Solutions & Technologies
AIデータ センターネットワーク
時間とコストを節約できる、シンプルでシームレスなエクスペリエンスを運用担当者に提供
最近の生成人工知能(AI)の進歩は、世界中の何億人もの人々の想像力をかきたてており、企業はAIと機械学習(ML)に多大な関心を寄せています。データセンターはAIを支えるエンジンであり、データセンターネットワークは、高コストのGPUサーバーを相互接続して、利用率を最大限に活用する上で重要な役割を果たします。
ジョブの完了までにかかる時間(JCT)によって測定されるAIトレーニングは、並列処理に関する大きな問題です。コストのかかるGPUを最大限に活用するには、高速で信頼性の高いネットワークファブリックが必要です。ROIの最適化には適切なネットワークがカギであり、その法則はシンプルです。適切なネットワークの設計が、AIアプリケーションのコストを節約します。
ジュニパーがサポートします
ジュニパーのAIデータセンターソリューションは、ハイパフォーマンスのAIトレーニングと推論ネットワークを迅速に展開する手段となり、設計に非常に柔軟性があり、限られたITリソースで簡単に管理することができます。業界最高水準のAIOpsと世界レベルのネットワーキング技術を統合し、限られたITリソースで最も速いJCTを実現しつつGPUの利用を最大化する、高性能で運用しやすいネットワークファブリックをお客様が簡単に構築できるようにします。
簡素化された運用により、ネットワーキング関連のOpExを最大90%削減
ジュニパーの運用ファーストアプローチは、ベンダーロックインなしで時間とコストを節約します。Juniper Apstra独自のインテントベースの自動化は、ネットワークの複雑さから運用担当者を保護し、導入を促進します。データセンター向け仮想ネットワークアシスタント「Marvis」からデータセンターが得られる新しいAIOps機能は、運用担当者やエンドユーザーのエクスペリエンスを強化し、お客様は事前に問題を迅速に確認し、修正できるようになります。その結果、ジュニパーのAIデータ センターネットワークを使用することで、導入にかかる時間が最大で85%短縮されます。
ForresterはJuniper ApstraのTotal Economic Impactを調査し、典型的な企業エクスペリエンスにおいてはROIが320%に達し、6か月以内に投資を回収できることがわかりました。
最先端のGPU、ファブリック、スイッチと完全に相互運用可能です。
ベンダーロックインが問題になる独自のソリューションは、AIイノベーションを阻害する可能性があります。ジュニパーのソリューションは設計の柔軟性を最大化し、バックエンド、フロントエンド、ストレージのAIネットワークにおけるベンダーロックインの心配は無用です。当社のオープンなAIに最適化されたイーサネットソリューションが、機能の俊敏さとコスト削減を確実にし、Apstraが、マルチベンダーネットワークにおけるデータセンター運用とアシュアランスを確保する唯一のソリューションとなります。ジュニパーを選択した場合、個々のデータ センターネットワークニーズに最も合うGPU、ファブリック、スイッチを自由に選択することができます。
「どこでもAI」への移行がデータセンターのインフラストラクチャに与える影響や、大企業のAIアプリケーションのホスト方法について、IDCの最新のリサーチをご覧になりませんか?
