英国Quarch公司的各种线缆插拔和故障注入模块（cable pull module）可以用于训练和推理过程中主动模拟测试网络可能出现的问题。它提供了针对FC、Ethernet、Infiniband、SAS/SATA、PCIe、USB等各种线缆插拔、故障模拟的器件，这些模块串接在链路中间，比较典型的应用是串接在GE/10GE/25GE/40GE/100GE/200GE/400GE以太网链路上。参见下图。Quarch公司的cable pull modules可以用于机器学习网络拓扑健壮性的自动化测试。这些模块主要用于模拟电缆插拔和连接失效的场景，对系统的稳定性和容错能力进行测试。以下是一些可能的应用例子：1.训练集群的网络弹性测试：使用Quarch的SFP/QSFP/QSFP28 cable pull模块来模拟10GE/25GE/40GE/100GE/200GE/400GE网络连接的随机断开和重连。这可以测试分布式训练系统在网络波动时的恢复能力和数据一致性维护能力。2.存储系统可靠性测试：利用SAS/SATA cable pull模块来模拟存储设备或者12G SAS和6G SAS/SATA HDD/SSD的热插拔。这可以验证大规模数据集在存储设备失效时的完整性，以及训练任务的容错和恢复机制。3.GPU互连稳定性测试：对于使用NVLink或其他高速互连的多GPU系统，可以使用相应的cable pull模块来测试在GPU间通信链路断开时系统的行为，评估对训练速度和精度的影响。4.电源冗余测试：使用电源cable pull模块来模拟电源故障场景，测试推理服务器在电源切换时的稳定性，确保不会影响正在进行的推理任务。5.远程管理接口可靠性测试：利用管理端口（如IPMI）的千兆/10GE cable pull模块，测试在管理连接断开时系统的行为，验证远程监控和控制的可靠性。6.高可用性集群测试：在构建容错的推理服务集群时，可以使用多个cable pull模块同时模拟多个连接故障，测试系统的自动故障转移和负载均衡能力。7.长时间稳定性测试：利用cable pull模块的自动化能力，进行长时间（如几天或几周）的反复插拔测试，评估系统在持续压力下的可靠性，这对于需要长期运行的训练任务特别重要。8.边缘设备的环境适应性测试：对于部署在复杂环境中的边缘AI设备，可以使用cable pull模块模拟各种连接不稳定的情况，测试设备在恶劣条件下的推理性能和稳定性。这些测试可以帮助开发者和系统管理员确保机器学习硬件在各种故障和异常情况下仍能保持稳定运行，提高整体系统的可靠性和健壮性。如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询，请添加点击左下角“阅读原文”留言，或者saniffer公众号留言，致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。

我们本篇文章将通过更具体的例子,说明如何使用Quarch PAM如何监测和分析GPU卡。以下是一些详细的场景和操作步骤:1.GPU启动序列分析场景: 分析GPU从上电到就绪状态的整个过程。操作步骤:将PAM连接到GPU的主要电源轨(如12V PCI-E和3.3V aux)。设置PAM采样率为至少10kHz,以捕捉快速变化。触发系统启动,记录从上电开始的至少5秒数据。分析功耗曲线,识别各个阶段(如BIOS POST, GPU BIOS加载,初始化等)。可能发现的问题:某个阶段耗时异常长,可能指示初始化问题。功耗峰值超出预期,可能需要重新评估电源设计。2.GPU动态频率调节(GPU Boost)分析场景: 研究GPU在不同负载下的动态频率调节行为。操作步骤:使用PAM监测GPU核心电压轨和总功耗。运行一个逐步增加复杂度的AI工作负载(如从小型CNN到大型Transformer模型)。记录至少15分钟的连续数据,采样率设为1kHz。将功耗数据与GPU频率日志(可通过GPU-Z等工具获取)对比。可能发现的问题:功耗波动与频率变化不同步,可能指示Boost算法异常。