Expressversand nach
Kontakt
Bestellung verfolgen
Suche
Beliebte Suche
Anfrage
Warenkorb
Login

Gutschein
Jetzt zitieren,
bis zu 8% sparen.

Anfrage
Kontakt

Rückmeldung
Ihre Rückmeldung
Wie würden Sie uns bewerten?
Einfache Anwendung:
Kauffeedback:
Produktdetails:
  • Highlights
  • Design Guide
  • Empfohlenes Produkt
  • Vergleich
Schnelles Angebot innerhalb von 24 Stunden

AI Fabric Highlights für Multi-GPU-Cluster

Entwickeln Sie latenzarme Ethernet-Fabrics mit Switches von Cisco, Aruba, Juniper und Huawei sowie 10/25/40/100/400G-Optiken und DAC/AOC für skalierbare KI-GPU-Cluster.

Hochbandbreitengewebe

25/40/100/400G Spine-Leaf-Ports sorgen für eine hohe Auslastung des GPU-Trainings im großen Maßstab.

Deterministische niedrige Latenz

Switches von Cisco, Aruba, Juniper und Huawei bieten eine vorhersehbare Latenz im Mikrosekundenbereich.

End-to-End-KI-Verbindungen

QSFP28/QSFP-DD-Optiken und dichte DAC/AOC vereinfachen die Verkabelung von GPUs mit hoher Dichte.

Entwurf skalierbarer Netzwerke für KI-GPU-Cluster

Erfahren Sie, wie Sie skalierbare Netzwerkstrukturen mit geringer Latenz entwerfen, die einzelne GPU-Knoten zu hochdichten KI-Clustern verbinden. Dabei werden Spine-Leaf-Architekturen, Bandbreitenplanung und Best Practices für die Verbindung von Trainings- und Inferenz-Workloads behandelt.

Entwerfen

  • Wichtigste Herausforderungen bei der Vernetzung für die Skalierung von KI-GPUs

    KI-Trainings- und Inferenzcluster bringen Netzwerke mit Ost-West-Verkehr, Mikroburst-Verhalten und strengen Toleranzen für Latenz und Jitter an ihre Grenzen. Traditionelle dreistufige Architekturen erweisen sich beim Skalieren von Einzel-GPU-Servern zu Multi-Rack-Clustern oft als Engpässe, was zu Überlastung, unvorhersehbaren Job-Abschlusszeiten und komplexer Verkabelung führt. Das Verständnis von Verkehrsmustern, der benötigten Bisektionsbandbreite und Ausfallbereichen ist unerlässlich, bevor ein Fabric-Modell oder eine Optikstrategie ausgewählt wird, insbesondere in Umgebungen, die auf schnelles Scale-out und gemischte KI- und HPC-Workloads abzielen.

    Besprechen Sie Ihre Herausforderungen
Entwerfen

  • Spine-Leaf-Gewebe und Hochgeschwindigkeits-Verbindungsdesign

    Sobald diese Herausforderungen identifiziert sind, bildet ein nicht blockierendes oder wenig überbuchtes Spine-Leaf-Netzwerk die Grundlage für eine vorhersehbare KI-Performance. Leaf-Switches stellen TOR-Konnektivität für GPU-Server bereit, während Spine-Switches kostengünstiges Multipath-Forwarding zwischen den Pods ermöglichen. Die sorgfältige Auswahl von 10/25/40/100/400G-Optiken, DAC- und AOC-Verkabelung gewährleistet konsistente Latenz, eine vereinfachte Topologie und reibungslose Migrationspfade bei steigender GPU-Dichte und Verbindungsgeschwindigkeit. Die Entwicklung modularer Pods, standardisierter Verbindungsvorlagen und klar definierter Wachstumsstufen ermöglicht es Teams, horizontal zu skalieren, ohne das gesamte Netzwerk neu gestalten zu müssen.

    Planen Sie Ihr Stoffdesign
Entwerfen

  • Bewährte Verfahren für den Betrieb der KI-Cluster-Konnektivität

    Aufbauend auf den obigen Ausführungen sind Betrieb und Lebenszyklusstrategie entscheidend für den zuverlässigen Betrieb von KI-Clustern im großen Maßstab. Die Standardisierung auf wenige Transceiver- und Kabeltypen vereinfacht die Ersatzteilversorgung und Fehlerbehebung. Einheitliche QoS-, Stauvermeidungs- und Überwachungsrichtlinien über Spine-, Leaf- und Aggregationsschichten hinweg tragen dazu bei, auch bei hoher Auslastung niedrige Latenzzeiten zu gewährleisten. Dokumentierte Pod-Designs, automatisierte Bereitstellung und klare Upgrade-Pfade von 25G auf 100/400G ermöglichen es Teams, die GPU-Kapazität mit minimalen Unterbrechungen zu erweitern und gleichzeitig die Netzwerkleistung und die Anwendungs-SLAs einzuhalten.

