SANBlaze是美国一家专门提供存储和网络测试解决方案的公司,他们的设备在测试AI训练和推理硬件的功能和性能方面确实有许多应用。
以下是一些使用SANBlaze设备进行AI硬件测试的具体例子:
1.NVMe SSD性能测试
设备:SANBlaze VirtuaLUN 场景:测试用于AI训练的高速NVMe存储性能,操作步骤:
使用VirtuaLUN模拟多个NVMe主机,创建高负载环境
配置不同的I/O模式(随机读写、顺序读写)和队列深度
运行持续24小时的压力测试,模拟长时间AI训练过程
监控IOPS、带宽和延迟指标 可能发现的问题:
在持续高负载下性能下降,可能指示散热或持续性能问题
某些I/O模式下性能异常,可能需要优化固件或驱动
设备:SANBlaze Ethernet Tester 场景:测试用于分布式AI训练的高速网络适配器性能 操作步骤:
使用SanBlaze生成模拟NVMoF Initiator分布式训练的网络流量模式
测试不同数据包大小和协议(如RDMA over
Converged Ethernet, RoCE)
运行长时间(如48小时)的持续性能测试
监控吞吐量、延迟和数据包丢失率 可能发现的问题:
RDMA性能不符预期,可能需要调整网卡或交换机配置
长时间运行后性能下降,可能存在固件或驱动问题
设备:SANBlaze VirtuaLUN with Fault
Injection 场景:测试AI系统对存储故障的恢复能力 操作步骤:
配置VirtuaLUN模拟训练数据集所在的存储系统,如FC SAN, iSCSI SAN, FCoE, NVMoF或者SAS存储系统
在模拟的AI训练工作负载运行时注入各种故障(如延迟、丢包、断开连接)
观察系统的响应和恢复能力
测试不同级别的RAID或分布式存储配置 可能发现的问题:
某些故障情况下系统恢复时间过长
数据一致性在故障后无法保证,需要改进错误恢复机制
设备:SANBlaze NVMe-oF Tester 场景:测试基于网络的NVMe存储在AI训练中的性能 操作步骤:
配置NVMe-oF Tester模拟远程NVMe存储
测试不同网络协议(如RDMA、TCP)下的性能
比较本地NVMe和NVMe-oF在AI工作负载下的性能差异
分析延迟分布和带宽利用率 可能发现的问题:
网络延迟对AI训练性能的影响超出预期,可能需要调整缓存策略
某些网络协议下性能不稳定,需要优化网络配置
设备:SANBlaze Multiprotocol Storage
Tester 场景:测试混合存储环境(如NVMe、SAS、SATA)在AI工作负载下的性能 操作步骤:
使用Multiprotocol Storage Tester模拟包含不同类型存储的复杂环境
运行模拟AI训练和推理的I/O模式
分析不同存储类型的性能贡献和瓶颈
测试存储分层和缓存策略的效果 可能发现的问题:
存储分层策略在AI工作负载下效率低下,需要特定优化
某些存储类型成为明显瓶颈,可能需要调整系统架构
全面评估存储、网络和计算组件在AI工作负载下的性能和可靠性
发现潜在的系统瓶颈和兼容性问题
验证系统在极端条件和故障情况下的行为
优化整体系统架构以提高AI训练和推理效率
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