确保 AI 基础设施的工作负载效率

对集群与设备进行全面测试，识别性能优化机会

为提升资源利用率，人们往往认为采购更多 GPU 是提升性能的唯一途径。然而，增加计算资源并不一定缩短任务完成时间，反而可能加剧网络拥塞等问题，从而降低整体性能。

优化资源，使其能够在网络故障与拥塞条件下保持韧性，才是确保 AI 工作负载效率的最佳方式。

通过仿真真实的高性能网络环境，并引入诸如时延、抖动和分组重排序等网络损伤，可对 GPU 集群进行全面测试，从而揭示潜在的性能优化空间。

AI Fabric 孪生用于网络优化

利用 Calnex SNE‑X 创建您的 AI 网络 Fabric 的性能孪生。通过仿真真实网络条件，包括分组时延、重排序和错误注入，确保 AI 模型部署具备稳健性与可靠性。

SNE‑X 支持对 AI 基础设施进行全面的测试与孪生建模，提供有关性能与韧性在生产环境中表现的关键洞察。

通过应用层测试确保卓越用户体验

Calnex 网络仿真器支持对 AI 驱动的应用平台进行全面的 QA 测试。通过模拟多样化的网络条件，可在部署前验证并优化用户体验。

确保您的应用在各种场景下都能稳定运行，包括网络时延、分组丢失和抖动等情况。借助 Calnex 网络仿真器，可及早识别潜在问题，从而确保终端用户获得始终如一的良好体验。