Juniper Networks kündigt 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-Rechenzentrums-Architektur 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 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.

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.

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.

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