KI-Datencenter-Netzwerke

Einfache und nahtlose Betreibererfahrung, mit der Sie Zeit und Geld sparen

Die jüngsten Fortschritte in der generativen künstlichen Intelligenz (KI) faszinieren hunderte Millionen Menschen auf der ganzen Welt – und haben KI und maschinelles Lernen (ML) ins Rampenlicht der Unternehmen gerückt. Datencenter sind die Motoren der KI, und Datencenter-Netzwerke spielen eine kritische Rolle bei der Verbindung und Maximierung der Nutzung teurer GPU-Server.

KI-Training, das an der Zeit, die zur Ausführung von Jobs benötigt wird (Job Completion Time, JCT), gemessen wird, ist ein enormes Problem im Bezug auf parallele Verarbeitung. Um Ihre kostspieligen GPUs so effektiv wie möglich zu nutzen, ist eine schnelle und zuverlässige Netzwerk-Fabric erforderlich. Das richtige Netzwerk ist entscheidend für die Optimierung des ROI und die Rechnung ist ganz einfach: Gestalten Sie das richtige Netzwerk für enorme Einsparungen bei KI-Anwendungen.

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So hilft Ihnen Juniper

Die Lösung für KI-Datencenter-Netzwerke von Juniper ist der schnelle Weg, ein leistungsstarkes KI-Training und Inferenznetzwerke mit einem hochflexiblen Design, die leicht zu verwalten sind, mit limitierten IT-Ressourcen bereitzustellen. Mit der Integration des branchenführenden AIOps und erstklassigen Netzwerktechnologien helfen wir Kunden, ohne Probleme hochleistungsfähige Netzwerk-Fabrics zu entwerfen, die leicht zu betreiben sind und die schnellsten JCTs aufweisen, während sie gleichzeitig die GPU-Nutzung mit limitierten IT-Ressourcen maximieren.

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Simplifizierte Betriebsabläufe für bis zu 90 % geringere Betriebskosten für das Netzwerk

Unser „Operations-First“-Ansatz hilft Ihnen Zeit und Geld zu sparen, und das ohne Anbieterbindung. Die einzigartige Intent-based-Automatisierung von Juniper Apstra schützt die Betreiber vor Netzwerkkomplexität und beschleunigt die Bereitstellung. Die neuen AIOPs-Funktionen im Datencenter mit Marvis, unserem virtuellen Netzwerkassistenten (VNA), verbessern die Benutzererfahrung der Betreiber und Endbenutzer zusätzlich, indem sie es den Kunden ermöglichen, Probleme proaktiv zu erkennen und schnell zu beheben. Das Ergebnis ist eine bis zu 85 % schnellere Bereitstellung bei der Verwendung von Juniper für KI-Datencenter-Netzwerke.

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100 % Kompatibilität mit allen führenden GPUs, Fabrics und Switches.

Proprietäre Lösungen zur Bindung von Unternehmen können KI-Innovationen behindern. Die Lösung von Juniper gewährleistet die schnellste Innovation, maximiert die Flexibilität des Designs und verhindert eine Anbieterbindung für Backend-, Frontend- und Speicher-KI-Netzwerke. Unsere offene, KI-optimierte Ethernet-Lösung garantiert schnelle Funktionen und Kostenersparnisse, während Apstra die einzige Lösung für Betriebsabläufe im Datencenter und Zuverlässigkeit in anbieterunabhängigen Netzwerken ist. Juniper bietet Ihnen die Freiheit, jede GPU, jede Fabric und jeden Switch auszuwählen, um die individuellen Anforderungen Ihrer Datencenter-Netzwerke am besten zu erfüllen.

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Einsatzbereite Lösungen für bis zu 10-mal bessere Zuverlässigkeit

Juniper liefert einsatzbereite Lösungen zur flexiblen und einfachen Bereitstellung leistungsstarker KI-Datencenter, vom Switching und Routing bis hin zu Betrieb und Sicherheit. Validierte Designs von Juniper (JVDs) simplifizieren die Bereitstellung und Fehlerbehebung, damit Sie Ihr nächstes großartiges KI-Modell schnell und mit Zuversicht erstellen können. Die Siliziumvielfalt unserer Produkte steigert die Skalierbarkeit, Leistung und Kundenflexibilität, während die integrierte Sicherheit KI-Workloads und die Infrastruktur vor Cyberangriffen schützt.

