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BBT Partner Channel — Thu, 28 Nov 2024 06:14:59 +0000

Meta 已经在其最新的基于以太网的 AI 集群中部署了Arista 7700R4 分布式以太网交换机（DES�?/span>�?/p>

�?ChatGPT 开始与更广泛的世界产生共鸣时，AI 市场发生了变化。Arista �?Meta 在共同开发上的合作可以追溯到2018年发布的�?368X4”迷你包100G系统，随后是一系列 OCP 相关的系统，这些系统被广泛部署�?/p>

人工智能网络的持续演�?/h2>

Arista 在高性能计算（HPC）、AI 和机器学习方面的经验可以追溯到公司成立之初，当时许多首批客户正在构建大型计算网络来处理工作负载——用于石油和天然气、研究、医疗、金融（高频交易）等领域�?008年的网络需求特征与2024年的并没有太大不同——非阻塞性能、高速接口、流量管理工具、监控和可见性，不同的是规模�?010年的一个典�?HPC 集群运行�?0G以太网上，有几百个节点连接到一个模块化�?500E系列系统的网络。到�?024年，事实上的标准速度�?00G以太网，互连运行�?00G，AI 集群的规模增加到了数万个计算节点，每个节点都包含多个XPU�?/p>

随着大型人工智能语言模型（LLM）的扩展，更高的带宽和更具挑战性的工作负载越来越适合以太网！

苛刻�?AI 应用需要最好的网络

在单个系统中容纳整个数据中心网络的网络需求是不可能的。任何单一系统都受到单个网络包处理器的物理和逻辑容量的限制，或者在多芯片系统中，受到网络机架的大小和计算节点之间的距离的限制。因此，Arista 构建了多层“网络”来满足总需求�?/p>

Arista 7800R4是一个高性能的多芯片系统，可以扩展到超过1000�?00G端口，是许多大规模数据中心网络的骨干。连接到数万�?00G附加XPU的人工智能网络，很快就达到了单个7800R4的上限。今天，许多大规模的 AI 设计已经部署�?层甚�?层的系统，在叶脊架构的后端网络中，有固定和模块化系统的选择。在这些设计中，每个平台都是一个独立的节点，做出转发决策，没有自动或协调的节点间通信以实现无损传输。虽然这提供了最大的自主性和广泛的多供应商互操作性，但它也被迫配置了拥塞管理、性能调整和节点间的负载平衡机制，增加了额外的复杂性�?/p>

供应商和客户正集体作为超以太网联盟的一部分，提出可以解决与大规模多级网络中无损传输、高效数据包分发、拥塞和流量管理相关的一些挑战，这些网络具有密集�?AI 工作负载�?/p>

理想情况下，一个单一的系统可以扩展并提供避免构建两层网络的需求的能力，但通常可用的模块化数据中心交换机系统都是围绕单个机架的容量和其他限制设计的�?/p>

分布�?AI 平台变革的时候已经到�?/h2>

7700R4 DES平台非常不同。虽然它在物理上看起来像一个两层叶/脊网络一样被布线，但 DES 提供了单跳转发，具有一个高效的织物脊层，这是一个独立的、自治的系统，具有本地转发查找和独立的路径选择决策�?/p>

7700R4 DES汇集�?Arista R系列架构的优点，具有专用�?VoQ 用于缓冲大流量，内部100%高效的负载平衡，让您无需调整，以及实现快速的故障转移�?/p>

Arista 7700R4 DES是在 Arista 长期客户 Meta 的介入下开发的。根据他们对7800R3的经验以及R系列架构�?AI 工作负载的好处，Meta 想要一个更大规模的解决方案——提供所有相同的好处，并顺利过渡�?00G�?/p>

7700R4的行为就像一个单一的系统，具有专用的深缓冲区，确保在整个基于以太网的人工智能网络中实现系统范围的无损传输。DES 不受拓扑限制�?/span>UEC就绪，针对训练和推理工作负载进行了优化，具有100%高效的架构，并提供了现代人工智能中心所需的丰富的遥测和智能功能�?/span>

