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 100 天翻一番，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新的基礎，其性能備受矚目。由于涉及的規模和復雜性，確保數據中心的穩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節。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AI技術的迅猛發展，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（LLMs）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界關注的焦點，因為業界正在尋找各種方法來創建一個能夠支持未來迭代的技術環境。

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方面具有舉足輕重的作用。要驗證、優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模的系統級仿真器。隨著基礎設施的發展，系統級評估對于確保性能的穩健性和可靠性至關重要。

規模：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，優化資源分配，并確保系統在所有節點上都能保持高性能。通過微調，數據中心可以在發展過程中提高效率，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，AI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境中穩定可靠至關重要。壓力測試可確保AI設備的性能，而互連架構與網絡結構的優化（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，以發現效率低下的問題，確保數據中心的每個方面都穩健、可靠，并在必要的規模上進行優化。

作者：

Marie Hattar

是德科技高級副總裁兼首席市場官

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