Erfahren Sie mehr über das KI-Datencenter von Juniper

Entdecken Sie sichere End-to-End-Lösungen, mit denen Sie flexibel und einfach leistungsstarke KI-Datencenter aufbauen. Schauen Sie sich das Erklärungsvideo an und erfahren Sie, wie die offene, KI-optimierte Ethernet-Lösung von Juniper schnellere Funktionen und Kostenersparnisse garantiert.

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Datencenter-Netzwerke

Simplifizierung der Abläufe und Gewährleistung der Zuverlässigkeit mit dem automatisierten Datencenter. Juniper unterstützt Sie bei der Automatisierung und kontinuierlichen Validierung des gesamten Lebenszyklus des Netzwerks, um Design, Bereitstellung und Betrieb zu simplifizieren.

Vernetzung von Datencentern

Die DCI-Lösungen von Juniper ermöglichen eine nahtlose Interkonnektivität, die herkömmliche Skalierbarkeitsbeschränkungen, Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter und Interoperabilitätsprobleme überwindet.

Converged Optical Routing Architecture (CORA)

CORA ist eine erweiterbare, nachhaltige, automatisierte Lösung für die Konvergenz von IP- und optischer Übertragung. Es liefert die wesentlichen Bausteine, die Betreiber benötigen, um transformative IP-over-DWDM-Strategien für 400G-Netzwerke und darüber hinaus in Metro-, Edge- und Core-Netzwerken einzusetzen.

IP-Speichernetzwerke

Simplifizieren Sie Ihre Datenspeicherung und steigern Sie die Datencenter-Leistung mit All-IP-Speichernetzwerken. Nutzen Sie die neuesten Technologien wie NVMe/RoCEv2 mit 100G/400G-Switching oder NVMe/TCP, um Hochleistungsspeicher zu erstellen oder Ihre Speicher und Daten in einem einzigen Netzwerk zu konvergieren.

KUNDENERFOLG

SambaNova macht hochleistungsfähiges und rechenintensives maschinelles Lernen einfach und skalierbar

KI verspricht, das Gesundheitswesen, die Finanzdienstleistungen, die Fertigung, den Einzelhandel und andere Branchen zu verändern. Allerdings müssen viele Unternehmen, die die Geschwindigkeit und Effektivität menschlicher Arbeit verbessern wollen, erst noch das volle Potenzial von KI ausschöpfen.

Zur Überwindung der Komplexität beim Aufbau von komplexem und rechenintensivem maschinellem Lernen (ML) hat SambaNova DataScale entwickelt. DataScale ist eine integrierte Software- und Hardware-Systemplattform, die auf der rekonfigurierbaren Dataflow-Architektur (RDA) von SambaNova Systems basiert. Sie wurde unter Verwendung offener Standards und Benutzerschnittstellen entwickelt und ist von den Algorithmen bis zum Silizium optimiert. Juniper Switching bewegt riesige Datenmengen für die Datascale-Systeme und -Services von SambaNova.  

SambaNova – Bild

KI-Datencenter-Netzwerke – FAQ

Welche Arten von Unternehmen priorisieren die Bereitstellung von KI/ML-Lösungen in ihren Datencentern heute?

Die KI-Nachfrage motiviert Hyperscaler, Cloud-Anbieter, Unternehmen, Behörden und Bildungseinrichtungen dazu, KI in ihre Geschäftssysteme zu integrieren, um den Betrieb zu automatisieren, Inhalte und Kommunikation zu generieren und den Kundenservice zu verbessern.

Was ist der Unterschied zwischen den Trainings- und Inferenzstadien der KI?

KI-Modelle werden während der Trainingsphase mit sorgfältig gestalteten Datensätzen erstellt. Das Training umfasst mehrere GPUs, wobei dutzende, hunderte oder tausende GPUs zu einem Cluster gehören. Und alle GPUs sind in einem Netzwerk verbunden und tauschen kontinuierlich Daten aus. Nach dieser Trainingsphase ist das Modell im Wesentlichen fertig. Während der Inferenzphase interagieren User mit dem Modell, das Bilder erkennen oder Bilder und Text generieren kann, um auf Benutzerfragen zu antworten. Das Training ist in der Regel ein Offline-Job, während die Inferenz online ist.

Was sind die Komponenten der Lösung für die Netzwerkinfrastruktur in KI-Datencentern, und wie ermöglicht Juniper diese?

