构建 AI 工厂的复杂性源于需要高效集成计算、网络、安全与存储系统。为了快速部署 AI 并提高投资回报率，全新 NVIDIA DSX Air 支持企业在云上对整个 AI 工厂基础设施进行仿真，涵盖计算、网络、存储和安全。
在部署硬件之前就能对系统进行设计、测试和优化，这使得 AI 工厂的每一层都能作为一个经过优化的统一系统运行，从而避免因系统集成或错误配置导致的重大延迟或性能问题。DSX Air 还支持对资源部署、自动化和安全策略进行持续测试和验证，从而简化日常运营。
本文将介绍用户如何通过 NVIDIA DSX Air 加速部署进程，并通过简化的全栈集群管理获得更高效率。
DSX Air 如何实现 AI 工厂仿真
为了使 AI 工厂仿真对最终用户更加实用且具有实际价值，DSX Air 引入了以下增强功能。
保证容量
订阅模式提供有保障的资源容量且无资源配额限制，从而实现从预配置到停用的大规模、长期运行仿真。
统一帐户设置
与 NVIDIA GPU Cloud 深度集成，组织和团队可以通过 NVIDIA Cloud Account（NCA）统一管理访问权限和资源。用户可以通过 NGC 门户注册，获得 NVIDIA 的授权或由帐户所有者邀请的方式加入。对于个人组织，可为单个用户提供访问权限；而通过 DSX Air 等订阅激活的企业则支持多用户、团队和基于角色的访问控制，从而实现高效协作和资源共享。
仿真检查点
通过检查点功能，用户可以保存其仿真状态的快照，从而在暂停后继续工作，而不会丢失配置更改或数据。当仿真停止时，DSX Air 会自动创建检查点，用户可以查看、管理，或从任意已保存的检查点重新启动仿真。对于重要的检查点，用户还可以标记为收藏，以防止在存储空间达到上限时被自动删除，从而确保关键的仿真状态得以保留。该功能简化了 AI 基础设施仿真中的迭代测试、配置管理和运营连续性。
图 1 DSX Air 检查点：用于快照和迭代检查点
仿真历史记录
历史记录功能提供详细的事件日志，用于在仿真的整个生命周期中追踪事件。它记录了时间、事件类型、参与者和描述等关键信息，涵盖仿真创建、状态变更、检查点操作、用户操作和错误等操作。用户可以按关键字筛选条目，快速定位特定事件，从而更轻松地理解系统行为并高效地排查问题。
图 2 仿真历史记录追踪仿真生命周期中的关键事件
生态系统优化
生态系统合作伙伴可以将其软件镜像引入 Air 平台，实现与服务器、存储和路由器 OEM 以及专注于编排、安全和运营的 ISV 实现深度集成和互操作。借助该平台，企业可以构建并验证联合解决方案，将 NVIDIA 基础设施与合作伙伴产品相结合，确保 GPU、NVIDIA NVLink、以太网交换机、SuperNIC、DPU 和配套 ISV 工具在首发日实现无缝互操作。
DSX Air 在 AI 工厂全生命周期中的应用场景
通过对由 NVIDIA Spectrum-X 以太网和 NVLink 技术构建的完整计算网络进行仿真，企业可以加速 AI 基础设施的设计、验证和部署。这样可以降低集成风险并缩短部署周期。团队可以在不依赖物理硬件的情况下，实现自动化部署、测试软件定义配置，并评估变更影响。这些预生产验证可提高 AIOps 效率，并确保整个部署生命周期中的系统完整性。
对于下一代基础设施，DSX Air 支持对 NVIDIA Spectrum-6 以太网交换机和 NVLink 交换机的仿真，以部署基于 NVIDIA Vera Rubin 平台构建的 AI 工厂。
图 3 在 DSX Air 拓扑画布中仿真 NVIDIA Spectrum-6 SN6600 以太网交换机
CI/CD 集成和 DevOps 支持
通过 Python SDK 和 REST API，DSX Air 支持与现代 DevOps 工具链集成。这使得仿真环境能够在 CI/CD 工作流中以编程方式实例化，从而对软件和配置更新进行持续验证。同时，与 Git 和构件库集成还支持自动化部署测试，从而确保弹性软件交付、优化资源利用率和 AI 工厂运营的持续稳定。
开始使用
DSX Air 为技术培训和技能提升提供了一个安全的按需环境。该平台包括引导式演示，帮助用户使用 Cumulus Linux、NVIDIA Run：ai、Base Command Manager 等 NVIDIA 解决方案进行技能实践与提升。
团队还可以通过共享仿真环境复制生产环境，以便在安全、隔离的工作空间中进行体验式实践学习。这种方法减少了对专用硬件实验室的依赖，同时提高了运维熟练度并促进创新。
图 4 DSX Air demo marketplace 展示了使用 NVIDIA 产品进行技能培养的引导式演示
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