在某些负载下频率无法提升,可能是温度或功耗限制导致的瓶颈。3.GPU内存子系统功耗分析场景: 分析GPU HBM或GDDR内存的功耗特性。操作步骤:使用PAM的多通道功能,同时监测GPU核心和内存供电轨。运行内存密集型和计算密集型工作负载(如大型矩阵乘法vs. 卷积)。设置采样率为100kHz,以捕捉细微的功耗波动。记录每种工作负载下至少5分钟的数据。可能发现的问题:内存功耗异常高,可能指示内存控制器或散热问题。核心和内存功耗比例失衡,可能需要优化工作负载或内存配置。4.GPU过热保护机制验证场景: 验证GPU的热保护功能是否正常工作。操作步骤:使用PAM监测GPU的所有主要电源轨。运行一个高强度的GPU压力测试(如FurMark)。同时监控GPU温度(通过软件或外部传感器)。记录直到GPU达到其热限制并开始降频或关闭。采样率设为至少1kHz,以捕捉快速的功耗变化。可能发现的问题:温度达到阈值但功耗没有及时下降,可能指示热保护响应延迟。功耗突然下降但温度继续上升,可能是散热系统效率问题。5.多GPU系统负载均衡分析场景: 分析多GPU系统中的负载分布。操作步骤:使用多个PAM通道,同时监测系统中所有GPU的功耗。运行支持多GPU的AI训练任务(如大型语言模型训练)。设置采样率为1kHz,持续记录至少1小时的数据。分析不同GPU之间的功耗差异和变化模式。可能发现的问题:GPU间功耗长期不均衡,可能指示工作负载分配不当。某个GPU的功耗模式与其他明显不同,可能是硬件问题或散热差异。6.GPU PCIe信号完整性分析场景: 研究GPU PCIe接口的信号质量。操作步骤:使用PAM的高速采样功能(>1MHz)监测PCIe 12V和3.3V轨的电压。在系统运行高带宽PCIe传输时(如大量数据从系统内存到GPU内存的传输)记录数据。分析电压纹波和瞬态响应。可能发现的问题:过大的电压纹波可能导致PCIe通信错误或不稳定。瞬态响应不佳可能影响GPU在高负载下的稳定性。7.GPU风扇控制与功耗关系分析场景: 研究GPU风扇速度调节与功耗的关系。操作步骤:使用PAM监测GPU总功耗。同时使用PAM的边带信号监测功能记录风扇控制信号(如PWM信号)。运行一个逐步增加负载的GPU测试。采样率设为10kHz,以捕捉风扇速度的快速变化。记录至少30分钟的数据,覆盖从空闲到满载的过程。可能发现的问题:功耗增加但风扇速度响应滞后,可能指示散热控制算法需要优化。风扇速度频繁波动,可能导致噪音问题和风扇寿命缩短。8.GPU ASIC和VRM效率分析场景: 评估GPU ASIC和电压调节模块(VRM)的能效。操作步骤:使用PAM同时监测GPU的输入功率(12V PCIe)和ASIC核心电压轨。运行一系列不同强度的AI工作负载。设置采样率为100kHz,以捕捉VRM的开关特性。对每种负载记录至少5分钟的数据。计算不同负载下的功率转换效率。可能发现的问题:低负载下效率异常低,可能需要优化VRM设计。某些负载范围内效率突然下降,可能指示VRM工作在非最优状态。这些例子展示了如何使用Quarch PAM深入分析GPU的各个方面,从整体功耗特性到具体子系统的行为。通过这些详细的分析,工程师可以:精确评估GPU在AI工作负载下的性能和效率。识别潜在的设计缺陷或优化机会。验证GPU在极限条件下的可靠性和稳定性。优化系统级的功耗管理和散热设计。PAM的高精度和多功能性使得这些复杂的分析成为可能,为GPU在AI应用中的开发和验证提供了强大的支持。如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询，请添加点击左下角“阅读原文”留言，或者saniffer公众号留言，致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。

