Juniper Networks stellt branchenweit erstes Ops4AI-Lab vor

Validiertes Design für „Networking for AI“ mit Partnern wie NVIDIA, Broadcom und Intel maximiert die KI-Workload-Leistung und beschleunigt die Time-to-Value.

München, 16. Juli 2024 – Juniper Networks®, einer der führenden Anbieter von sicheren und KI-gesteuerten Netzwerken, kündigt heute das erste und umfassendste Multivendor-Lab für die Validierung von automatisierten End-to-End-Lösungen für KI-Rechenzentren an. Automatisierte Switching-, Routing-, Storage- und Compute-Lösungen von führenden Anbietern sowie neue Juniper Validated Designs (JVD) beschleunigen die Time-to-Value bei der Bereitstellung von KI-Clustern.

Juniper arbeitet eng mit einer Vielzahl von Partnern zusammen, um mit flexiblen, einfach zu verwaltenden Datacenter-Infrastrukturen die beste KI-Workload-Performance zu ermöglichen. Schlüsselelement der AI-Native Networking Platform von Juniper ist die „Networking for AI“-Lösung bestehend aus einer Spine-Leaf-Rechenzentrumsarchitektur auf der Basis von AI-optimierten 400G- und 800G-Switches der QFX-Serie und Routern der PTX-Serie. Die Lösung wird über nachhaltige, hochleistungsfähige Firewalls mit hoher Effektivität gesichert und über die Juniper Apstra Data Center Assurance Software und den Marvis Virtual Network Assistant (VNA) verwaltet. Juniper Apstra und Marvis bieten zentrale Ops4AI-Funktionen (gemeinsame Werkzeuge, Prozesse und Lösungen für den AI-Einsatz) wie intent-basiertes Networking, Multivendor-Switch-Management, Application/Flow/Workload Awareness, proaktive AIOps-Aktionen und eine dialogfähige GenAI-Schnittstelle. Mit der umfassenden „Networking for AI“-Lösung von Juniper können Kunden und Partner die Job Completion Time (JCT) für KI-Trainings, die Latenz bei der Inferenz reduzieren und die GPU-Auslastung erhöhen. Die Bereitstellungszeiten für KI-Trainings werden um bis zu 85 Prozent, die Betriebskosten um bis zu 90 Prozent reduziert.

Um KI-Cluster zu vereinfachen und die Netzwerkleistung zu maximieren, kündigt Juniper zudem neue Ops4AI-Softwareerweiterungen an. Zu den Neuerungen gehören:

  • Fabric-Autotuning für KI: Die Telemetriedaten von Routern und Switches werden genutzt, um die optimalen Parametereinstellungen für die Durchsatzkontrolle in der Fabric automatisch zu berechnen und zu konfigurieren. Dabei wird die Closed-Loop-Automatisierungsfunktion von Juniper Apstra eingesetzt, um eine optimale KI-Workload-Leistung zu erzielen.
  • Globales Load-Balancing: Eine vollständige Übersicht über Congestion Hotspots im Netzwerk wird für den Lastausgleich des KI-Verkehrs in Echtzeit verwendet und sorgt so für geringere Latenzzeiten, eine bessere Netzwerkauslastung und reduzierte Job Completion Times.
  • End-to-End-Transparenz vom Netzwerk bis zu den SmartNICs: Juniper bietet eine ganzheitliche End-to-End-Sicht auf das Netzwerk, einschließlich SmartNICs von Nvidia (BlueField und ConnectX) und anderen.

Branchenweit erstes herstellerübergreifendes Ops4AI-Labor

Offenheit und Zusammenarbeit sind der richtige Weg, um KI-Rechenzentren aus der derzeitigen Early-Adopter-Phase heraus zu einem effektiven Einsatz auf dem Massenmarkt zu führen. Der End-to-End-Betrieb einer herstellerübergreifenden KI-Rechenzentrumsinfrastruktur war bisher schwierig. Das hat zu vertikal integrierten anbietergebundenen KI-Rechenzentrumslösungen mit langen Lieferzeiten geführt. Aus diesem Grund hat Juniper das branchenweit erste Ops4AI-Labor ins Leben gerufen, an dem das Partner-Ökosystem von Juniper beteiligt ist. Dazu gehören unter anderem Broadcom, Intel, Nvidia und Weka. Das Ops4AI Lab ist in der Unternehmenszentrale von Juniper in Sunnyvale, Kalifornien, angesiedelt. Es steht allen qualifizierten Kunden und Partnern offen, die ihre eigenen KI-Workloads mit modernsten GPU-Computing- und Speichertechnologien, Ethernet-basierten Netzwerken und automatisierten Abläufen testen möchten. Ops4AI-Lab-Tests mit validierten Ethernet-Fabrics liefern eine vergleichbare Leistung wie InfiniBand-basierte KI-Infrastrukturen.