    Einsatzberatung einholen

Spine-Leaf Fabrics vs. Dreischichtige Netzwerke für KI

Spine-Leaf-Ethernet-Fabrics bieten im Vergleich zu herkömmlichen dreistufigen Enterprise-Rechenzentrumsnetzwerken eine geringere Latenz, eine höhere Bandbreite und eine einfachere Skalierung für KI-GPU-Cluster.

AspektTraditionelles dreistufiges Netzwerk
Spine-Leaf-Ethernet-Fabric für KI
Ergebnis für Sie
Latenz und HopsDer Datenverkehr durchläuft Zugriffs-, Aggregations- und Kernschichten, wodurch zusätzliche Hops und Jitter für Ost-West-KI-Flüsse entstehen.Der Datenverkehr zwischen beliebigen GPUs durchläuft vorhersehbare 1–2 Hops mit konstant extrem niedriger Latenz.Schnellere Konvergenz des KI-Trainings und stabilere Inferenzleistung für latenzempfindliche Modelle.
Ost-West-Verkehr vs. Nord-Süd-VerkehrOptimiert für Nord-Süd-Client-Server-Verkehr, nicht für dichte Ost-West-GPU-zu-GPU-Kommunikation.Konzipiert für maximale Ost-West-Bandbreite zwischen GPU-Knoten und KI-Pods.Höhere GPU-Auslastung und weniger Engpässe bei der Skalierung verteilter Trainingsaufträge.
Skalierbarkeit und ErweiterungSkalierung erfordert eine Neuarchitektur der Aggregation/des Kerns, was häufig zu Chassis- und Überbuchungsgrenzen führt.Skalieren Sie linear, indem Sie weitere Blatt- und Hauptschalter mit vorhersehbarer Leistung hinzufügen.Von Einzelknoten-Pilotprojekten zu großen Multi-GPU-Clustern wachsen, ohne die Architektur neu zu gestalten.
Bandbreite und ÜberbuchungHohe Überbelegung zwischen den Schichten; 10/40G-Uplinks können 25/100/400G-GPU-Server überlasten.Hochbandbreitenfähige 25/100/400G-Verbindungen mit sorgfältig geplanter Überbelegung oder nicht-blockierenden Designs.Garantierter Durchsatz für GPU-Ost-West-Verkehr und schnellere Abwicklung großer Trainingsläufe.
Komplexität der Verkabelung und TopologieMehrschichtige Hierarchien, unterschiedliche Verbindungsgeschwindigkeiten und komplexe Pfade erschweren die Verkabelung und Fehlersuche.Eine gleichmäßige Verbindung zwischen Blatt und Dornfortsatz durch hochdichte DAC/AOC und Optik vereinfacht die Konstruktion.Schnellere Bereitstellung, einfachere Bedienung und geringeres Risiko von Verkabelungsfehlern in GPU-Racks und -Pods.
KI-GewebeoptimierungsfunktionenEingeschränkte Unterstützung für RoCE-Tuning, ECN, PFC und Stauvermeidung auf allen Ebenen.Konzipiert für verlustfreies oder nahezu verlustfreies Ethernet mit RoCE, ECN, PFC und QoS für KI-Workloads.Deterministischere Leistung bei verteiltem Training, Checkpointing und der Übertragung großer Datensätze.
Zukunftssicherheit für 100/400GÄltere Gehäuse und Leitungskarten unterstützen möglicherweise keine dichten 100/400G-Ports oder moderne QSFP-DD-Optiken.Ausgelegt auf 25/100/400G-fähige Switches und standardisierte QSFP28/QSFP-DD-Optiken und -Kabel.Schützt Investitionen und vereinfacht die Migration zu GPU-Plattformen der nächsten Generation und schnelleren KI-Architekturen.

Benötigen Sie Hilfe? Technische Experten stehen Ihnen jetzt zur Verfügung.

  • +1-626-655-0998 (USA)
    UTC 15:00-00:00
  • +852-2592-5389 (HK)
    UTC 00:00-09:00
  • +852-2592-5411 (HK)
    UTC 06:00-15:00
Angebot Anfordern
Live-Chat
Benötigen Sie Hilfe? Technische Experten stehen Ihnen jetzt zur Verfügung.