前面几篇文章主要讲了如何使用Quarch产品主动导入一些问题来验证大模型训练/推理过程中使用的GPU, 网卡，SSD等的健壮性，但是有的时候我们也需要被动地解决一些电源相关的问题。Quarch的功率分析模块(PAM, Power Analysis Module)是一款强大的工具，用于精确监测硬件组件的功耗和边带信号。在AI训练和推理主机的硬件验证中，PAM可以帮助发现许多潜在的问题和故障。以下是一些使用Quarch PAM进行功耗监测和边带信号分析的具体例子：1.GPU动态功耗分析场景：监测GPU在不同AI工作负载下的功耗变化。操作：使用PAM持续监测GPU的功耗。运行不同类型的AI模型（如CNN、RNN、Transformer等）。分析功耗波动和峰值。可能发现的问题：某些模型可能导致异常的功耗峰值，指示潜在的优化空间。功耗波动过大可能暗示散热问题或电源设计不足。2.网卡电源完整性分析场景：监测高速网卡在数据传输过程中的电源稳定性。操作：使用PAM监测网卡的电压纹波和瞬态响应。在不同的数据传输模式下（如突发传输、持续高带宽传输）进行测试。可能发现的问题：电压瞬态过大可能导致网卡不稳定或位错误率增加。持续的电压纹波可能影响信号完整性，降低网络性能。3.NVMe SSD功耗异常检测场景：长时间监测SSD的功耗模式。操作：使用PAM记录SSD在各种操作（读、写、空闲）下的功耗。分析功耗数据，寻找异常模式。可能发现的问题：空闲状态下异常高功耗可能指示固件问题或后台进程异常。写入操作功耗突然增加可能暗示写入放大效应恶化。4.GPU温度与功耗关联分析场景：同时监测GPU的温度和功耗。操作：使用PAM监测GPU功耗，同时记录温度传感器数据。在长时间的AI训练过程中分析两者的关系。可能发现的问题：温度升高但功耗不变，可能指示散热系统效率下降。功耗突然下降伴随温度急剧上升，可能是过热保护机制触发的标志。5.网卡边带信号分析场景：监测网卡的PCIe边带信号。操作：使用PAM监测诸如PERST#（PCIe复位）等信号。在系统启动、负载变化时分析这些信号的行为。可能发现的问题：PERST#信号异常可能指示系统在压力下不稳定，导致频繁的PCIe重置。边带信号的异常行为可能暗示PCIe链路训练问题。6.SSD电源状态转换分析场景：监测SSD在不同电源状态间的转换。操作：使用PAM精确捕捉SSD在活跃、空闲、睡眠状态间切换时的功耗变化。分析转换的时间和功耗特征。可能发现的问题：状态转换时间过长可能影响系统响应性。低功耗状态的实际功耗高于预期，可能指示电源管理问题。7.GPU多轨电源协同分析场景：同时监测GPU的多个电源轨（如核心、内存、I/O）。操作：使用PAM的多通道功能同时监测不同电源轨。分析各轨之间的功耗关系和时序。可能发现的问题：电源轨之间的不同步可能导致性能不稳定或错误。某个电源轨的异常行为可能指示局部故障。8.网卡突发流量功耗分析场景：监测网卡在处理突发流量时的功耗特性。操作：使用PAM高采样率功能捕捉网卡在突发流量下的瞬时功耗。分析功耗峰值和持续时间。可能发现的问题：过高的功耗峰值可能超出电源设计限制，导致系统不稳定。功耗无法及时响应流量变化可能指示性能瓶颈。9.SSD写入操作功耗特征分析场景：详细分析SSD在不同写入模式下的功耗特征。操作：使用PAM高精度测量SSD在顺序写入和随机写入时的功耗模式。分析功耗波形的形状和持续时间。可能发现的问题：随机写入功耗异常高可能指示写入放大问题严重。功耗波形不规则可能暗示内部垃圾回收机制异常。10.GPU边带信号与功耗关联分析场景：同时监测GPU的功耗和某些关键边带信号（如风扇速度控制信号）。操作：使用PAM同时记录GPU功耗和边带信号。分析信号变化与功耗变化的关系。可能发现的问题：功耗上升但风扇速度控制信号无响应可能指示散热控制系统故障。边带信号频繁波动可能暗示系统在不稳定状态下运行。这些例子展示了Quarch PAM在AI硬件验证中的强大capabilities。通过精确的功耗监测和边带信号分析，工程师可以:深入了解硬件在实际AI工作负载下的行为。发现常规测试难以察觉的细微问题。优化系统设计，提高能效和可靠性。预测潜在故障，提前采取预防措施。PAM的高精度、高采样率和多通道功能使得复杂的功耗和信号分析成为可能，为AI硬件的开发、验证和故障诊断提供了宝贵的洞察。这对于构建高性能、高可靠性的AI训练和推理系统至关重要。如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询，请添加点击左下角“阅读原文”留言，或者saniffer公众号留言，致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。