总结

AI 中心的崛起对现代开放网络提出了更高的要求。Arista Etherlink 产品组合提供了新的选择，从单芯片系统扩展到模块化的多芯片、多层网络和数千个XPU端口�?700R4分布式以太网交换机为人工智能中心带来�?/span>结构简单和可扩�?/span>的优�?/span>，以及经济高效和节能的解决方案�?/span>

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AI 崛起既给人们带来了无限机遇，同时又给旧有基础设施带来了巨大的挑战。携�?Arista，一起为你的 IT 基础设施升级换代�?/p>

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BBT Partner Channel — Thu, 07 Nov 2024 03:39:22 +0000

CloudVision® 平台在过�?0年的演变见证�?Arista 的三个原则：不妥协的完整网络数据、平台优于单一产品、以及现代运营模式。虽然产品和 Arista 规划多年来不断发展，但这些原则对企业今天面临的问题仍然非常相关�?/p>

一切都始于数据

在大规模网络运营时，基本挑战是获取网络的完整状态（无论是实时的还是历史的）。传统的SNMP 轮询方法无法提供操作员在大型现代企业网络中做出明智网络决策所需的精确度或实时访问，更不用说在云中了�?/p>

Arista 着手构建了一个基础系统，能够实时传输网络的完整状态，并永久存储它。我们知道，获得这种完整访问是很困难的——我们将在之后确定在它之上构建什么有价值的应用。Arista 的旗舰产�?EOS® 的固有自动化和状态流功能，通常�?Arista 最大的云客户合作构建，这对于构建更广泛企业管理平台至关重要�?/p>

如今，这个平台，Arista �?NetDL（网络数据湖），已经发展到不仅包括网络状态，还包括将低层次网络状态（MAC 地址、IP 地址、计数器和数据流）转换为与之相关的用户、虚拟机和应用程序所需的相关应用程序和用户数据。Arista 的状态流架构提供的无与伦比的可见性，这至今仍是其客户最印象深刻的地方�?/p>

Arista 没有预料 NetDL 架构对网�?AI 的价值——NetDL �?CloudVision 作为服务的历史数据是Arista 支持的企业用例中 AI 建模的基础要求。这�?Arista 在这个领域的核心差异，并将持续相当长的时间�?/p>

网络即服务的平台

尽管 Arista 当时主要是数据中心网络公司，但它并没有将 CloudVision 构建为数据中心网络管理产品。相反，其专注于构建正确的平台和架构，从 EOS 中吸取教训�?/p>

虽然 Arista 最近才正式推出云服务产品，但其从一开始就坚信这是客户想要去的地方，因�?Arista 从第一天起就将 NetDL 构建为真正的多租户、可扩展架构。这就是 Arista 今天能够提供网络即服务而不必构建一个全新的独立产品的原因�?/p>

随着 Arista 的产品从数据中心扩展到园区、分支机构到广域网，CloudVision 自然而然地跟进，为所有这些用例带来流式遥测和共同的运营模式。虽然这些新的部署类型每一个都带来了独特的工作流程要求，但对平台的持续投资为整个企业网络提供了全面解决方案，而不是需要缝合在一起的一个个孤岛�?/p>

现代运营模式

迈向现代运营模式的第一步是从手�?CLI 配置转变为自动化过程，推动网络配置。这也是网络组织最难承担的变化�?/p>

Arista 希望避免传统的向导模型——你只能构建有限的网络设计。相反，Arista 从一个简单的配置片段模型开始，允许完整的网络自动化，使用所有网络操作员熟悉的语法，并减少操作中的重复和人为错误�?/p>

Arista 的网络自动化能力多年来从基于配置片段的网络自动化扩展到完整的 CI 管道，包括部署前后检查和无停机代码升级�?Arista 支持从负责第二天工作流程的现场操作团队到使用 Arista 验证设计的网络架构师的全方位网络操作员。CloudVision 的现代运营模式使客户能够更敏捷和自信地管理其网络�?/p>