Anwendungsfälle für KI-Netzwerke mit GPU-Clustern

Erfahren Sie, wo die Rechenzentrums-Fabrics, Router, Optiken und DAC/AOC-Verbindungen von Cisco, HPE Aruba, Juniper und Huawei am besten geeignet sind, wenn es darum geht, KI von einzelnen GPU-Knoten bis hin zu großen Multi-GPU-Clustern zu skalieren.

KI-Trainingscluster

KI-Trainingscluster

  • Entwickeln Sie leistungsstarke GPU-Trainingsumgebungen für LLMs, Bildverarbeitungsmodelle und Empfehlungssysteme. Spine-Leaf-Switches von Cisco Nexus, Aruba CX, Juniper QFX und Huawei CloudEngine mit 100/400G-Verbindungen, QSFP28/QSFP-DD-Optiken und DAC/AOC-Kabeln mit niedriger Latenz gewährleisten einen reibungslosen Gradientenfluss und eine optimale GPU-Auslastung.
Echtzeit-Inferenz

Echtzeit-Inferenz

  • Leistungsempfindliche KI-Dienste wie Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und Chatbots benötigen hohe Latenzzeiten. Top-of-Rack-Switches und Edge-Router nutzen 25/100G-Verbindungen und hochdichte DAC/AOC-Anschlüsse, um Reaktionszeiten im Mikrosekundenbereich, vorhersehbare Dienstgüte (QoS) und zuverlässige Ost-West- und Nord-Süd-Verkehrsabwicklung zu gewährleisten.
HPC & Simulation

HPC & Simulation

  • Unterstützen Sie CFD, Risikoanalysen, Genomik-Pipelines und wissenschaftliche Workloads mit deterministischer Bandbreite und skalierbarer Leistung. Spine-Leaf-Architekturen mit 40/100/400G-Switching, gerouteten Fabrics und optischen Transceivern bieten den blockierungsfreien Durchsatz, der für eng gekoppelte HPC- und GPU-beschleunigte Simulationsjobs erforderlich ist.
KI-Datenpipelines

KI-Datenpipelines

  • Optimieren Sie die Datenerfassung, Merkmalsextraktion und Modellbereitstellung zwischen Speicher, CPUs und GPUs. Hochbandbreitige TOR- und Aggregations-Switches in Kombination mit 10/25/100G-Optiken und DAC-Verbindungen beseitigen Engpässe zwischen Data Lakes, Objektspeicher und GPU-Knoten in modernen KI- und MLOps-Pipelines.
Multi-Site AI Fabrics

Multi-Site AI Fabrics

  • Verbinden Sie GPU-Pods und -Cluster über Rechenzentren oder Regionen hinweg. Cisco ASR-, MX- und Huawei NE-Aggregationsrouter, kombiniert mit optischen 100/400G-Transceivern, bieten ausfallsichere und leistungsstarke DCI für verteiltes Training, Modellreplikation und hybride Cloud-KI-Bereitstellungen, die von Unternehmen und Managed Service Providern (MSPs) verwaltet werden.

Häufig gestellte Fragen

Wie wähle ich die richtigen Spine-Leaf-Switches und Router aus, um von einem Single-GPU-Server zu einem Multi-GPU-KI-Cluster zu skalieren?

Beginnen Sie mit Ihrer angestrebten KI-Workload und Ihrem Wachstumsplan. Für Cluster mit hohem Trainingsaufkommen priorisieren Sie latenzarme, nicht-blockierende Ethernet-Fabrics mit Cisco Nexus/Catalyst 9000, HPE Aruba CX, Juniper QFX oder Huawei CloudEngine als Spine-Leaf-Switches und planen Sie 25/100/400G-Ports für den Ost-West-Verkehr zwischen GPU-Knoten ein. Für die Nord-Süd- und Inter-Data-Center-Konnektivität dimensionieren Sie Cisco ASR-, Juniper MX- oder Huawei NE-Router basierend auf dem Gesamtdurchsatz, den benötigten Routing-Funktionen (MPLS, EVPN, Segment Routing) und der Ausfallsicherheit. Unser Team unterstützt Sie bei der optimalen Dimensionierung der Fabric, sodass Sie mit wenigen Servern beginnen und ohne aufwändige Upgrades auf vollständige GPU-Racks und -Pods skalieren können.

Welche Netzwerkgeschwindigkeiten und optischen Schnittstellen benötige ich für KI-GPU-Cluster (25G/40G/100G/400G, QSFP28, QSFP-DD, DAC, AOC)?