前面的文章讲述了Quarch在大模型训练/推理过程中针对GPU，网卡和SSD等硬件导入各种异常的测试，本篇文章进一步讲述一下可 编 程 电 源（简称PPM, Programmable Power Module）进行主动电压拉偏和功耗测试的例子。 Quarch的可编程电源模块(PPM)是一个强大的工具，用于精确控制和测量各种硬件组件的电源特性。这在AI训练和推理主机的硬件验证中尤为重要。以下是一些使用Quarch PPM对GPU、网卡和NVMe SSD进行电压拉偏和功耗测量的具体例子： 1.GPU动态电压缩放测试 场景：测试GPU在不同电压下的性能和稳定性。操作： 使用PPM逐步降低GPU核心电压，同时运行AI训练负载。 记录每个电压级别下的性能指标和功耗。测试目的：找到GPU的最佳工作电压，在保证稳定性的同时最大化能效。预期结果：随着电压降低，功耗应下降，直到达到临界点，性能开始明显下降或出现不稳定。 2.网卡功耗曲线分析: 场景：测量网卡在不同负载下的功耗特性。操作： 使用PPM为网卡供电，同时逐步增加网络流量。 精确记录不同流量水平下的功耗数据。测试目的：分析网卡的功耗曲线，优化数据中心的散热和供电设计。预期结果：功耗应随流量增加而上升，但可能不是线性关系。可能会观察到功耗突增点。 3.NVMe SSD电压容忍度测试 场景：评估SSD对电压波动的耐受能力。操作： 使用PPM模拟电源纹波，在SSD正常工作电压周围小幅震荡。 逐步增加纹波幅度，直到观察到性能下降或错误。测试目的：验证SSD在非理想电源条件下的稳定性。预期结果：SSD应能在一定范围内的电压波动中正常工作，超过某个阈值后可能出现性能下降或错误。 4.GPU过载保护测试 场景：验证GPU的过载保护机制。操作： 使用PPM逐步增加GPU的供电电流，超过其额定值。 监控GPU的性能、温度和功耗。测试目的：测试GPU的过载保护功能是否正常工作。预期结果：GPU应在达到某个电流阈值时自动降频或关闭，以防止硬件损坏。 5.多设备功耗平衡测试 场景：分析多个组件（GPU、网卡、SSD）在高负载下的总体功耗。操作： 使用多个PPM同时为GPU、网卡和SSD供电。 运行综合AI工作负载，模拟训练和推理场景。 精确记录每个组件的功耗变化。测试目的：优化系统级功耗管理策略。预期结果：可以观察到不同组件间的功耗此消彼长，有助于设计更智能的功耗管理算法。 6.SSD写入放大效应分析 场景：研究SSD写入放大对功耗的影响。操作： 使用PPM精确测量SSD在不同写入模式下的功耗。 比较顺序写入和随机写入的功耗差异。测试目的：量化写入模式对SSD能效的影响。预期结果：随机写入通常会导致更高的功耗，可能观察到与写入放大因子相关的功耗增加。 7.GPU频率与电压关系测试 场景：分析GPU频率与电压的最优配置。操作： 使用PPM精确控制GPU电压。 在不同电压下尝试不同的GPU频率设置。 记录每种配置下的性能和功耗。测试目的：找到性能和能效的最佳平衡点。预期结果：应能绘制出频率-电压-性能-功耗的关系图，帮助确定最佳工作点。 8.网卡低功耗模式验证 场景：测试网卡在低流量时的节能能力。操作： 使用PPM监控网卡在不同流量水平下的功耗。 特别关注低流量或空闲状态下的功耗。测试目的：验证网卡的低功耗模式是否有效。预期结果：在低流量或空闲状态下，应观察到显著的功耗下降。 9.SSD热插拔功耗特性 场景：分析SSD热插拔过程中的功耗变化。操作： 使用PPM监控SSD的瞬时功耗。 模拟热插拔操作，记录功耗变化。测试目的：了解热插拔对系统功耗的影响，优化电源设计。预期结果：应观察到插入时的功耗尖峰，以及稳定后的功耗水平。 