Juniper_Ethernet_based_AI_networking_v2_RUS_30_09_2026.pdf
Изучаем новые технологии
В прикреплении файл со статьей компании HPE Juniper Networking «Открытая, основанная на Ethernet, сеть ЦОДов для ИИ (искусственного интеллекта)», опубликованной в 2025 году. Использование традиционных технологий и архитектуры ЦОДов не позволяет удовлетворить жестким требования к пропускной спосбности и задержкам, которые рабочие нагрузки, связанные с искусственным интеллектом (ИИ), предъявляют к сетевой инфраструктуре и ЦОДам. ЦОДы для ИИ отличаются специализированной сетевой инфраструктурой, когда отдельные сети используются, соответственно, для обучения и для выполнения задач вывода данных, то есть инференса. Развертывание кластеров для ИИ (искусственного интеллекта) - это сложный, трудоемкий и дорогостоящий процесс. Практически каждая компания сегодня определяет стратегию эффективного использования инфраструктуры ЦОДов для реализации корпоративных инициатив в области ИИ. У предприятий, инвестирующих в ИИ-приложения, ограничены ресурсы для развертывания ЦОДов (Центров Обработки Данных) и оптимизации дорогостоящих мощностей GPU без привязки к конкретному поставщику. В настоящее время предпринимаются активные шаги по снижению зависимости от решений единственного производителя оборудования и по формированию открытого конкурентного рынка, характеризующегося разнообразием графических процессоров и широким использованием самой распространенной в мире технологии канального уровня (L2), а именно, Ethernet. Решение компании HPE Juniper Networking для ЦОДов с поддержкой ИИ, - это быстрый и гибкий способ развертывания высокопроизводительных кластеров для обучения моделей ИИ, выполнения операций вывода (инференса) и хранения данных, а также наиболее простое в эксплуатации решение при ограниченных ИТ-ресурсах.
Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4
Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia
В прикреплении файл со статьей компании HPE Juniper Networking «Открытая, основанная на Ethernet, сеть ЦОДов для ИИ (искусственного интеллекта)», опубликованной в 2025 году. Использование традиционных технологий и архитектуры ЦОДов не позволяет удовлетворить жестким требования к пропускной спосбности и задержкам, которые рабочие нагрузки, связанные с искусственным интеллектом (ИИ), предъявляют к сетевой инфраструктуре и ЦОДам. ЦОДы для ИИ отличаются специализированной сетевой инфраструктурой, когда отдельные сети используются, соответственно, для обучения и для выполнения задач вывода данных, то есть инференса. Развертывание кластеров для ИИ (искусственного интеллекта) - это сложный, трудоемкий и дорогостоящий процесс. Практически каждая компания сегодня определяет стратегию эффективного использования инфраструктуры ЦОДов для реализации корпоративных инициатив в области ИИ. У предприятий, инвестирующих в ИИ-приложения, ограничены ресурсы для развертывания ЦОДов (Центров Обработки Данных) и оптимизации дорогостоящих мощностей GPU без привязки к конкретному поставщику. В настоящее время предпринимаются активные шаги по снижению зависимости от решений единственного производителя оборудования и по формированию открытого конкурентного рынка, характеризующегося разнообразием графических процессоров и широким использованием самой распространенной в мире технологии канального уровня (L2), а именно, Ethernet. Решение компании HPE Juniper Networking для ЦОДов с поддержкой ИИ, - это быстрый и гибкий способ развертывания высокопроизводительных кластеров для обучения моделей ИИ, выполнения операций вывода (инференса) и хранения данных, а также наиболее простое в эксплуатации решение при ограниченных ИТ-ресурсах.
Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4
Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia