Aviz und TensorWave arbeiten gemeinsam an der Verbesserung von GPU-Services mit innovativen RoCE-basierten AI Fabrics
May 15 2024 - 4:26PM
Business Wire
– Netzwerke für KI. KI für Netzwerke. Im Rahmen dieser
Kooperation werden die beiden führenden Unternehmen
fortschrittliche GPU-Services und RDMA-Netzwerkfunktionen mit
innovativen RoCE-basierten AI Fabrics bereitstellen, um den
wachsenden Anforderungen an KI-gestützte Anwendungen gerecht zu
werden.
Der heutige Tag ist ein wichtiger Meilenstein: Aviz Networks,
ein führender Anbieter von KI-Netzwerkl�sungen, gibt die
Kooperation mit TensorWave, einem richtungsweisenden Anbieter von
GPU-as-a-Service, bekannt. Der Fokus der Kooperation liegt auf
intelligenten Netzwerken zur Unterstützung von KI. Erreicht wird
dies durch die Implementierung von RoCE-basierten (RDMA over
Converged Ethernet) AI Fabrics zur Optimierung von
GPU-as-a-Service-Angeboten. Die Implementierung erfolgt mithilfe
der Open Network Enterprise Suite (ONES) von Aviz, einer
herstellerübergreifenden SONiC-L�sung.
Durch den Einsatz der Technologie von Aviz Networks wird
TensorWave sein GPU-as-a-Service-Angebot durch die Nutzung
innovativer AMD-basierter Beschleuniger des Typs MI300 erweitern,
um den gewachsenen Anforderungen eines Marktes gerecht zu werden,
in dem Unternehmen bestrebt sind, Generative KI, Large Language
Models (LLM) und Machine Learning für ihre Geschäftstätigkeit zu
nutzen. Aviz Networks ist bekannt für seine Produktreihe Networking
3.0, die bei KI-gestützten Netzwerkbetriebs- und
Netzwerkmanagementl�sungen eine Spitzenposition einnimmt.
TensorWave hat sich schnell zum führenden Anbieter von
GPU-as-a-Service entwickelt. Diese Kooperation wird die Kompetenzen
des Unternehmens weiter stärken. Die Integration der Technologie
von Aviz wird die Verwaltung und den Betrieb von RoCE-basierten AI
Fabrics verschiedener Anbieter erm�glichen, was für die Handhabung
unterschiedlicher GPUs, DPUs und High-Radix-Switches ganz
entscheidend ist. Zu den besonderen Fähigkeiten der ONES zählen
RoCE-Orchestrierung, Echtzeit-Transparenz und schwellenwertbasierte
Anomalie-Erkennung. Damit ist die L�sung der einzige
herstellerunabhängige AI Fabric Controller auf dem Markt.
Erweiterte RoCE-Orchestrierung und Anomalie-Erkennung in
Echtzeit
Die ONES zeichnet sich durch ihre innovativen
ROCE-Orchestrierungsfunktionen aus, mit denen Puffereinstellungen,
Priority Flow Control (PFC) und Explicit Congestion Notification
(ECN) präzise verwaltet werden k�nnen. Diese präzise Orchestrierung
stellt sicher, dass die Daten auf effiziente Weise durch das
Netzwerk geleitet werden, was für KI- und
Machine-Learning-Anwendungen, die die Verarbeitung in Echtzeit
erfordern, von entscheidender Bedeutung ist.
Darüber hinaus wird dank der ONES die Zuverlässigkeit des
Netzwerks durch Transparenz und Anomalie-Erkennung in Echtzeit
verbessert. Die Suite überwacht kontinuierlich das Netzwerk und
erkennt auf diese Weise Anomalien wie beispielsweise Paketverluste.
Durch ihre Reaktion werden potenzielle St�rungen verhindert, bevor
diese KI-/ML-Workloads beeinträchtigen k�nnen.
Zukunftssichere Funktionalität und Integration von Network
Copilot™
Die Funktionen der ONES, darunter die Unterstützung von
Plattformkonfigurationen hoher Dichte, sind besonders vorteilhaft
für Umgebungen, die mithilfe von TensorWave verwaltet werden. Die
Integration von Network Copilot™ mit der ONES erweitert diese
Funktionen um intelligente Steuerungs- und automatisierte
Verwaltungsfunktionen, wodurch die komplexe Netzwerkkonfiguration
und -wartung vereinfacht wird.
Vishal Shukla, CEO von Aviz Networks, erklärte: „Unsere
Technologie leistet einen entscheidenden Beitrag dazu, dass
TensorWave hochmoderne GPU-Dienste anbieten kann. Dies stellt einen
großen Fortschritt bei unserer Mission dar, Netzwerke für KI und KI
für Netzwerke zu vereinfachen und zu optimieren.“
Darrick Horton, CEO von TensorWave, kommentierte die Kooperation
wie folgt: „Die Kooperation mit Aviz Networks wird unsere
M�glichkeiten, unseren Kunden erstklassige GPU-as-a-Service-Dienste
anzubieten, wesentlich verbessern. Das Know-how von Aviz bei der
Unterstützung von RoCE und bei der Entwicklung von AI Fabrics wird
entscheidend dazu beitragen, unser Serviceangebot auszubauen, um
der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden.“
Diese Kooperation unterstreicht das Engagement von Aviz Networks
für die Bereitstellung innovativer L�sungen. Sie stärkt darüber
hinaus die Marktposition von TensorWave, das mit modernsten
GPU-Ressourcen ausgestattet wird. Mit diesen Technologien setzen
Aviz und TensorWave neue Maßstäbe in der Branche und stellen
sicher, dass ihre Kunden Zugang zu modernsten GPU-Ressourcen
erhalten, die für die anspruchsvollsten Anwendungen optimiert
sind.
Aviz Networks setzt auf Netzwerke für KI und KI für
Netzwerke. Das Unternehmen konzentriert sich mit seinem Networking
3.0 Stack auf Netzwerke der nächsten Generation. Dieses
datenzentrierte, herstellerunabhängige Framework umfasst mehrere
ASICs, Switches, NOS, Clouds, LLMs sowie KI- und
Sicherheitsanwendungen. Die L�sungen von Aviz sind so konzipiert,
dass sie sich nahtlos in bestehende Netzwerke integrieren lassen
und es den Nutzern erm�glichen, sich ohne Einschränkungen im
Ökosystem der verschiedenen Anbieter zu bewegen, wobei das
Hauptaugenmerk auf Auswahl, Kontrolle und Kosteneffizienz liegt.
Das Unternehmen wurde 2021 gegründet und wird von branchenführenden
Gr�ßen wie Moment Ventures, Accton, Cisco Investments, Wistron und
renommierten Angel-Investoren unterstützt.
TensorWave ist eine Cloud Computing-Plattform der
nächsten Generation für KI-Workloads und darüber hinaus. Die
bevorstehende Markteinführung läutet die nächste Welle im
KI-Computing ein und nutzt den Beschleuniger des Typs AMD Instinct
MI300X im großen Maßstab. TensorWave ist für groß angelegte
KI-Trainings-, Feinabstimmungs- und Inferenz-Workloads optimiert.
Besuchen Sie www.tensorwave.com, um mehr zu erfahren und das System
noch heute auszuprobieren.
Die Ausgangssprache, in der der Originaltext ver�ffentlicht
wird, ist die offizielle und autorisierte Version. Übersetzungen
werden zur besseren Verständigung mitgeliefert. Nur die
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Originalversion auf businesswire.com
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Aviz Networks, greg.cross@aviznetworks.com TensorWave,
jeff@tensorwave.com