10.GPU温度与功耗关系分析 场景：研究GPU温度对功耗的影响。操作： 使用PPM精确测量GPU功耗。 同时监控GPU温度。 在不同环境温度下运行相同的AI负载。测试目的：量化温度对GPU能效的影响。预期结果：随着温度升高，相同负载下的功耗可能会增加，反映了散热效率对能耗的影响。 这些测试示例展示了Quarch PPM在AI硬件验证中的强大功能。通过精确控制和测量电压、电流和功耗，工程师可以深入了解硬件组件在各种条件下的行为，优化系统设计，提高能效，并确保在极限条件下的可靠性。这对于构建高性能、高可靠性的AI训练和推理系统至关重要。PPM的高精度和可编程性使得复杂的电源特性分析成为可能，为AI硬件的开发和验证提供了宝贵的工具。 如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询，请添加点击左下角“阅读原文”留言，或者saniffer公众号留言，致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。  

前面一篇文章我们重点探讨了Quarch在大模型训练/推理过程中针对GPU和网卡等卡类产品导入各种异常进行主动测试的典型场景分析，本篇文章我们重点看一下Quarch在大模型训练/推理过程中针对SSD导入各种异常进行主动测试典型场景分析。Quarch的PCIe 5.0 U.2或EDSFF热插拔模块是一个强大的工具，用于测试和验证NVMe SSD在高性能计算环境中的行为，特别是在AI训练和推理主机中。以下是一些使用这些模块进行热插拔和故障注入测试的具体例子：1.基本热插拔功能测试场景：在AI训练过程中模拟SSD意外移除和重新插入。操作：使用Quarch模块在训练过程中突然断开SSD连接。等待几秒钟后重新连接SSD。测试目的：验证系统能否优雅地处理SSD的突然移除，以及在重新插入时能否正确识别并恢复使用。预期结果：系统应该能够检测到SSD移除，暂停相关I/O操作，在SSD重新插入后自动重新挂载并继续操作。2.数据完整性测试场景：在高强度写入操作中进行热插拔。操作：启动大规模数据写入操作（如保存大型模型检查点）。在写入过程中使用Quarch模块断开SSD连接几毫秒，然后重新连接。测试目的：验证系统在突发断连情况下的数据完整性保护机制。预期结果：系统应该能检测到写入中断，重新尝试失败的写操作，确保数据完整性不受影响。3.电源故障模拟场景：模拟SSD电源突然失效。操作：使用Quarch模块在SSD处于繁忙状态时切断其电源线路。几秒钟后恢复供电。测试目的：测试系统对SSD电源故障的响应和恢复能力。预期结果：系统应该能够立即检测到SSD离线，将I/O重定向到其他存储设备（如有），并在SSD恢复供电后重新初始化设备。4.PCIe通道故障注入场景：模拟PCIe通道质量下降。操作：使用Quarch模块逐步降低PCIe信号质量，引入错误和重试。测试目的：验证系统在PCIe链路不稳定情况下的性能降级和错误处理能力。预期结果：系统应该能够检测到PCIe链路质量下降，可能会降低传输速率，但应保持数据完整性和系统稳定性。5.多SSD并发故障测试场景：模拟RAID或存储池中多个SSD同时故障。操作：在配有多个SSD的系统中，使用多个Quarch模块同时断开两个或更多SSD的连接。测试目的：验证系统在面对多个存储设备同时失效时的恢复能力。预期结果：系统应该能够检测到多个SSD失效，启动数据重建过程（如果配置了RAID），并尝试从剩余的存储资源中恢复操作。6.延迟注入测试场景：模拟SSD响应延迟增加。操作：使用Quarch模块在PCIe通信中引入额外的延迟。逐步增加延迟，观察系统反应。测试目的：测试系统对存储延迟增加的适应能力，特别是在AI推理场景中。预期结果：系统应该能够检测到I/O延迟增加，可能会调整其I/O策略（如增加队列深度或批处理大小）以维持性能。7.带宽限制测试场景：模拟SSD带宽突然下降。操作：使用Quarch模块限制PCIe链路的有效带宽。在AI训练过程中动态改变可用带宽。