800G-Transceiver von AddOn Networks
Optische Anschlüsse verbessern KI- und ML-Einsatz
AddOn Networks hat eine neue Reihe von 800G-Transceivern vorgestellt, die Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sowie eine stärkere Automatisierung in Rechenzentren ermöglichen sollen.
Die Produktreihe unterstützt laut AddOn sowohl InfiniBand als auch Ethernet. Der Hersteller hat sie nach eigenem Bekunden entwickelt, um Anwenderunternehmen eine attraktive Alternative zu Netzwerkausrüstern zu bieten, wenn es um den Aufbau und die Wartung erweiterter optischer Netzwerke geht.
Betreiber von Rechenzentren sind auf eine umfangreiche Daten-, Speicher- und Rechenkapazität angewiesen, um die erhöhten Geschwindigkeiten und geringen Latenzzeiten zu gewährleisten, die für die Bewältigung der wachsenden Anforderungen der Branche erforderlich sind. KI- und ML-Tools optimieren die bestehende Infrastruktur und ermöglichen eine präzise Datenanalyse für eine schnellere Entscheidungsfindung und eine stärkere Automatisierung.
Doch die für einen erfolgreichen Betrieb erforderliche Bandbreite und der Mangel an kompatiblen Lösungen auf dem Markt machen die Auswahl des richtigen Produkts zu einer Herausforderung. Mit seiner Produkteinführung will AddOn Networks nun Betreibern die Möglichkeit eröffnen, ihre bestehenden Netzwerke zu optimieren und gleichzeitig einen erstklassigen Support-Service und eine Verkürzung der Lieferzeiten für Ersatzteile zu erhalten.
„Diese Transceiver-Familie markiert eine spannende neue Ära für AddOn Networks“, sagte dazu Ray Hagen, Director of Product Line Management bei AddOn Networks. „Unternehmen, die in der Rechenzentrumsbranche tätig sind, kennen vielleicht schon die Vorteile von 800G-Transceivern, aber wenn sie diese direkt über Netzausrüster bestellen, haben sie oft mit langen Vorlaufzeiten und unnötigen Verzögerungen bei der Lieferung zu kämpfen.“ Mit dem neuen Angebot an Transceivern wolle man die Zeitspanne von der Bestellung bis zur Lieferung signifikant verkürzen. „So können Betreiber die Leistung ihrer Rechenzentren mit Hilfe von KI- und ML-Tools maximieren und gleichzeitig erhebliche Kosten- und Zeiteinsparungen erzielen“, wie Hagen versprach.
Die Transceiver verbessern die Handhabung und Verarbeitung bandbreitenintensiver Datenflüsse bei der Migration von einer seriellen CPU-basierenden Architektur zu einem parallelen Datenfluss in der Graphics Processing Unit (GPU). Nach der Implementierung in die bestehende Infrastruktur werde nicht nur die Übertragung von Daten beschleunigt, Betreibern könnten auch zusätzliche Funktionen zur Erhöhung der Speicher- und Rechenkapazität nutzen.
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