Usafirishaji wa moja kwa moja kwa
Wasiliana Nasi
Kufuatilia Order
Tafuta
Utafutaji Mpya
Uchunguzi
Kapu Langu
Ingia

Kuponi
Nunua sasa,
kuokoa hadi 8%.

Uchunguzi
Wasiliana nasi

maoni
Maoni yako
Je, ungetukadiriaje?
Urahisi wa matumizi:
Kununua maoni:
Maelezo ya bidhaa:
  • Mambo muhimu
  • Mwongozo wa Kubuni
  • Bidhaa Iliyopendekezwa
  • kulinganisha
Nukuu ya Haraka <saa 24

Vivutio vya Kitambaa cha AI kwa Makundi ya GPU Nyingi

Jenga vitambaa vya Ethernet vyenye latency ya chini ukitumia swichi za Cisco, Aruba, Juniper, na Huawei pamoja na optiki za 10/25/40/100/400G na DAC/AOC kwa makundi ya AI GPU yanayoweza kupanuliwa.

Vitambaa vya Bandwidth ya Juu

Milango ya 25/40/100/400G ya uti wa mgongo huweka mafunzo ya GPU yakiwa yamejaa kwa kiwango kikubwa.

Muda Mfupi wa Kusubiri Uliobainika

Swichi za Cisco, Aruba, Juniper, Huawei hutoa muda wa kuchelewa wa microsecond unaoweza kutabirika.

Viunganishi vya AI vya Mwisho-Mwisho

Optiki za QSFP28/QSFP-DD na DAC/AOC mnene hurahisisha kebo za GPU zenye msongamano mkubwa.

Kubuni Mitandao Inayoweza Kupanuliwa kwa Makundi ya GPU ya AI

Chunguza jinsi ya kubuni vitambaa vya mtandao vinavyoweza kupanuliwa na vya muda mfupi vinavyounganisha nodi moja za GPU katika makundi ya AI yenye msongamano mkubwa, vinavyojumuisha usanifu wa spine-leaf, upangaji wa kipimo data, na mbinu bora za kuunganisha kwa ajili ya mafunzo na mzigo wa kazi wa makadirio.

Kubuni

  • Changamoto Muhimu katika Mitandao kwa Upanuzi wa GPU ya AI

    Mafunzo ya AI na makundi ya utabiri husukuma mitandao hadi mipaka yake kwa trafiki ya mashariki-magharibi, tabia ya milipuko midogo, na uvumilivu mkali wa kuchelewa na jitter. Miundo ya kitamaduni ya ngazi tatu mara nyingi huwa vikwazo wakati wa kuongeza kutoka kwa seva moja ya GPU hadi makundi ya raki nyingi, na kusababisha usajili kupita kiasi, muda usiotabirika wa kukamilisha kazi, na kebo tata. Kuelewa mifumo ya trafiki, kipimo data kinachohitajika cha mgawanyiko wa sehemu mbili, na vikoa vya kushindwa ni muhimu kabla ya kuchagua modeli ya kitambaa au mkakati wa macho, haswa kwa mazingira yanayolenga mzigo wa kazi wa AI na HPC ulioongezeka haraka na mchanganyiko.

    Jadili Changamoto Zako
Kubuni

  • Vitambaa vya Mgongo na Majani na Ubunifu wa Muunganisho wa Kasi ya Juu

    Mara tu changamoto hizi zitakapotambuliwa, kitambaa cha uti wa mgongo kisichozuia au cha usajili wa chini kinachozidi kiwango cha usajili huwa msingi wa utendaji wa akili bandia unaoweza kutabirika. Swichi za Leaf hutoa muunganisho wa TOR kwa seva za GPU, huku swichi za uti wa mgongo zikitoa usambazaji wa njia nyingi kwa gharama sawa kwenye maganda. Uteuzi makini wa optiki za 10/25/40/100/400G, DAC, na kebo za AOC huruhusu ucheleweshaji thabiti, topolojia iliyorahisishwa, na njia safi za uhamiaji kadri msongamano wa GPU na kasi ya viungo inavyoongezeka. Kubuni kuzunguka maganda ya moduli, violezo vya kawaida vya viungo, na ongezeko la ukuaji wazi huwezesha timu kupaa mlalo bila kubuni upya mtandao mzima.

