人工智能正在改變世界。然而，它需要大量的處理能力。需求每一百天就會翻一番。這推動了人工智能基礎設施的投資熱潮。

數據中心是未來人工智能創(chuàng)新的基礎，其性能備受矚目。由于涉及的規(guī)模和復雜性，確保數據中心的穩(wěn)健性和可靠性是一項艱巨的任務。從芯片到GPU，再到服務器、網絡組件和軟件，基礎設施的每一個元素都必須在網絡層面進行單獨和綜合評估，以確保其無縫運行并消除任何薄弱環(huán)節(jié)。這給服務提供商帶來了沉重的負擔；然而，考慮到其中的利害關系，每一次效率的提高都意義重大。

在深入探討測試的必要性之前，我們先來看看人工智能是如何給數據中心帶來負擔的。當前人工智能技術的迅猛發(fā)展，源于其應用所依賴的復雜算法與模型體系；與特定任務軟件相比，它們消耗了更多的計算資源，因此也消耗了更多的能源。這是因為訓練支持生成式人工智能的大語言模型（LLM）需要龐大的計算資源。而且，隨著人工智能解決方案變得越來越精細和復雜，對更多處理資源和數據存儲的需求并沒有緩解的跡象。

例如，Sam Altman最近聲稱，由于公司“缺少GPU”，OpenAI最新模型的推廣速度放緩。更重要的是，高盛預測，到2030年，人工智能將推動數據中心電力增長165%。這使得基礎設施成為業(yè)界關注的焦點，因為業(yè)界正在尋找各種方法來創(chuàng)建一個能夠支持未來迭代的技術環(huán)境。

前方道路上的坑洼

人工智能數據中心需要滿足和管理對計算資源前所未有的需求；這些集群必須高效地支持智能時代，并提供必要的計算、內存和網絡性能。測試在幫助克服挑戰(zhàn)方面具有舉足輕重的作用。要驗證、優(yōu)化和提高人工智能數據中心的性能，需要能夠再現人工智能工作負載的復雜性和規(guī)模的系統級仿真器。隨著基礎設施的發(fā)展，系統級評估對于確保性能的穩(wěn)健性和可靠性至關重要。

●規(guī)模：數據中心運營的各個方面都必須增長，包括電力、冷卻、基礎設施、存儲和帶寬。實現這一目標的一個關鍵方面是解決分布式計算環(huán)境中的延遲問題。人工智能集群（在GPU上分配任務）很容易因尾部延遲（系統最慢組件的滯后時間）而出現性能瓶頸。有效的擴展需要通過工作負載均衡來檢測并盡量減少這種情況。

然而，僅僅符合標準是不夠的，還必須對組件的性能進行評估，看它是如何處理網絡協議數據和前向糾錯的。例如，符合標準的收發(fā)器可能會因為沒有在協議/網絡層進行適當測試而失效。

測試可幫助服務商識別系統效率低下的問題，優(yōu)化資源分配，并確保系統在所有節(jié)點上都能保持高性能。通過微調，數據中心可以在發(fā)展過程中提高效率，改善運營和資源利用率。

●專用硬件：人工智能專用硬件對于提供更多計算資源至關重要。例如，NVIDIA的最新超級芯片將性能提高了30倍，同時能耗降低了25倍。不僅是芯片，人工智能要求所有組件全面提速——從互連架構、內存模塊、網絡推理卡到交換機，均需提升運行速度，同時能效要求也需同步提升。

然而，這些技術進步需要超越合規(guī)性測試的嚴格評估，以驗證峰值負載下的性能表現。系統級驗證對確保設備在實際運行環(huán)境中穩(wěn)定可靠至關重要。壓力測試可確保人工智能設備的性能，而互連架構與網絡結構的優(yōu)化（通過網絡驗證）能避免瓶頸；內存與存儲評估則保障快速數據訪問。通過整合全方位測試，服務提供商可實現高效擴展。

●智能工作負載：要滿足計算需求，就必須采用分解式架構，以便動態(tài)分配資源。測試可以驗證智能管理，并應結合仿真技術，對網絡結構以及動態(tài)資源分配和自動縮放進行基準測試。

要確保網絡性能，就必須使用真實世界模型進行壓力測試、制定基準并找出尾部延遲，所有這些都能改善工作負載分配。這使服務商能夠實現性能目標，同時根據當前和預測的需求動態(tài)管理資源。在堆棧中添加先進的軟件對于最大限度地提高性能至關重要。

可靠性是關鍵

人工智能模型將繼續(xù)推動更多計算資源的指數級增長，這也推動了基礎設施現代化的軍備競賽。然而，要想讓高盛的預測成為現實，就必須在組件和系統層面進行嚴格評估，以發(fā)現效率低下的問題，確保數據中心的每個方面都穩(wěn)健、可靠，并在必要的規(guī)模上進行優(yōu)化。