ネオクラウドおよび GPU クラウド事業者向けのネットワーク
IP Infusion は、GPU クラウドを支えるネットワークを提供します。ロスレス GPU ファブリック、ストレージネットワーク、テナント向けフロントエンド、アウトオブバンド管理のそれぞれに、認定済みスイッチ上の OcNOS-DC を 1 つのサポート契約で提供します。
1 台の GPU サーバー、4 つのネットワーク
GPU クラウドでは、すべてのサーバーが 4 つのネットワークに接続します。GPU バックエンドファブリック、ストレージ、テナント向けフロントエンド、管理です。OcNOS-DC はこの 4 つすべてで動作するため、1 つのチームが 1 つのソフトウェアファミリーでクラウド全体を運用できます。
ネットワークを選ぶと、そのトラフィックを表示します
GPU バックエンド。 GPU の集合通信は専用のルーテッドファブリックで動作します。レイヤー 3 上の PFC と ECN により RoCEv2 トラフィックをロスレスに保ち、動的ロードバランシングがフローレットを負荷の低いアップリンクへ移します。Tomahawk 5 スイッチは 64 × 800G を収容します。
ストレージ。 ストレージトラフィックには専用のネットワークを用意し、PFC と ECN でロスレスに保ちます。ストレージが EVPN-VXLAN ファブリックを共有する場合も、対応スイッチでは PFC と ECN が VXLAN 上で動作します。
フロントエンド。 顧客はフロントエンドネットワークを通じて GPU にアクセスします。対応する Trident 3 および Trident 4 スイッチでは、EVPN-VXLAN によって各テナントに専用の VRF と VNI を割り当て、MAC 制限とルートターゲットフィルタリングを適用します。
管理。 アウトオブバンド管理は、管理 VRF とゼロタッチプロビジョニングを備えた 1G スイッチで動作するため、管理トラフィックは本番ネットワークから分離されます。
説明用の図です。
学習と推論では、ネットワークへの要件が異なります
ネオクラウドはその両方に対応します。学習では少数の大規模クラスタに、安定した同期トラフィックが流れます。推論トラフィックは多数のサイトにまたがり、バースト的に発生します。
| ネットワークから見た違い | トレーニングAI ファクトリー | 推論リアルタイムサービス |
|---|---|---|
| 配置 | 少数の大規模 GPU クラスター | 多数のリージョナル拠点とエッジ拠点 |
| トラフィック | GPU 間の大容量で同期した集団通信 | 小さくレイテンシーが重要なリクエスト |
| 負荷プロファイル | 長時間にわたる持続的でほぼ全開の GPU 使用率 | バースト的で伸縮自在、数秒でスパイク |
| ネットワークに求められるもの | 持続的な帯域でもロスレス | 低レイテンシーで各レイヤーを冗長化 |
GPU クラウドで OcNOS-DC が実行する機能
各ネットワークが利用する機能です(OcNOS 機能マトリクスより)。
| 機能 | その働き | 対応範囲 |
|---|---|---|
| レイヤー 3 上の PFC と ECN | ルーテッドファブリック全体でロスレス RoCEv2 を実現し、トラフィッククラス間に ETS を適用 | すべての OcNOS-DC |
| 動的ロードバランシング | フローレットを負荷の低いアップリンクへ移動 | 一部のスイッチ |
| PFCデッドロックの検出と回復 | 停止した優先キューを検出して回復 | 一部のスイッチ |
| EVPN-VXLAN | VXLAN 上のレイヤー 2 EVPN、テナントごとに VRF と VNI | Trident 3 および 4 |
| テナント制限 | テナントごとの MAC 制限とルートターゲットフィルタリング | 一部のスイッチ |
| VXLAN 上の PFC と ECN | EVPN-VXLAN ファブリック上のロスレスなストレージトラフィック | 一部のスイッチ |
| MLAG と EVPN マルチホーミング | MLAG はアクティブ/アクティブモード、EVPN はシングルアクティブまたはポートアクティブモード | 一部のスイッチ |
| スイッチに搭載するコヒーレント光モジュール | サイト間の 400G および 800G ZR、OpenZR+ リンク | 一部のスイッチ |
| 管理 VRF と ZTP | アウトオブバンド管理とゼロタッチプロビジョニング | すべての OcNOS-DC |
サポート状況はスイッチのモデルとライセンスによって異なります。 OcNOS機能マトリクスをご確認ください。
ネットワーク別のスイッチ
各ネットワークには、そのトラフィックに適したスイッチを使用します。いずれも OcNOS-DC で動作します。