测试目的：验证系统在存储带宽波动情况下的适应能力。预期结果：系统应该能够检测到带宽变化，调整数据预取策略，可能会重新平衡计算和I/O操作以最小化性能影响。8.固件升级容错测试场景：模拟SSD固件升级过程中的意外中断。操作：启动SSD固件升级过程。使用Quarch模块在升级过程中短暂断开SSD连接。测试目的：验证SSD和系统在固件升级中断时的恢复能力。预期结果：SSD应该能够回滚到上一个稳定的固件版本，系统应该能够检测到升级失败并采取适当的恢复措施。9.热插拔期间的性能测试场景：评估热插拔对系统整体性能的影响。操作：在进行标准AI训练或推理基准测试时，使用Quarch模块执行SSD的热插拔操作。测试目的：量化热插拔事件对AI工作负载性能的影响。预期结果：系统应该能够在热插拔事件期间维持一定水平的性能，可能会出现短暂的性能下降，但应该能迅速恢复。通过这些测试，工程师可以全面评估AI训练和推理主机在面对各种NVMe SSD相关故障时的健壮性和性能特征。这些测试不仅有助于验证系统的容错能力，还能帮助优化存储子系统的配置，以提高整体系统的可靠性和性能。Quarch的PCIe 5.0 U.2或EDSFF热插拔模块提供了精确控制和模拟各种故障情况的能力，使得这些复杂的测试场景成为可能，从而帮助构建更加可靠和高效的AI基础设施。如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询，请添加点击左下角“阅读原文”留言，或者saniffer公众号留言，致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。下载“PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5测试技术和工具白皮书Ver 10.2”，提取码: 4341

前面我们讲述了通过SerialTek PCIe Gen5 协 议分析仪进行问题诊断的例子，这些例子基本都是被动分析问题为主，就是等待问题出来以后接入PCIe analyzer进行问题诊断，我们今天举几个例子说明如何使用英国Quarch公司的故障注入卡以及可编程电源模块PPM来测试验证大模型训练/推理过程中中最常见的GPU和网卡的。 英国Quarch公司的故障注入卡是一种强大的工具，用于模拟各种硬件故障情况，以测试系统的健壮性和容错能力。在测试验证GPU和网卡时，这种工具可以帮助工程师模拟各种极端情况，确保系统在面对意外故障时能够正常运行。 Quarch公司的PPM(Programmable Power Module）可以进行电压拉偏和功耗测试。该可编程电源可以通过API或者GUI界面实现突然将电压输出降低到0，也可以模拟各种各样的电压异常和波动进行电压拉偏（同时也间接实现了电流的波动）。程序控制的最低粒度为1us，即你可以设置这1us内的电压输出为一个数值，然后设置下一个1us输出另外一个数值。下图的蓝色的盒子就是PPM，需要配合右侧的PCIe Gen5 x16插卡治具对于GPU, DPU网卡进行电压拉偏。 以下是一些使用Quarch故障注入卡和PPM测试GPU和网卡的具体例子： 1.GPU电源故障模拟: 测试场景：模拟GPU电源线路瞬时断开。操作：使用Quarch卡在GPU的PCIe电源线上注入短暂的断电故障。测试目的：验证系统是否能够正确检测到GPU故障，并迅速切换到备用GPU或优雅地降级运行。预期结果：系统应能快速识别故障GPU，将工作负载转移到其他GPU，不影响整体训练过程。 2.GPU过热保护测试: 测试场景：模拟GPU散热系统失效导致的过热情况。操作：使用Quarch PPM电压拉偏模块 + PCIe Gen5 x16治具逐步降低GPU供电电压，模拟过热保护机制触发的情况。测试目的：验证GPU的热保护机制是否正常工作，以及系统软件是否能正确响应。预期结果：GPU应在达到临界温度前自动降频或关闭，系统软件应能检测到这一状态并相应调整工作负载。 3.网卡链路故障测试: 测试场景：模拟网络电缆短暂断开或网卡端口故障。