    Panga Ubunifu Wako wa Kitambaa
Kubuni

  • Mbinu Bora za Uendeshaji kwa Muunganisho wa Kundi la AI

    Kwa kuzingatia yaliyo hapo juu, shughuli na mkakati wa mzunguko wa maisha ni muhimu ili kuweka makundi ya AI yakiaminika kwa kiwango kikubwa. Kuweka sanifu kwenye seti ndogo ya aina za transceiver na kebo hurahisisha vipuri na utatuzi wa matatizo. QoS thabiti, usimamizi wa msongamano, na sera za ufuatiliaji katika safu za mgongo, majani, na mkusanyiko husaidia kudumisha muda mdogo wa kuchelewa hata chini ya kazi nzito. Miundo ya pod iliyoandikwa, utoaji otomatiki, na njia wazi za uboreshaji kutoka 25G hadi 100/400G huwezesha timu kupanua uwezo wa GPU bila usumbufu mwingi huku zikihifadhi utendaji wa mtandao na SLA za programu.

    Pata Ushauri wa Utekelezaji

Vitambaa vya Mgongo-Majani dhidi ya Mitandao ya Ngazi Tatu kwa AI

Vitambaa vya Ethernet vya majani ya mgongo hutoa muda mfupi wa kusubiri, kipimo data cha juu, na upimaji rahisi kwa makundi ya AI GPU kuliko mitandao ya zamani ya vituo vya data vya biashara vya ngazi tatu.

MtazamoMtandao wa Jadi wa Ngazi Tatu
Kitambaa cha Ethaneti cha Mgongo-Majani kwa AI
Matokeo Kwako
Kuchelewa na HopsTrafiki hupitia ufikiaji, mkusanyiko, na tabaka za msingi, na kuongeza msisimko na mtetemo kwa mtiririko wa AI mashariki-magharibi.Trafiki ya GPU yoyote huvuka miruko inayoweza kutabirika ya 1-2 yenye muda wa kusubiri unaoendelea na wa chini sana.Muunganiko wa haraka wa mafunzo ya AI na utendaji thabiti zaidi wa hitimisho kwa mifumo nyeti kwa muda uliotumika.
Trafiki Mashariki-Magharibi dhidi ya Kaskazini-KusiniImeboreshwa kwa ajili ya trafiki ya seva-mteja-kaskazini-kusini, si mawasiliano mengi ya GPU-hadi-GPU-mashariki-magharibi.Imeundwa kwa ajili ya kipimo data kikubwa cha mashariki-magharibi kati ya nodi za GPU na podi za AI.Matumizi ya juu ya GPU na vikwazo vichache wakati wa kuongeza kazi za mafunzo zilizosambazwa.
Scalability na UpanuziKuongeza ukubwa kunahitaji usanifu upya wa mkusanyiko/msingi, mara nyingi kufikia kikomo cha chasisi na usajili kupita kiasi.Panua mstari kwa kuongeza swichi zaidi za majani na uti wa mgongo zenye utendaji unaotabirika.Kukua kutoka kwa majaribio ya nodi moja hadi makundi makubwa ya GPU nyingi bila kubuni upya kitambaa.
Kipimo data na Usajili wa Kupita KiasiUsajili mwingi kati ya tabaka; Viungo vya juu vya 10/40G vinaweza kuziba seva za GPU za 25/100/400G.Viungo vya kipimo data cha juu cha 25/100/400G vyenye miundo iliyopangwa kwa uangalifu ya usajili kupita kiasi au isiyozuia.Ubora wa uhakika wa trafiki ya GPU mashariki-magharibi na kukamilisha haraka mafunzo makubwa.
Ugumu wa Kebo na TopolojiaMpangilio wa tabaka nyingi, kasi tofauti za viungo, na njia changamano hufanya uunganishaji wa kebo na utatuzi wa matatizo kuwa mgumu zaidi.Muunganisho sare wa jani hadi uti wa mgongo kwa kutumia DAC/AOC yenye msongamano mkubwa na optiki hurahisisha muundo.Usambazaji wa haraka, shughuli rahisi, na hatari iliyopunguzwa ya makosa ya kebo katika raki na podi za GPU.
Vipengele vya Uboreshaji wa Vitambaa vya AIUsaidizi mdogo kwa ajili ya urekebishaji wa RoCE, ECN, PFC, na usimamizi wa msongamano katika ngazi zote.Imeundwa kwa ajili ya Ethernet isiyo na hasara au karibu isiyo na hasara yenye RoCE, ECN, PFC, na QoS kwa ajili ya mzigo wa kazi wa AI.Utendaji thabiti zaidi kwa mafunzo yaliyosambazwa, upimaji, na harakati kubwa za seti ya data.
Utayari wa Baadaye kwa 100/400GKadi za zamani za chassis na laini huenda zisiweze kutumia milango minene ya 100/400G au optiki za kisasa za QSFP-DD.Imejengwa takriban swichi 25/100/400G zilizo tayari na kebo na nyaya za QSFP28/QSFP-DD zilizosanifiwa.Hulinda uwekezaji na kurahisisha uhamiaji hadi kwenye mifumo ya GPU ya kizazi kijacho na vitambaa vya AI vya haraka zaidi.