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CloudVision 是用于全网络工作负载编排和工作流程自动化的交钥匙解决方案，专注于工作流程可见性、自动化任务以及跨底层物理网络的初始或持续网络配置�?/p>

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BBT Partner Channel — Fri, 11 Oct 2024 09:23:37 +0000

企业正面临着迅速增长的带宽需求所带来的挑战和压力，这些需求包�?AR/VR（增强现�?虚拟现实）应用、流媒体、物联网（IoT）的普及、视频应用以及高密度部署�?/p>

为了满足这些需求，最新的 Wi-Fi 标准 802.11be，即 Wi-Fi 7，在 6 GHz频段的基础上进行了构建，使 Wi-Fi 更加高效和可靠，同时提供更高的带宽和更低的延迟�?/p>

Arista 推出�?Wi-Fi 7 接入�?C-460，在 Wi-Fi 的演进中迈出了重要的一步。C-460 �?Arista 的旗�?AP（接入点），基于高�?Networking Pro 1220 平台构建，支�?Wi-Fi 7。它非常适合 2.4 GHz �?5 GHz Wi-Fi 信道拥塞严重的环境，并提供更宽的信道以实现更高的带宽和更快的性能。C-460 配备了三�?4×4 接入无线电，均具�?Wi-Fi 7 功能，还有一个专用的三频多功�?Wi-Fi 无线电、两个带�?PoE 的双 10GbE PHY、启�?HADM �?BLE IoT 无线电以及内�?L1+L5 功能�?GNSS 模块�?/p>

高通技术公司产品管理部无线基础设施和网络业务副总裁兼总经�?Ganesh Swaminathan 表示：“Arista Networks 和高通技术公司有着长期的合作历史，我们对将 Wi-Fi 7 整合�?Arista 产品组合中表示赞赏，这将拓展性能边界，并为企业应用提供巨大的容量和稳定的可靠性。�?/p>

C-460 “物联网就绪”，可与第三方应用集成，支持患者跟踪、资产跟踪、护士求助、空间分析、寻路、电子货架标签、环境传感器、智能建筑设备等应用。凭�?GNSS 模块，接入点可以获取准确�?GPS 坐标，用于AFC（自动频率控制），并启用下一代基于位置的应用�?/p>

随着新一�?Wi-Fi 7 接入点对功率和带宽的需求不断增加，底层有线基础设施应该满足这些新需求。Arista 720XP 交换机平台提�?90W 功率�?0G 带宽连接，专门设计用于支�?Wi-Fi 7 接入点不断增长的带宽需求。对于需要从单个接入点提供多�?PoE 连接的高密度部署案例�?50模块化机箱可以在其所有端口上同时提供 60W 功率，确保无缝连接�?/p>

Arista 的隧道架构（使用在运�?Arista EOS �?Arista 交换机上�?VXLAN 隧道终结点），可以实现轻松扩展，以满�?Wi-Fi 7 部署增加的容量需求，而无需控制器设备，并支持更高的网络吞吐量而不出现瓶颈。诸如无中断 AP 升级、带无中断故障转移的�?PoE、弹性控制平面等功能，可帮助客户为业务关键型应用构建高度弹性的网络�?/p>

CloudVision CUE 管理平台，配�?AI/ML 驱动的应用体验质量控制台、根本原因分析、自动化网络故障排除和客户端可见性（包括 Wi-Fi 7参数），深入揭示网络中的客户端体验情况，并帮助大幅减少解决问题的平均时间。多功能无线模块通过主动测试网络服务和应用程序，识别问题并隔离问题领域，以更快解决问题�?/p>

借助 Arista 的下一代身份解决方案和 CloudVision AGNI，客户可以在 WPA3 �?6 GHz Wi-Fi 网络上启�?UPSK（唯一预共享密钥），允许在 K-12 学校和大学的在校学生设备、医疗环境中�?IoMT 设备以及企业环境中的员工 BYOD 设备上进行安全接入和隔离�?/p>