  • Für den Zugriff/TOR auf GPU-Knoten: Serverseitige Ports mit 25G oder 100G sind heute üblich. Dabei werden häufig DAC-Kabel für kurze Verbindungen innerhalb des Racks und AOC-Kabel für etwas längere Strecken verwendet, wobei die Latenz niedrig und die Verkabelung einfach gehalten wird.
  • Für Spine-Leaf-Uplinks und Aggregation werden 100G- und 400G-QSFP28/QSFP-DD-Optiken für KI-Trainings-Fabrics empfohlen, mit LR/DR/FR-Modulen für größere Entfernungen und hochdichten DAC/AOC für Kurzstreckenverbindungen mit hoher Bandbreite innerhalb von Pods und Rows.

Kann ich in meinem KI-Netzwerk Transceiver verschiedener Marken (Cisco, HPE, Aruba, Juniper, Huawei) und von Drittanbietern mischen, ohne Leistungseinbußen oder Kompatibilitätseinbußen hinnehmen zu müssen?

Ja, KI-Netzwerke mit Komponenten verschiedener Hersteller sind weit verbreitet, erfordern aber eine sorgfältige Planung. Viele Spine-Leaf-Architekturen nutzen Cisco Nexus oder Juniper QFX im Kernnetzwerk und HPE Aruba CX oder Huawei CloudEngine auf der Zugriffs-/TOR-Schicht. Standardbasiertes Ethernet (25/40/100/400G) gewährleistet die Interoperabilität. Bei der Verwendung von Optiken von Drittanbietern oder Nicht-OEM-Produkten (QSFP28/QSFP-DD) und DAC/AOC-Kabeln ist es entscheidend, die Kompatibilität der Codierung, die unterstützten Funktionen und die Firmware-Anpassung sicherzustellen, um Verbindungsabbrüche oder Geschwindigkeitsreduzierungen zu vermeiden.
    Wichtige Kompatibilitätsaspekte
  • Überprüfen Sie die Transceiver- und DAC/AOC-Codierung anhand des jeweiligen Switch- oder Routermodells und der Softwareversion (z. B. Cisco NX-OS, Junos, ArubaOS-CX, Huawei VRP), um sicherzustellen, dass die Ports mit der vorgesehenen Geschwindigkeit fehlerfrei hochfahren.
  • Prüfen Sie die Unterstützung für erweiterte Funktionen wie Vorwärtsfehlerkorrektur (FEC), Breakout-Modi (4x25G, 4x100G) und DOM-Überwachung, um einen vorhersehbaren Durchsatz und geringe Latenz in KI-Trainingsclustern zu gewährleisten.
    Wie router-switch.com hilft
  • Wir bieten vorgetestete Kombinationen von Cisco-, HPE Aruba-, Juniper- und Huawei-Switches und -Routern mit passenden QSFP28/QSFP-DD-Optiken und DAC/AOC-Kabeln an, wodurch das Risiko von Interoperabilitätsproblemen in Ihrer KI-GPU-Infrastruktur reduziert wird.
  • Unsere Lösungsberater können Ihre bestehende Umgebung überprüfen und Ihnen eine validierte, herstellerübergreifende Stückliste (BOM) empfehlen, die Leistung, Kosten und zukünftige Skalierbarkeit für KI- und HPC-Workloads in Einklang bringt.

Wie schneiden Spine-Leaf-Ethernet-Fabrics im Vergleich zu herkömmlichen dreistufigen Netzwerken für KI-GPU-Cluster ab?

Für KI-Training und groß angelegte Inferenz bieten Spine-Leaf-Architekturen vorhersagbare niedrige Latenz, ECMP-Routing (Equal-Cost Multi-Path) und blockierungsfreie Ost-West-Bandbreite zwischen GPU-Knoten – Fähigkeiten, die herkömmliche Core-Aggregation-Access-Architekturen nur schwer erreichen. Spine-Leaf-Fabrics mit Cisco Nexus, Aruba CX, Juniper QFX/EX oder Huawei CloudEngine ermöglichen konsistente Hop-Anzahlen und höhere bispektroskopische Bandbreite, die für verteilte Trainingsprozesse, Parametersynchronisation und datenintensive HPC-Workloads entscheidend sind. Dies führt zu einer schnelleren Modellkonvergenz, besserer GPU-Auslastung und effizienterer Skalierung von Einzelknoten bis hin zu Multi-GPU-Clustern.

Wie sieht es mit Garantie, technischem Support und Lebenszyklus für diese KI-Netzwerkprodukte aus?