Je, unahitaji Msaada? Wataalamu wa Ufundi Wanapatikana Sasa.

  • + 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
Kupata Quote
Live Chat
Je, unahitaji Msaada? Wataalamu wa Ufundi Wanapatikana Sasa.

Kesi za Matumizi ya Mitandao ya AI kwa Vikundi vya GPU

Gundua mahali ambapo vitambaa vya kituo cha data cha Cisco, HPE Aruba, Juniper, na Huawei, kama vile ruta, optiki, na DAC/AOC, vinafaa zaidi wakati wa kuongeza AI kutoka nodi moja za GPU hadi makundi makubwa ya GPU nyingi.

Makundi ya Mafunzo ya AI

Makundi ya Mafunzo ya AI

  • Jenga vitambaa vya mafunzo vya GPU vyenye uwezo wa hali ya juu kwa LLM, mifumo ya kuona, na injini za mapendekezo. Swichi za Cisco Nexus, Aruba CX, Juniper QFX, na Huawei CloudEngine spine-leaf zenye viungo vya 100/400G, optiki za QSFP28/QSFP-DD, na kebo za DAC/AOC zenye latency ya chini huweka gradients zikitiririka na GPU zikitumika kikamilifu.
Ukadiriaji wa Wakati Halisi

Ukadiriaji wa Wakati Halisi

  • Huduma za AI zinazozingatia ucheleweshaji wa nishati kama vile kugundua ulaghai, mapendekezo, na roboti za mazungumzo. Swichi za juu-juu na ruta za pembeni hutumia viungo vya 25/100G na miunganisho ya DAC/AOC yenye msongamano mkubwa ili kutoa mwitikio wa kiwango cha microsecond, QoS inayoweza kutabirika, na utunzaji wa trafiki unaotegemeka wa mashariki-magharibi na kaskazini-kusini.
HPC na Uigaji

HPC na Uigaji

  • Saidia CFD, uchanganuzi wa hatari, mabomba ya jenomu, na mzigo wa kazi wa kisayansi wenye kipimo data kinachoamua na utendaji wa kuongeza ukubwa. Usanifu wa jani la mgongo wenye ubadilishaji wa 40/100/400G, vitambaa vilivyoelekezwa, na vipitishi vya macho hutoa upitishaji usiozuia unaohitajika kwa kazi za uigaji zilizounganishwa kwa karibu za HPC na GPU.
Mabomba ya Data ya AI