Massive KI-Datensätze erfordern eine größere Rechenleistung, schnellere Speicherung sowie Netzwerke mit hoher Kapazität und niedriger Latenz. Juniper hilft Ihnen wie folgt dabei, diese Anforderungen zu erfüllen:

  • Compute: KI/ML-Compute-Cluster stellen hohe Anforderungen an das Netzwerk zwischen den Knoten. Die Job-Abschlusszeit (JCT) ist von entscheidender Bedeutung und das Netzwerk spielt eine wichtige Rolle beim effizienten Betrieb des Clusters. Juniper bietet eine Reihe leistungsstarker, nicht-blockierender Switches mit tiefer Pufferfunktion und Überlastungsmanagement, die, wenn sie optimal gestaltet sind, jeden Netzwerkengpass beseitigen.
  • Speicherung: In KI/ML-Clustern und Hochleistungscomputing kann selten ein gesamter Datensatz oder ein Modell auf den Compute-Knoten gespeichert werden, sodass ein leistungsstarkes Speichernetzwerk erforderlich ist. Juniper Switches der QFX-Serie können für die IP-Speicherkonnektivität verwendet werden: Sie bieten volle Unterstützung für Remote Direct Memory Access Netzwerke (RDMA), einschließlich Non-Volatile Memory Express/RDMA über konvergiertes Ethernet (NVMe/RoCE) und Network File System (NFS)/RDMA.
  • Netzwerk: KI-Trainingsmodelle erfordern intensive Rechenvorgänge, die auf Hunderten oder Tausenden CPU-, GPU- und TPU-Prozessoren verteilt sind. Diese Berechnungen benötigen horizontal skalierbare und fehlerfreie Netzwerke mit hoher Kapazität. Juniper QFX-Switches und Router der PTX-Serie unterstützen diese umfangreichen Rechenvorgänge in Datencentern mit branchenführendem Switching- und Routing-Durchsatz und Funktionen zur Vernetzung von Datencentern (Data Center Interconnect, DCI).

Wie simplifiziert das KI-Datencenter von Juniper den Betrieb im Datencenter?

Apstra ist die führende Plattform für Datencenter-Automatisierung und Zuverlässigkeit von Juniper.   Sie automatisiert den gesamten Lebenszyklus des Netzwerks, vom Entwurf bis zum täglichen Betrieb, in anbieterübergreifenden Datencentern mit kontinuierlicher Validierung, leistungsstarken Analysen und Ursachenermittlung, um Zuverlässigkeit zu garantieren.  Mit dem Marvis VNA für Datencenter geht diese Information von Apstra in die Juniper Mist Cloud und wird in einem gemeinsamen VNA Dashboard zur umfassenden Einsicht angezeigt.  Der Marvis VNA für Datencenter bietet ebenfalls eine solide Konversationsschnittstelle (unter Verwendung von GenAI), was die Wissensdatenbank immens simplifiziert.  

Wie adressiert die Lösung von Juniper für KI-Datencenter-Netzwerke die Überlastungsverwaltung, Load Balancing und Latenzanforderungen für eine maximale KI-Leistung?

Die nicht blockierenden Datencenter-Switches von Juniper bieten tiefgehende Buffering- und Überlastungsverwaltung zur Beseitigung von Netzwerkengpässen. Zum Ausgleich von Datenverkehrslasten unterstützen wir dynamisches Load Balancing und adaptives Routing. Zur Überlastungsverwaltung unterstützt Juniper Data Center Quantized Congestion Notification (DCQCN), Priority Flow Control (PFC) und Explicit Congestion Notification (ECN). Um die Latenz zu reduzieren, setzt Juniper erstklassige Merchant-Siliziumtechnologie und benutzerdefinierte ASIC-Architekturen ein, die gegebenenfalls Puffer, die virtuelle Ausgabe-Warteschlange (VOQ) und zellbasierte Fabrics in unseren Spine-Architekturen maximieren.

Was bietet Juniper für die IP-Speicherung?

Unser Portfolio inkludiert offene, standardbasierte Switches für IP-basierte Speicherkonnektivität mittels NVMe/RoCE oder NFS/RDMA (siehe FAQ). Unsere Lösungsdesigns für IP-Speicher-Netzwerke eignen sich sowohl für kleine Konfigurationen mit vier Knoten als auch für hunderte oder tausende Speicherknoten.