Validierte Designs von Juniper sorgen für mehr Sicherheit

Bei den Juniper Validated Designs (JVD) handelt es sich um integrierte Lösungen, die in Best-Practice-Designs auf Basis spezifischer Plattformen und Softwareversionen konzipiert und getestet wurden, und so eine schnelle Bereitstellung ermöglichen. Das erste JVD für KI-Rechenzentren wurde bereits veröffentlicht. Es basiert auf Nvidia A100- und H100-Rechnern, Speichern von Junipers Ökosystempartnern und Junipers Leaf- und Spine-Switches für Rechenzentren. Diese neue Ops4AI-JVD ergänzt die bestehenden JVDs von Juniper für automatisierte, sichere Rechenzentren mit QFX- und PTX-Spines, QFX-Leaf-Switching, Rechenzentrumsautomatisierung sowie den SRX- und vSRX/cSRX-Lösungen von Juniper.

„Best-of-Breed-Lösungen setzen sich immer durch, das gilt auch für die Bereiche Compute, Storage, Networking und Operations in AI Datacenters“, erklärt Praveen Jain, Senior Vice President und General Manager GM of AI and Data Center bei Juniper Networks. „Juniper hat in das Ops4AI-Labor, die JVDs und ein neues Förderprogramm investiert um sicherzustellen, dass unsere Kunden und Partner ein Maximum an Auswahl, Flexibilität und Stabilität beim Aufbau einer GenAI-Lösung haben. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, hochleistungsfähige, herstellerübergreifende KI-Rechenzentrumslösungen mit geringer Latenz aufzubauen, die einfach, schnell und wirtschaftlich zu implementieren und zu betreiben sind.“

„DeepL hat es sich zur Aufgabe gemacht, Sprachbarrieren für Unternehmen auf der ganzen Welt abzubauen. Mittlerweile vertrauen uns mehr als hunderttausend Unternehmen weltweit bei der Bereitstellung ihrer Übersetzungen“, erklärt Guido Simon, Director of Engineering bei DeepL. „Um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, benötigten wir ein zuverlässiges Rechenzentrumsnetzwerk mit hohem Durchsatz, exzellenter Skalierbarkeit und angemessenen Betriebskosten. Bei der Unterstützung unserer KI-Workloads spielen die QFX-Switches von Juniper eine zentrale Rolle. Sie bieten eine robuste Netzwerkbasis für den effizienten Betrieb unserer rechenintensiven Infrastruktur.“

Am 23. Juli findet gemeinsam mit dem Analysten Bob Laliberte des Research-Unternehmens theCUBE und den KI-Experten von Juniper die virtuelle Veranstaltung „Seize the AI Moment“ statt. Sie bietet einen tiefen Einblick in das sich rasant entwickelnde Ökosystem für KI-Rechenzentren mit AMD, Broadcom, ePlus, Intel, Broadcom und WEKA sowie den KI-Rechenzentrums-Kunden Deutsche Bahn und PayPal.

Zusätzliche Informationen:

Diese Presseinformation ist ab sofort im Internet abrufbar unter  https://pr-com.de/companies/juniper-networks/ 

Über Juniper Networks

Juniper Networks ist davon überzeugt, dass Konnektivität nicht dasselbe ist wie eine gute Verbindung. Die KI-native Netzwerkplattform von Juniper wurde von Grund auf für den Einsatz von KI entwickelt, um „außergewöhnliche, hochsichere und nachhaltige Benutzererfahrungen“ vom Edge über das Rechenzentrum bis zur Cloud bereitzustellen. Weitere Informationen unter Juniper Networks oder auf X, LinkedIn und Facebook.

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