生成式人工智慧的浪潮 AI
隨著計算節點和加速器數量的顯著增長,生成式人工智慧已大幅加快了在AI/ML集群中所需的規模和網路頻寬
AI 網路
需求高容量、扁平系統以有效處理大量數據,並實現低延遲和高吞吐率。
AI/ML 工作量
組織採用基於乙太網或VoQ的架構,旨在縮短工作完成時間。
AI 基礎設施效率
乙太網提供可靠性,而VoQ則降低了處理延遲。
啟用 AI/ML 工作負載
節能高效且可擴展的設計
800G 人工智慧/機器學習優化的 51.2T 乙太網架構
智邦的 Tomahawk®5 系列乙太網架構
堅固、精簡、針對AI/ML進行優化
技術資訊與規格
800G 人工智慧/機器學習優化的 VoQ 架構 DDC
智邦的 Jericho3 & Ramon3 VoQ 架構系統
高效、高可用性的 DDC
技術資訊與規格