GPU ファブリックのスパインおよびリーフ
Edgecore AIS800-64D
Tomahawk 5 · 51.2 Tbps
64 × 800G

400G GPU レールリーフ
Edgecore AS9736-64D
Tomahawk 4 · 25.6 Tbps
64 × 400G

フロントエンドおよびストレージリーフ
UfiSpace S9300-32D
Trident 4 · 12.8 Tbps
32 × 400G

アウトオブバンド管理
UfiSpace S6301-56ST
Trident 3 · 120 Gbps
48 × 1G, 8 × 10G
OcNOS on open switches carries the AI fabric at 40 to 60% lower hardware cost 、ポート速度と radix が同等の専有プラットフォームより低いコストで運びます。 ロスレス AI ファブリックの仕組みを見る。 認定済みスイッチの全一覧は、OcNOS ハードウェア互換性リストでご覧いただけます。
データセンターで OcNOS を運用する事業者
IzarLink
25G アクセスを冗長化された 100G コアに集約し、データセンターとピアリング拠点を相互接続する EVPN-VXLAN コア。
事例を読む →Nextlink Internet
コアのデータセンター運用に OcNOS-DC、ミドルマイル伝送に OcNOS-SP を採用し、11 州にわたる Edgecore ハードウェア上で運用しています。
事例を読む →Scott Data
コロケーションサービスを提供する Tier III 認証取得済みのデータセンターキャンパス全体で、UfiSpace、Edgecore、Celestica のハードウェア上で OcNOS が稼働しています。
事例を読む →「IP Infusion OcNOS は、技術的な深さと改善されたネットワーク経済性をもたらし、将来を見据えた拡張性、セキュリティ、レジリエンスを備えたデータセンターコアへのタイムリーなアップグレードを可能にしてくれました。」
Alexis Guirlé、IzarLink CEO
ネオクラウドネットワーキングに関するご質問。
ネオクラウドや GPU クラウド事業者が AI に必要とするネットワークは何ですか?
1 つのプラットフォームで AI の学習と推論の両方に対応できますか?
GPU クラウドでは、顧客同士をどのように分離しますか?
リンクやスイッチに障害が発生したとき、ファブリックはどのように推論を継続させますか?
AI の学習と推論に向けたネットワークベンダーは、どのように評価すればよいですか?
ネオクラウドはサイト間をどのように接続しますか?
データシートおよびソリューションブリーフ各種。
チームと共有できる OcNOS-DC データシートと 2 つのブリーフです。簡単なフォームの入力後、すぐに PDF をダウンロードできます。
OcNOS 800G ロスレス AI Fabric
Tomahawk 5 スパイン上のロスレス RoCEv2 ファブリック:SKU 階層、認定済みプラットフォーム、導入アーキテクチャ。
概要資料を入手EVPN-VXLAN データセンターファブリック
EVPN-VXLAN によるリーフスパイン型データセンターファブリック:テナントごとの VRF と VNI、EVPN マルチホーミング、BGP unnumbered、ルートターゲットフィルタリング。
概要資料を入手OcNOS-DC データシート
OcNOS-DC の完全な仕様。EVPN-VXLAN と Ethernet for AI の機能セット、ソフトウェア SKU、サポート対象ハードウェアプラットフォーム、ソリューション発注ガイドを収録しています。
データシートを入手OcNOS 800G ロスレス AI Fabric
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EVPN-VXLAN データセンターファブリック
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OcNOS-DC データシート
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GPU クラウドネットワークを計画しましょう。
GPU の規模、テナント、サイトをお知らせください。IP Infusion のエンジニアが、各ネットワークを認定済みスイッチに割り当てます。
こちらからご連絡いたしましょうか?
必要事項をご記入いただければ、IP Infusion のエンジニアが AI トレーニングと推論のための 1 つのオープンファブリックの設計をお手伝いします。ご希望の場合にのみご連絡します。