操作：使用Quarch故障注入卡在网卡的信号线上注入间歇性故障或完全断开。测试目的：测试分布式训练系统在面对网络故障时的恢复能力。预期结果：系统应能快速检测到网络故障，尝试重新建立连接，或切换到备用网络路径，确保训练过程不会因短暂的网络中断而完全停止。 4.PCIe带宽波动测试: 测试场景：模拟PCIe总线带宽不稳定的情况。操作：使用Quarch卡动态调整PCIe信号质量，造成带宽波动。测试目的：验证系统在PCIe性能不稳定时的适应能力。预期结果：系统应能动态调整数据传输策略，在带宽受限时优化关键数据的传输，保证训练过程的连续性。 5.多GPU系统容错性测试: 测试场景：在多GPU系统中模拟单个GPU完全失效。操作：使用Quarch卡完全切断某个GPU的PCIe连接。测试目的：测试系统在损失部分计算资源时的重新平衡能力。预期结果：系统应能迅速检测到GPU失效，重新分配任务到剩余的GPU，并相应调整训练参数（如批次大小），以继续训练过程。 6.网卡收到大量随机错误测试: 测试场景：模拟网卡收到大量错误。操作：使用Quarch卡在网卡的DMA传输中注入额外的信号毛刺，模拟主板信号不好的问题。测试目的：验证系统在面对网络风暴或异常流量时的处理能力。预期结果：网卡驱动应能正确处理这些错误情况，丢弃错包，并在PCIe发送DLLP NAK通知CPU端，不影响整体系统稳定性。 7.GPU-CPU通信延迟测试: 测试场景：模拟GPU和CPU之间的通信延迟增加。操作：使用Quarch卡在GPU的PCIe通信路径上引入额外的延迟（一般通过注入错误等间接手段达到延迟增加的目的）。测试目的：测试系统在面对增加的GPU-CPU通信延迟时的适应能力。预期结果：系统应能检测到延迟增加，并可能调整批处理策略或通信频率，以减少对整体性能的影响。 8.网卡固件升级容错测试: 测试场景：模拟网卡固件升级过程中的电源中断。操作：在模拟固件升级过程中，使用Quarch卡突然切断网卡电源。测试目的：验证网卡和系统在固件升级中断时的恢复能力。预期结果：网卡应能从备份固件启动，系统应能检测到升级失败并尝试恢复或回滚。 这些测试场景展示了Quarch故障注入卡在验证GPU和网卡可靠性方面的强大功能。通过模拟各种极端情况，工程师可以全面评估系统的健壮性，发现潜在的弱点，并优化系统设计以提高整体可靠性。这对于构建大规模AI训练集群尤为重要，因为在这种环境中，硬件故障的影响可能会被放大，导致严重的后果。通过全面的故障注入测试，可以大大提高系统的可靠性和可用性。 如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询，请添加点击左下角“阅读原文”留言，或者saniffer公众号留言，致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。    

我们今天再举一些使用SerialTek公司PCIe 协 议 分 析 仪解决大模型训练过程中使用的各种硬件，例如主机、网卡、GPU、AI加速卡，以及存储碰到的各种各样的问题的例子。1.主机相关问题：例子1: CPU-GPU协同问题 问题：在混合精度训练中，CPU-GPU协同效率低下。分析：使用PCIe分析仪监控CPU和GPU之间的数据传输。发现：CPU在处理FP32到FP16的转换时造成了PCIe总线的频繁小数据传输。解决：优化了数据转换算法，增加了批处理大小，减少了PCIe传输次数。结果：CPU-GPU协同效率提高30%，总体训练速度提升15%。例子2: NUMA节点间通信问题 问题：多插槽服务器在大模型训练时性能不及预期。分析：使用PCIe分析仪观察不同NUMA节点间的数据流动。发现：跨NUMA节点的PCIe通信造成了严重的延迟。解决：优化了NUMA亲和性设置，确保关键数据路径保持在同一NUMA节点内。结果：系统延迟降低20%，训练吞吐量提升约12%。2.网卡相关问题：例子3: 分布式训练网络瓶颈 问题：大规模分布式训练中，网络性能成为瓶颈。分析：使用PCIe分析仪检查高速网卡（如InfiniBand或100GbE）的PCIe行为。