  • Cisco, HPE Aruba, Juniper und Huawei bieten jeweils unterschiedliche Hardware-Garantien, Software-Abonnements und Hersteller-Supportoptionen (z. B. SmartNet, Foundation Care, Serviceverträge) an, die je nach Produktfamilie, Lizenzstufe und Region stark variieren können.
  • router-switch.com Wir unterstützen Sie bei der Auswahl von Switches, Routern, optischen Komponenten und DAC/AOC-Kabeln, die zu Ihrer KI-Roadmap und Lebenszyklusstrategie passen, einschließlich EOS/EOL-Planung und Migrationspfaden für Bandbreiten-Upgrades (25 Gbit/s auf 100 Gbit/s und 400 Gbit/s). Bitte beachten Sie: Die Garantiebedingungen und Supportleistungen können je nach Produkt und Region variieren. Genaue Informationen finden Sie in den offiziellen Produktinformationen. Bei weiteren Fragen wenden Sie sich bitte an: router-switch.com.

Unsere Rubrik router-switch.com Hilfe bei der Konzeption und Optimierung meines KI-Netzwerks vom Proof of Concept bis zur vollständigen Produktion?

router-switch.com Wir bieten umfassende Beratung für KI-Netzwerke – von der Dimensionierung eines ersten Einzelknotens oder kleinen GPU-Clusters bis hin zur Architektur von Multi-Rack- und Multi-GPU-Fabrics mit 25/100/400G-Ethernet. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl der optimalen Kombination aus Cisco Nexus/Catalyst 9000, HPE Aruba CX, Juniper QFX/EX und Huawei CloudEngine Switches sowie ASR-, MX- und NE-Routern für Aggregation und Datenverkehr zwischen Rechenzentren. Unser sorgfältig zusammengestelltes Ökosystem aus QSFP28/QSFP-DD-Optiken und hochdichten DAC/AOC-Kabeln ist für geringe Latenz, konsistenten Durchsatz und eine saubere Verkabelung in GPU-Racks und -Pods optimiert. So stellen wir sicher, dass Ihre KI-Trainings- und Inferenz-Workloads vorhersehbar und kosteneffizient skalieren.

Ausgewählte Bewertungen

Ethan Chambers

Wir mussten von wenigen GPU-Knoten zu einem kompletten KI-Trainingscluster skalieren, ohne dabei die Latenz zu beeinträchtigen. Router-switch.com Sie haben uns bei der Entwicklung eines Spine-Leaf-Fabrics von Cisco und Juniper mit den passenden 100/400G-Optiken und DACs unterstützt. Die Performance ist absolut zuverlässig, die Lieferung erfolgte schnell, und ihre Beratung im Vorfeld hat uns wochenlanges Ausprobieren erspart.

Amira El Masri

Unser KI-Team hatte Schwierigkeiten, Durchsatz, Budget und die Unterstützung mehrerer Anbieter in Einklang zu bringen. Router-switch.com Sie lieferten eine hybride Aruba CX- und Cisco Nexus-Lösung mit passenden 100G/400G-Transceivern, die auf Anhieb funktionierte. Sie stellten die Kompatibilität sicher, optimierten die Stücklistenkosten und boten einen exzellenten Kundendienst in mehreren Regionen.

Takumi Sato

Wir benötigten eine Infrastruktur mit geringer Latenz für das GPU-Training sowie zuverlässiges DCI für unsere KI-Workloads. Router-switch.com Wir schlugen Huawei CloudEngine und Juniper MX mit einem kompletten Satz QSFP-Optiken und DAC/AOC-Kabeln vor. Die Implementierung verlief reibungslos, die Dokumentation war verständlich, und die Preise und Lieferzeiten waren deutlich günstiger als bei unseren bisherigen Anbietern.

Weitere Lösungen

Ethernet vs InfiniBand for AI & HPC Networks

Ethernet vs. InfiniBand für KI- und HPC-Netzwerke

Ein fokussierter Vergleich von Ethernet und InfiniBand für KI/HPC-Fabrics – Latenz, Skalierung, RDMA und Kosten-Kompromisse.

KI- und HPC-Netzwerke
Copper vs Fiber vs DAC/AOC Interconnects Guide

Leitfaden zu Kupfer-, Glasfaser- und DAC/AOC-Verbindungen

Ein vollständiger Vergleich von Kupfer, Glasfaser, DAC und AOC – Latenz, Reichweite, Kosten und Eignung für 10G/25G/100G/400G-Bereitstellungen.

Verkabelung & Transceiver
Beyond Bandwidth: The 100G+ Data Center Architecture

Mehr als Bandbreite: Die 100G+-Rechenzentrumsarchitektur

Die unverzichtbare 100G-Grundlage – KI-fähiges Wachstum, Leistung ohne Latenz

Rechenzentrum
Anmelden
Registrieren