人工智能
帮助工程师、架构师和基础设施团队在无需全规模部署的情况下重建高性能的AI环境。
在真实网络条件下进行 AI 基础设施验证
AI 网络结构的行为方式与传统企业或电信网络截然不同。GPU 和 xPU 工作负载会产生强烈且同步的突发流量，而 RDMA 传输对时延、顺序性、拥塞响应和数据包交付提出严格要求。即使是极少量的数据包丢失、时延抖动或拥塞控制不佳，也会影响作业完成时间、网络结构利用率以及整体工作负载效率。
SNE Ignite 400G 使工程师能够在 AI 基础设施验证中引入可控的网络真实度。通过对实时 AI 流量路径施加精确且可重复的网络损伤，团队可以在实验室中重现接近生产环境的不利条件，并揭示那些会破坏工作负载效率的细微网络行为。
PFC 与拥塞控制测试
在端点上实现的 DCQCN，以及在交换机中实现的 PFC 和 ECN，是在尽力而为、可能存在丢包的以太网结构中保持高利用率和可预测行为的关键机制。正确配置后，这些机制有助于缓解拥塞、保护无丢包业务类别，并支持高效的端到端吞吐性能。
SNE Ignite 400G 使工程师能够在可重复的实验室条件下测试 PFC、ECN 和 DCQCN 的行为。由于该解决方案在设计上不会终止 PFC 帧，工程师可以在模拟距离下验证 XON/XOFF 阈值、暂停持续时间以及缓冲区管理行为。
RDMA 与 RoCE 协议验证
RDMA 旨在实现高效率和低开销，但它依赖高度可靠的传输。在 RoCEv2 环境中，工程师必须在进入完整的应用级 AI 测试之前，验证拥塞控制、超时行为、重传处理以及恢复机制。
SNE Ignite 400G 可在 400GbE 下以 100% 吞吐量和零丢包对 RDMA 流量进行测试。通过理解 RDMA 语义和 RoCE 头部结构，该解决方案能够在可控的网络条件下对协议进行端到端评估。
Ultra Ethernet 测试
Ultra Ethernet 引入了多项新机制，以提升以太网在 AI 和 HPC 环境中的性能、可靠性和效率。在部署之前，必须根据规范和预期行为对这些机制进行验证，尤其是在需要端点、交换机和网络结构之间实现互操作性的场景中。
SNE Ignite 400G 提供可控的网络损伤能力，帮助工程师在真实的不利条件下验证 Ultra Ethernet 机制。
SNE Ignite 400G 将精确的网络损伤引入 AI 流量
- 时延（Delay） – 在实验室中重现与距离相关的网络时延条件
- 丢包（Loss） – 测试 AI 和 RDMA 流量在数据包丢失或被丢弃时的响应
- 抖动（Jitter） – 模拟时延变化，以验证在网络时序不一致情况下的性能
- 损坏（Corruption） – 注入数据包错误，以测试协议的韧性和恢复能力
- 重复（Duplication） – 重现数据包重复条件，以验证流量处理行为
- 丢弃（Drop） – 移除选定的数据包，以测试恢复机制、超时响应和工作负载韧性
在高速环境中支持网络损伤仿真
适用于 SNE Ignite 400G 的测试应用场景
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