“作为全国最大的公立高等教育校园之一，亚利桑那州立大学拥有广泛的Wi-Fi 网络。我们目前正在监督其升级�?Wi-Fi 6/6E，并同时期待 Wi-Fi 7 为特定应用带来好处。这包括在一些领域潜在增加应用带宽和可靠性：专业媒体部署、公共场地、会议场所、科学研究、技术运营以及支持我们的关键高级领导团队等。”亚利桑那州立大学数字基础设施高级总监 Jorge De Cossio 说�?/p>

可选型�?/h2>

C-460 有两种型号：配备内置全向天线�?/span> C-460 和配备外置天线连接器�?/span> C-460E�?/span>

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Arista �?Wi-Fi 7 接入�?C-460 �?Wi-Fi 的演进中的重要产品，欢迎联系 Arista 正规授权代理商——瑞技科技，一起体�?Wi-Fi 7 带给我们的惊喜吧�?/p>

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BBT Partner Channel — Fri, 30 Aug 2024 09:41:39 +0000

1984年，孙正义因宣称“网络即计算机”而闻名。四十年后，随着人工智能的到来，我们再一次看到这一周期的到来。AI 训练模型的集体性质依赖于无损、高可用性的网络，以便无缝地将集群中的每�?GPU 相互连接，并实现峰值性能。网络还将训练过�?AI 模型与数据中心的最终用户和其他系统（如存储系统）连接起来，从而使系统成为超越各部分总和的存在。因此，数据中心正在演变为新�?AI 中心，而网络则成为 AI 管理的中心�?/p>

AI 趋势

为了理解这一点，让我们首先关�?AI 数据集的爆炸式增长。随着 AI 训练中大型语言模型（LLMs）规模的扩大，数据并行化变得不可避免。训练这些更大规模模型所需�?GPU 数量无法跟上庞大的参数数量和数据集大小。无论是数据、模型还是管道，AI 并行化的有效性都取决于将 GPU 相互连接的网络。GPU 必须交换和计算全局梯度以调整模型的权重。为此，AI 难题的各个不同组成部分必须作为单一�?AI 中心协同工作：GPU、网卡（NICs）、光�?线缆等互连配件、存储系统，以及最重要的中心网络�?/p>

信息孤岛

在当今基�?AI 的数据中心中，性能不理想的原因有很多。首先，AI 网络需要一致的端到端服务质量以保证无损传输。这意味着服务器中的网卡以及网络平台必须拥有统一的标�?映射、精确的控制和拥塞通知（包括使用数据中心量化拥塞控制（DCQCN）的优先流控制（PFC）和显式拥塞通知（ECN））以及适当的缓冲区利用率阈值，以使每个组件都能及时响应网络事件（如拥塞），确保发送方能够精确控制流量速率，避免丢包。然而，目前网卡和网络设备是分开配置的，在大�?AI 网络中，任何配置不匹配都极难调试�?/p>

性能不佳的一个常见原因是组件故障。服务器、GPU、网卡、收发器、电缆、交换机和路由器都可能出现故障，导致重传（go-back）或更糟糕的结果——可能使整个作业停滞，从而导致巨大的性能损失。随着集群规模的扩大，组件发生故障的可能性变得越来越大。传统上，GPU 供应商的集体通信库（CCL）会尝试使用定位技术来发现底层网络拓扑，但发现的拓扑与实际拓扑之间的差异可能会严重影响 AI 训练的作业完成时间�?/p>

AI 网络的另一个问题是，大多数运营商都有单独的团队来设计和管理不同的计算和网络基础设施。这涉及使用不同的编排系统进行配置、验证、监控和升级。缺乏单点控制和可见性使得识别和定位性能问题变得极其困难。随着 AI 集群规模的扩大，这些问题会变得更加严重�?/p>

不难看出，这些孤岛问题是如何不断加剧问题的严重性的。计算和网络之间的分割会导致将这两项技术结合起来以最大化性能的操作充满挑战，同时延误诊断和解决性能下降或宕机等问题。网络本身也可以分为基于以太网的数据中心网络�?InfiniBand 高性能计算（HPC）集群孤岛网络。这反过来又可能造成孤岛间数据传输的挑战，迫使组织使用笨拙的网关，并造成计算和存储到最终用户的连接障碍。只关注某一技术（如计算）而忽视整体解决方案的其他方面，会忽视技术之间相互依赖和相互连接的本质，如下图所示�?/p>

