Leveraging open technologies to monitor packet drops in AI cluster fabrics

Summary

オールドレン・アイザック氏は、AI時代におけるネットワークテレメトリーツールキットの不足を指摘し、特にパケットドロップの原因に焦点を当てています。彼は、従来のテレメトリーがAIの要求に適応しておらず、効率的な問題特定ができていないと強調。具体的には、sFlowドロップ通知の導入を提案し、これにより運用者はパケットの喪失理由を詳細に把握できるようになると述べています。また、業界全体の協力を呼びかけ、実用的かつ中立的なソリューションを提供する重要性を訴えました。

Takeaways

• 😀 伝統的なテレメトリはAIの要求に対応できていない。
• 😀 パケットドロップの原因は物理層のエラーだけでなく、バッファの枯渇や不正な転送エントリにも起因している。
• 😀 高精度のテレメトリが必要であり、これによりAIトレーニングにおけるパフォーマンス問題を迅速に特定できる。
• 😀 sFlowドロップ通知を導入することで、ドロップの詳細な理由を把握できるようになる。
• 😀 ネットワーク運用者は、ドロップが発生した理由や影響を受けた場所を特定するための情報を求めている。
• 😀 サンプリングパケットとは異なり、ドロップ通知はレート制限され、ネットワークの状況を把握するのに役立つ。
• 😀 ASICとLinuxの両方からのドロップモニタリングが可能になることで、エンドツーエンドの可視性が向上する。
• 😀 ネットワーク運用者とASICベンダーが協力し、sFlowドロップ通知を主流化することが求められている。
• 😀 伝統的なテレメトリは高コストで非効率的であり、新しいアプローチが必要。
• 😀 現在のネットワークアーキテクチャの進化に伴い、パケットロスの問題に対処することがますます重要になっている。

Q & A

アウルデン・アイザックがネットワークテレメトリの何が不足していると述べていますか？

彼は、従来のテレメトリがAIの要求に応えられず、過去から十分でなかったと主張しています。

従来のテレメトリが抱える課題は何ですか？

従来のテレメトリは、パケットの損失の理由や影響を十分に把握できず、ポーリングやストリーミングによる低忠実度のカウンターデータを提供するだけです。

AIトレーニング時にパケットドロップが発生する理由は何ですか？

AIトレーニング時のトラフィックパターンは変動し、特にシンクロナイズされたトラフィックバーストがネットワークを圧倒し、パケットドロップを引き起こすことがあるからです。

Sflowドロップ通知はどのように機能しますか？

Sflowドロップ通知は、パケットドロップを詳細な理由コードと共にキャプチャし、SNMPやGNMIカウンターでは得られない情報を提供します。

アウルデンが提唱する解決策の利点は何ですか？

彼が提案する解決策は、シンプルでベンダーに中立的なものであり、パケットがどこで、なぜ失われたのかを明確に把握できることです。

AIとネットワークの関係についてアウルデンは何を指摘しましたか？

彼は、AIトレーニングのパターンが時間と空間で変動するため、高忠実度のテレメトリが必要であると指摘しました。

Sonicはどのように関係していますか？

SonicはOCPプロジェクトの一部であり、アウルデンはSflowドロップ通知の実装にSonicを利用できると述べています。

アウルデンが求めている協力とは何ですか？

彼は、ネットワーク運営者にSflowドロップ通知の普及を促進し、スイッチASICプロバイダーにサポートを求めています。

ドロップ通知のレート制限についてアウルデンは何を述べましたか？

彼は、すべてのユニークなイベントを捕捉する必要はなく、ネットワークの状態を特定するために、レート制限を設定しても有用であると説明しました。

アウルデンが提案する高忠実度テレメトリの目的は何ですか？

高忠実度テレメトリの目的は、ネットワークのパフォーマンスを迅速に特定し、問題の原因を特定することです。