Mabomba ya Data ya AI

  • Boresha ulaji wa data, uchimbaji wa vipengele, na modeli inayohudumia kati ya hifadhi, CPU, na GPU. Swichi za TOR zenye kipimo data cha juu na mkusanyiko, pamoja na viungo vya optiki vya 10/25/100G na DAC, huondoa vikwazo kati ya maziwa ya data, hifadhi ya vitu, na nodi za GPU katika mabomba ya kisasa ya AI na MLOps.
Vitambaa vya AI vya Maeneo Mengi

Vitambaa vya AI vya Maeneo Mengi

  • Unganisha podi na makundi ya GPU katika vituo au maeneo ya data. Vipanga njia vya kukusanya data vya Cisco ASR, MX, na Huawei NE, vilivyounganishwa na vipitishi vya macho vya 100/400G, hutoa DCI thabiti na yenye uwezo wa juu kwa mafunzo yaliyosambazwa, uigaji wa modeli, na usanidi wa AI ya wingu mseto unaosimamiwa na makampuni na MSP.

maswali yanayoulizwa mara kwa mara

Ninawezaje kuchagua swichi na vipanga njia sahihi za kupanuliwa kutoka seva moja ya GPU hadi kundi la AI la GPU nyingi?

Anza kutoka kwa mzigo wako wa kazi wa AI unaolengwa na mpango wa ukuaji. Kwa makundi mazito ya mafunzo, weka kipaumbele vitambaa vya Ethernet vyenye muda mfupi na visivyozuia kwa kutumia Cisco Nexus/Catalyst 9000, HPE Aruba CX, Juniper QFX, au Huawei CloudEngine kama swichi za spine-leaf, na upange milango ya 25/100/400G kwa trafiki ya mashariki-magharibi kati ya nodi za GPU. Kwa muunganisho wa kituo cha kaskazini-kusini na kati ya data, ukubwa wa vipanga njia vya Cisco ASR, Juniper MX, au Huawei NE kulingana na upitishaji jumla, vipengele vinavyohitajika vya uelekezaji (MPLS, EVPN, Uelekezaji wa Sehemu), na uthabiti. Timu yetu inaweza kukusaidia kusahihisha ukubwa wa kitambaa ili uweze kuanza na seva chache na kuongeza hadi raki na podi kamili za GPU bila uboreshaji wa forklift.

Ninahitaji kasi na optiki gani za mtandao kwa makundi ya AI GPU (25G/40G/100G/400G, QSFP28, QSFP-DD, DAC, AOC)?

  • Kwa ufikiaji/TOR kwa nodi za GPU: Milango inayoelekea seva ya 25G au 100G ni ya kawaida leo, mara nyingi hutumia nyaya za DAC kwa miunganisho ya ndani ya raki isiyofikika sana na AOC kwa uendeshaji mrefu kidogo huku ikiweka muda wa kusubiri chini na kebo kuwa rahisi.
  • Kwa viungo vya juu vya jani la mgongo na mkusanyiko: Optiki za 100G na 400G QSFP28/QSFP-DD zinapendekezwa kwa vitambaa vya mafunzo vya AI, vyenye moduli za LR/DR/FR kwa umbali mrefu na DAC/AOC yenye msongamano mkubwa kwa viungo vya upana wa masafa mafupi na wa juu ndani ya maganda na safu.

Je, ninaweza kuchanganya chapa (Cisco, HPE Aruba, Juniper, Huawei) na vipitishi vya watu wengine kwenye mtandao wangu wa AI bila kupoteza utendaji au utangamano?