发现：网卡的PCIe配置不正确，运行在较低的链路速度上。解决：更新了网卡固件，正确配置了PCIe链路速度和宽度。结果：网络吞吐量提高40%，显著加快了分布式训练速度。例子4: RDMA性能优化 问题：使用RDMA进行节点间通信时，性能增益不明显。分析：PCIe分析仪显示RDMA操作导致了频繁的PCIe中断。发现：驱动程序配置不当，未充分利用PCIe中断调节功能。解决：优化了网卡驱动的中断合并设置，减少了PCIe总线负担。结果：RDMA通信延迟降低25%，分布式训练扩展性显著提高。3.GPU相关问题：例子5: 多GPU系统PCIe带宽饱和 问题：8-GPU系统中，扩展到更多GPU后性能提升不明显。分析：PCIe分析仪显示在所有GPU之间的全互联通信中，某些链路严重饱和。发现：PCIe拓扑结构不合理，导致某些GPU对之间的通信路径过长。解决：重新设计了PCIe交换机拓扑，优化了GPU放置策略。结果：GPU间通信带宽提高35%，8-GPU系统的训练速度提升20%。例子6: GPU动态频率调节问题 问题：长时间训练后，GPU性能逐渐下降。分析：PCIe分析仪结合GPU性能计数器，监控长时间训练过程。发现：由于功耗限制，GPU频率在高负载下逐渐降低，但PCIe通信未相应调整。解决：实现了动态PCIe链路状态管理，根据GPU频率实时调整PCIe链路状态。结果：在保持同等性能的情况下，系统功耗降低8%，热输出减少，GPU能够持续在高频率运行。4.AI加速卡相关问题：例子7: AI加速卡与CPU内存同步问题 问题：使用专用AI加速卡时，数据预处理阶段成为瓶颈。分析：PCIe分析仪显示加速卡与系统内存之间存在频繁的小数据传输。发现：加速卡的DMA引擎配置不当，未充分利用PCIe批量传输能力。解决：优化了加速卡驱动程序，改进了DMA策略，增加了传输批量大小。结果：预处理阶段性能提升40%，总训练时间减少15%。例子8: 异构计算负载均衡 问题：在GPU和AI加速卡混合系统中，负载分配不均。分析：使用PCIe分析仪监控不同类型设备的数据传输模式。发现：工作负载调度算法未考虑设备间的PCIe带宽差异。解决：实现了感知PCIe拓扑的动态负载均衡算法。结果：系统整体计算效率提高25%，充分发挥了异构硬件的优势。5.存储系统相关问题：例子9: NVMe SSD队列深度优化 问题：使用高速NVMe SSD阵列时，读取性能波动大。分析：PCIe分析仪显示SSD控制器的命令队列经常出现饱和。发现：默认的NVMe驱动队列深度设置不适合大模型训练的I/O模式。解决：增加了NVMe命令队列深度，优化了I/O调度算法。结果：存储系统IOPS提高30%，读取延迟降低20%，数据加载更加稳定。例子10: 分布式文件系统PCIe优化 问题：使用分布式文件系统（如Ceph）时，元数据操作成为瓶颈。分析：PCIe分析仪发现网络存储适配器处理小I/O请求效率低下。发现：网络存储适配器的中断处理机制导致大量的PCIe事务开销。解决：实现了中断合并和批处理机制，减少了PCIe事务次数。结果：元数据操作延迟降低50%，大规模数据集处理性能显著提升。这些例子展示了PCIe分析仪在解决大模型训练中各种复杂硬件问题时的重要性。通过深入分析PCIe层面的行为，工程师能够识别出许多传统监控工具难以发现的性能瓶颈和兼容性问题。这不仅帮助优化了现有系统的性能，还为未来硬件设计和系统架构提供了宝贵的洞察。在大语言模型等AI前沿领域，硬件性能往往被推到极限，PCIe作为关键的互连技术，其优化对于充分发挥系统潜力至关重要。PCIe分析仪等专业工具在这个过程中发挥着不可替代的作用，帮助研究人员和工程师构建更高效、更可靠的AI训练基础设施。如果你有其任何关于PCIe5&6.0, CXL, NVMe, NAND, DDR5/LPDDR5以及UFS测试方面的我问题想咨询，请添加点击左下角“阅读原文”留言，或者saniffer公众号留言，致电021-50807071 / 13127856862，sales@saniffer.com。