当前的网络孤岛示意图

�?AI 中心的崛�?/h2>

新的 AI 中心认识和接受了这一现代、相互依存的生态系统的整体性。整个系统共同提升以达到最佳性能，而不是像之前的网络孤岛那样孤立无援。GPU 需要一个优化和无损的网络，以便在最短的时间内完�?AI 训练，然后这些训练好�?AI 模型需要连接到 AI 推理集群，以便最终用户能够查询模型。计算节点，包括 GPU / AI 加速器�?CPU / 通用计算，也需要与存储系统以及现有数据中心中的其他 IT 系统进行通信和连接。没有任何部分是孤立工作的，网络就像连接组织一样，激发了所有交互点，就像神经系统为人类神经元提供通路一样�?/p>

每个部分的价值在于整个系统作为一个整体相互连接所产生的集体结果，而不是单个部分孤立工作的成果。对于人类来说，价值来自于神经系统所赋予的思想和行动，而不仅仅是神经元本身。同样，AI 中心的价值在于最终用户通过 AI 解决问题所消耗的输出，这些输出是由训练集群与推理集群、存储系统和其他 IT 系统相连接，并集成到一个无损网络中作为中枢神经系统而实现的。AI 中心通过消除孤岛，实现完美的性能调优、故障排除和运营而大放异彩，其中中央网络在创建和驱动这一互联系统中发挥着核心作用�?/p>

大规模以太网：AI 中心

Arista EOS �?AI 中心提供支持

EOS �?Arista 的顶级操作系统，它支持全球最大的扩展�?AI 网络，将生态系统的所有部分整合在一起，以创建新�?AI 中心。如果说网络�?AI 中心的神经系统，那么 EOS 就是驱动这个神经系统的大脑�?/p>

Arista 的一项新创新被集成到 EOS 中，通过更紧密地将网络与连接的主机作为一个整体系统联系起来，进一步扩展了 AI 中心的互联概念。EOS 将网络范围内的控制、遥测和无损 QoS（服务质量）特性从网络交换机扩展到直连在服务器 / GPU 上的网卡上的远程 EOS 代理。部署在 AI 网卡 / 服务器上的远程代理将交换机转变为 AI 网络的中心，以便�?AI 主机�?GPU 进行配置、监控和故障调试。这将产生一个单一且统一的控制和可视化点。利用远程代理，可以确保包括端到端流量调优在内的配置的一致性。Arista EOS 实现�?AI 中心的通信，以便即时跟踪和报告主机和网络行为。这样就可以在网络中运行�?EOS 与主机上的远程代理之间的通信中隔离故障。这意味着 EOS 可以直接报告网络拓扑，集中进行拓扑发现，并利用熟悉的 Arista EOS 配置和管理结构来跨所�?Arista Etherlink 平台和合作伙伴进行操作�?/p>

丰富的合作生态系统：AMD、Broadcom、Intel �?NVIDIA

Arista AI 中心的目标是以最低的作业时间来构建强大、超大规模的 AI 网络。它正在将网络交换机、网卡、收发器、电缆、GPU 和服务器等整个生态系统整合到新的 AI 中心中，并作为单一组件进行配置、管理和监控。这种方式降低了总成本，并提高了计算或网络的生产力。AI 中心的愿景是实现 AI 网络与主机之间开放、连贯的互操作性和可管理性的第一步。欢迎来�?AI 中心的新世界�?/p>

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Arista 坚持 EOS 开放标准的承诺，利�?OpenConfig 来支持新时代�?AI 中心。欢迎联�?Arista 在华正规授权代理商——瑞技科技，一起探�?AI 中心的奥妙吧�?/p>

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人工智能网络的持续演�?/h2>

苛刻�?AI 应用需要最好的网络

分布�?AI 平台变革的时候已经到�?/h2>

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一切都始于数据

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可选型�?/h2>

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