Ndiyo, mitandao ya AI ya wauzaji wengi ni ya kawaida, lakini lazima ipangwe kwa uangalifu. Vitambaa vingi vya spine-leaf hutumia Cisco Nexus au Juniper QFX katikati huku vikitumia HPE Aruba CX au Huawei CloudEngine kwenye safu ya ufikiaji/TOR, huku Ethernet inayotegemea viwango (25/40/100/400G) ikitoa uwezo wa kufanya kazi pamoja. Unapotumia kebo za optiki za wahusika wengine au zisizo za OEM (QSFP28/QSFP-DD) na DAC/AOC, ni muhimu kuhakikisha utangamano wa msimbo, vipengele vinavyoungwa mkono, na mpangilio wa programu dhibiti ili kuepuka mipini ya viungo au kasi iliyopunguzwa.
    Mambo muhimu ya kuzingatia kuhusu utangamano
  • Thibitisha kipitisha sauti na msimbo wa DAC/AOC dhidi ya swichi maalum au modeli ya kipanga njia na toleo la programu (km, Cisco NX-OS, Junos, ArubaOS-CX, Huawei VRP) ili kuhakikisha milango inatoka kwa kasi iliyokusudiwa bila makosa.
  • Angalia usaidizi wa vipengele vya hali ya juu kama vile urekebishaji wa hitilafu ya mbele (FEC), hali za kuzuka (4x25G, 4x100G), na ufuatiliaji wa DOM ili kudumisha upitishaji unaotabirika na ucheleweshaji mdogo katika makundi ya mafunzo ya AI.
    Jinsi router-switch.com husaidia
  • Tunatoa michanganyiko ya swichi na ruta za Cisco, HPE Aruba, Juniper, na Huawei zilizojaribiwa awali zenye optiki za QSFP28/QSFP-DD zinazolingana na kebo za DAC/AOC, kupunguza hatari ya matatizo ya ushirikiano katika kitambaa chako cha AI GPU.
  • Washauri wetu wa suluhisho wanaweza kukagua mazingira yako yaliyopo na kupendekeza bili ya vifaa (BOM) iliyothibitishwa, yenye wauzaji wengi ambayo inasawazisha utendaji, gharama, na uwezo wa kupanuka wa siku zijazo kwa mzigo wa kazi wa AI na HPC.

Vitambaa vya Ethernet vya spine-leaf vinalinganishwaje na mitandao ya kitamaduni ya ngazi tatu kwa makundi ya AI GPU?

Kwa mafunzo ya AI na uhitimisho mkubwa, usanifu wa spine-leaf hutoa muda wa kusubiri unaoweza kutabirika, uelekezaji wa njia nyingi za gharama sawa (ECMP), na kipimo data kisichozuia mashariki-magharibi katika nodi za GPU—uwezo ambao miundo ya kitamaduni ya msingi-mkusanyiko-ufikiaji hujitahidi kuilinganisha. Vitambaa vya spine-leaf vinavyotumia Cisco Nexus, Aruba CX, Juniper QFX/EX, au Huawei CloudEngine huwezesha hesabu thabiti za hop na kipimo data cha juu cha sehemu mbili, ambazo ni muhimu kwa kazi za mafunzo zilizosambazwa, ulandanishi wa vigezo, na mzigo wa kazi wa HPC unaotumia data nyingi. Hii husababisha muunganiko wa haraka wa modeli, matumizi bora ya GPU, na upimaji bora zaidi kutoka nodi moja hadi makundi ya GPU nyingi.

Vipi kuhusu udhamini, usaidizi wa kiufundi, na mzunguko wa maisha kwa bidhaa hizi za mitandao ya AI?

  • Cisco, HPE Aruba, Juniper, na Huawei kila moja hutoa udhamini tofauti wa vifaa, usajili wa programu, na chaguo tofauti za usaidizi kwa wauzaji (km, SmartNet, Foundation Care, Mikataba ya Huduma), na hizi zinaweza kutofautiana sana kulingana na familia ya bidhaa, kiwango cha leseni, na eneo.
  • router-switch.com Hukusaidia kuchagua swichi, ruta, optiki, na nyaya za DAC/AOC zinazoendana na ramani yako ya AI na mkakati wa mzunguko wa maisha, ikiwa ni pamoja na njia za upangaji na uhamiaji wa EOS/EOL kwa ajili ya uboreshaji wa kipimo data (25G hadi 100G hadi 400G). Tafadhali kumbuka: Masharti mahususi ya udhamini na huduma za usaidizi zinaweza kutofautiana kulingana na bidhaa na eneo. Kwa maelezo sahihi, tafadhali rejelea taarifa rasmi. Kwa maswali zaidi, tafadhali wasiliana na: router-switch.com.

