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Ops4AI Lab

Maximieren Sie Ihre GPU-Investition mit einem von Grund auf optimierten Netzwerk, das Sie bei der Umsetzung Ihrer größten KI-Vision unterstützt. Die Lösung von Juniper für KI-Datencenter ist die schnellste und flexibelste Möglichkeit, leistungsstarke Cluster für das KI-Training, -Inferenz oder als Speicher bereitzustellen, die einfach und mit limitierten IT-Ressourcen betrieben werden können.​  Und jetzt können Sie sich selbst im Juniper Ops4AI Lab davon überzeugen.

Confident Female Data Scientist Works on Personal Computer in Big Infrastructure Control and Monitoring Room with Neural Network. Woman Engineer in an Office Room with Colleagues.

So hilft Ihnen Juniper

Kunden und Partner können die Leistung und Funktionalität ihrer KI-Modelle jetzt ganz einfach in unserem exklusiven Labor in der Zentrale von Juniper in Sunnyvale, Kalifornien, validieren.

IT Technician Works on a Laptop in Big Data Center full of Rack Servers. He Runs Diagnostics and Maintenance, Sets up System.

Testen Sie, ob das KI-optimierte Ethernet von Juniper mit InfiniBand mithalten oder es sogar übertreffen kann.

Kunden können jetzt die Leistung von KI-optimiertem Ethernet-Switching für ihre Anwendungsszenarien validieren und die Komplettlösung für KI-Datencenter von Juniper für Inferenz, Training und Speicherung in die Praxis umsetzen. Testen Sie KI-Leistung und -Funktionalität mit MLCommons® MLPerf BERT-large, DLRM, Llama 2 oder bringen Sie Ihr eigenes Modell (BYOM) mit.

Data Center Female It Specialist Using Laptop. Server Farm Cloud Computing and Cyber Security Maintenance Administrator Working on Computer. Information Technology Professional.

Validieren Sie Ihre Designs, um erfolgreiche Ergebnisse zu gewährleisten

Validierte Designs von Juniper (JVDs) für Full-Stack-Fabric-, GPU- und Speichernetzwerke können Kunden sicher sein, dass ihre KI-Cluster vollständig geprüft, getestet und einsatzbereit sind. Kein Rätselraten mehr, einfach anschließen und loslegen.

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Automatisierung und Verwaltung über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg

Nutzen Sie die Intent-based Networking-Lösung Apstra von Juniper für die Entwicklung, Erstellung, Bereitstellung und Automatisierung des laufenden KI-Betriebs. Apstra bietet seinen Kunden mehr Flexibilität bei der Einstellung und ermöglicht gemeinsame NetDevOps-Prozesse für die gesamte KI-Infrastruktur.

Möchten Sie sich selbst überzeugen?

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Lassen Sie uns beginnen

Ops4AI Lab – FAQs

Was ist Ops4AI?

Unsere neue Lösung, Ops4AI, bietet bedeutende Verbesserungen, die den Kunden einen erheblichen Mehrwert bieten. Ops4AI umfasst eine einzigartige Kombination aus den folgenden Komponenten von Juniper Networks:

Zusammen beschleunigt Ops4AI die Time-to-Value hochleistungsfähiger KI-Datencenter, senkt die Betriebskosten und sorgt für reibungslose Prozesse.

Welche KI-Modelle können Kunden im Labor ausführen?  

Das Juniper KI-Labor nutzt verschiedene KI-Modelle, darunter:

  • LLAMA2  
  • BERT  
  • DLRM  
  • Und Kunden bringen oft ihr eigenes Modell (BYOM) mit.  

Kunden können die Standardmodelle (BERT, LLAMA, DRLM) für Benchmarking und Leistungstests einsetzen.  Sie können ihre Modelle auch über ein Juniper Validated Design (JVD) testen, das aus einer Spine-Leaf-Netzwerktopologie mit einem schienenoptimierten Design besteht. Wir testen MLCommons-Einreichungen im Labor. 

Was ist MLCommons?

MLCommons ist ein Konsortium der KI-Branche, das auf der Philosophie der offenen Zusammenarbeit zur Verbesserung von KI-Systemen basiert. Es hilft Unternehmen und Universitäten auf der ganzen Welt beim Aufbau besserer KI-Systeme.

Juniper war das erste Unternehmen, das im Februar/März einen Multi-Node-Llama2-Inferenz-Benchmark bei MLCommons einreichte und kürzlich auch für das MLPerf Training4.0 Benchmarking. Wir setzen uns für offene Architekturen ein, die Ethernet zur Verbindung von GPUs in Datencenter-Netzwerk-Fabrics verwenden. 

Was haben wir heute im Labor?

  • QFX-Serie von Juniper, PTX-Serie mit 400G- und 800G-Schnittstellen 
  • Juniper Apstra Fabric-Management- und Automatisierungslösung für Datencenter (Premium) 
  • Weka-Speicher  
  • Nvidia-GPUs (H100, A100); zusätzliche KI-Beschleuniger werden hinzugefügt (z. B. AMD MI300X)   

Werden die Ergebnisse der Kundentests des KI-Labors öffentlich verfügbar gemacht?

Wir respektieren die Vertraulichkeit und den Datenschutz von Kundenmodellen und Testdaten. Aus diesem Grund verwenden wir keine Kundenmodelle, um sie mit anderen Kunden zu testen. MLPerf-Modelle sind zwar öffentlich verfügbar, aber Kundenmodelle werden nicht geteilt. 

Ich bin Channel Partner von Juniper. Wie kann ich meinen Kunden Zugriff auf das Labor verschaffen?

Bitte besuchen Sie die Seite des Partnercenters, um den Zugriff zu beantragen.