15.05.2024 22:26:41 - BUSINESS WIRE: Aviz und TensorWave arbeiten gemeinsam an der Verbesserung von GPU-Services mit innovativen RoCE-basierten AI Fabrics

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– 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.

SAN JOSE (Кalifоrnien/USA) --(BUSINESS WIRE)-- 15.05.2024 --

Der heutige Tag ist ein wichtiger Meilenstein: Aviz Networks, ein führender Anbieter von KI-Netzwerklösungen, 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-Lösung.

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 Netzwerkmanagementlösungen 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 ermöglichen, 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 Lösung 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 können. 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 Störungen verhindert, bevor diese KI-/ML-Workloads beeinträchtigen können.

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 Möglichkeiten, 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 Lösungen. 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 Lösungen von Aviz sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in bestehende Netzwerke integrieren lassen und es den Nutzern ermöglichen, 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 Größen 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.

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Aviz Networks, greg.cross@aviznetworks.com
TensorWave, jeff@tensorwave.com

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