Inawezekanaje router-switch.com kusaidia kubuni na kuboresha mtandao wangu wa AI kutoka uthibitisho wa dhana hadi uzalishaji kamili?

router-switch.com hutoa mwongozo wa kuanzia mwanzo hadi mwisho kwa ajili ya mtandao wa AI, kuanzia ukubwa wa nodi moja ya awali au kundi dogo la GPU hadi usanifu wa vitambaa vya raki nyingi, GPU nyingi kwa kutumia Ethernet ya 25/100/400G. Tunakusaidia kuchagua mchanganyiko sahihi wa swichi za Cisco Nexus/Catalyst 9000, HPE Aruba CX, Juniper QFX/EX, na Huawei CloudEngine, pamoja na ruta za ASR, MX, na NE kwa ajili ya mkusanyiko na trafiki ya kituo cha data kati ya data. Mfumo wetu wa ikolojia ulioratibiwa wa optiki za QSFP28/QSFP-DD na nyaya za DAC/AOC zenye msongamano mkubwa umeboreshwa kwa ajili ya muda mfupi wa kuchelewa, upitishaji thabiti, na kebo safi katika raki na podi za GPU, kuhakikisha mafunzo yako ya AI na mzigo wa kazi wa hitimisho huongezeka kwa njia inayotabirika na kwa gharama nafuu.

Uhakiki Ulioangaziwa

Ethan Chambers

Tulihitaji kupanua kutoka nodi chache za GPU hadi kundi kamili la mafunzo ya AI bila kuathiri muda wa kuchelewa. Router-switch.com walitusaidia kubuni kitambaa cha Cisco na Juniper chenye jani la mgongo lenye optiki na DAC za 100/400G zinazofaa. Utendaji ni imara sana, uwasilishaji ulikuwa wa haraka, na mwongozo wao wa kabla ya mauzo ulituokoa wiki kadhaa za majaribio na hitilafu.

Amira El Masri

Timu yetu ya AI ilijitahidi kusawazisha matokeo, bajeti, na usaidizi wa wauzaji wengi. Router-switch.com Ilitoa suluhisho mseto la Aruba CX na Cisco Nexus lenye vipitishi vya 100G/400G vinavyolingana na vilivyofanya kazi. Walithibitisha utangamano, wakaboresha gharama za BOM, na wakatoa ufuatiliaji bora wa baada ya mauzo katika maeneo mengi.

Takumi Sato

Tulihitaji kitambaa cha muda mfupi wa kusubiri kwa ajili ya mafunzo ya GPU pamoja na DCI inayoaminika kwa ajili ya mzigo wetu wa kazi wa AI. Router-switch.com Ilipendekeza Huawei CloudEngine na Juniper MX zenye seti kamili ya optiki za QSFP na kebo za DAC/AOC. Usambazaji ulikuwa laini, nyaraka zikiwa wazi, na bei na muda wa kuongoza ulizidi wachuuzi wetu wa awali kwa kiasi kikubwa.

Masuluhisho Zaidi

Ethernet vs InfiniBand for AI & HPC Networks

Ethernet dhidi ya InfiniBand kwa Mitandao ya AI na HPC

Ulinganisho uliolenga wa Ethernet na InfiniBand kwa vitambaa vya AI/HPC—ucheleweshaji, upimaji, RDMA, na mabadiliko ya gharama.

Mitandao ya AI na HPC
Copper vs Fiber vs DAC/AOC Interconnects Guide

Mwongozo wa Viunganishi vya Copper vs Fiber vs DAC/AOC

Ulinganisho kamili wa shaba, nyuzi, DAC, na AOC-latency, kufikia, gharama, na 10G/25G/100G/400G ufaafu wa utumiaji.

Cabling & Transceivers
Beyond Bandwidth: The 100G+ Data Center Architecture

Zaidi ya Bandwidth: Usanifu wa Kituo cha Data cha 100G+

Msingi wa lazima wa 100G - ukuaji tayari wa AI, utendakazi wa kutochelewa

data Center
Ingia
Jiunge