحكم بها بكفاءة. سير عمل متقدم يعتمد على وحدات معالجة الرسوميات، بما في ذلك GPUDirect RDMA لتقليل زمن الاستجابة وتعزيز الأداء. أطر الأتمتة الحديثة لضمان اختبارات قابلة للتوسع، قابلة للتكرار، وسهلة الدمج ضمن بيئات التطوير المتقدمة.
تغطية شاملة (Comprehensive Coverage)
-
فحص اتصال RDMA-CM وإدارة الجلسات.
-
اختبار تسجيل الذاكرة (Memory Registration) بكفاءة عالية.
-
تحليل حركة المرور متعددة الـ QP (Multi-Queue Pairs Traffic).
-
تطبيق آليات تحديد المعدل (Rate-Limiting) بدقة لضمان استقرار الأداء.
التحقق والضبط المحايد للمورّدين (Vendor-Neutral Validation & Tuning)
نحن لا نكتفي باختبارات الأداء القياسية (Standard Benchmarking)، بل نقدم رؤى هندسية عملية قابلة للتنفيذ (Actionable Engineering Insights)، لضمان ألا تتحول بنية الشبكة (Network Fabric) إلى عنق زجاجة يقيّد قدرات الحوسبة لديك.
Validation Focus