最大で信頼性を10倍向上させるターンキーソリューション
ジュニパーは、スイッチング、ルーティングから運用およびセキュリティまで、ハイパフォーマンスのAIデータセンターを柔軟かつ簡単に導入するためのターンキーソリューションを提供します。ジュニパー検証済み設計(JVD)は導入とトラブルシューティングプロセスを簡略化し、次回優れたAIモデルを構築する際に、自信をもって迅速に行えます。製品のシリコンの複数種類(シリコンダイバーシティ)によって、拡張性やパフォーマンス、お客様の柔軟性を高めつつ、統合セキュリティによってAIワークロードとインフラストラクチャをサイバー攻撃から保護します。
ジュニパーのAIデータセンターソリューションが、効率の向上、OpExの削減、JCTの削減にどのように役立つのかについて詳しくご覧になりませんか?当社のホワイトペーパー「AIデータセンターのネットワーキング」をぜひダウンロードしてください。
ジュニパーネットワークスとWEKAのソリューション
ジュニパーネットワークスとWEKAが、AIに最適化された拡張性と高性能のデータセンターソリューションを提供し、GPUのパフォーマンスと効率を最適化して、AI/MLのトレーニングと推論の加速を実現します。
当社のソリューションを直に見る
当社のソリューションが、貴社にとって、価値実現までの時間を短縮するのに最適なソリューションであることをぜひご確認ください。対象となるお客様およびパートナー様は、カリフォルニア州サニーベールにあるOps4AIラボを訪問し、イーサネットベースのネットワーキングファブリック全体に配置されている、最も高度なGPUコンピューティング、ストレージ技術、自動化された運用を使用して、AIワークロードをテストすることができます。ジュニパー、Broadcom、Intel、Nvidia、WEKAなどのハードウェアで、最先端のAIモデルをテストドライブしていただけます。
AIのためのネットワーキングを探る
イーサネットソリューションが、AIデータセンターネットワークによくある障害を柔軟かつ簡単に克服する方法についてご覧ください。ビデオをご覧ください。ジュニパーのオープンでAI向けに最適化されたイーサネットソリューションが、独自の技術にかかる費用と不便性を生じさせることなく、InfiniBandと同等の機能速度を確保する方法について説明しています。
関連ソリューション
データセンターネットワーク
自動化された最新のデータセンターで、運用を簡素化し、信頼性を確保します。ジュニパーは、ネットワークのライフサイクル全体を自動化し、継続的に検証することで、設計、導入、運用を容易にします。
統合型光ルーティングアーキテクチャ(CORA)
CORAは、IP光コンバージェンス向けの、拡張可能、持続可能で自動化されたソリューションです。CORAは、事業者が400G以上のネットワーキングを目的として、メトロ、エッジ、コアの各ネットワークにIP-over-DWDMの革新的な戦略を導入する場合に、不可欠な構成要素です。
IPストレージネットワーキング
全IPストレージネットワークでデータストレージを簡素化し、データセンターのパフォーマンスを向上させます。100G/400Gスイッチングを備えたNVMe/RoCEv2やNVMe/TCPなどの最新の技術を使用して、高性能ストレージを構築するか、ストレージとデータを単一のネットワークに統合することができます。
お客様の導入事例
SambaNova社は、高性能で計算量の多い機械学習を単純かつ拡張性の高いものにします
AIは、ヘルスケア、金融サービス、製造、小売、およびその他の業界を変革することが約束されていますが、人間の努力のスピードと効果を高めようとする多くの組織では、まだAIの可能性を十分に引き出せていないのが現状です。
複雑で計算量の多い機械学習(ML)の構築の複雑さを克服するために、SambaNova社はDataScaleを設計しました。DataScaleは、SambaNova SystemsのReconfigurable Dataflow Architecture(RDA)を用いて設計され、オープンスタンダードとユーザーインターフェースを用いて構築され、アルゴリズムからシリコンまで最適化されたソフトウェアとハードウェアの統合システム・プラットフォームです。ジュニパーのスイッチングは、SambaNova社のDatascaleシステムおよびサービス用に大量のデータを転送します。
リソースセンター
ホワイトペーパー
ビデオ
ブログ
インフォグラフィック
ソリューションブリーフ
AIデータ センターネットワークに関するよくある質問
現在、どのような業種の企業が、データセンターにAI/MLソリューションを導入することを優先しているのですか?
AIの需要により、ハイパースケラー、クラウドプロバイダ、エンタープライズ、政府機関そして教育機関が、AIをビジネスシステムに組み込んで運用を自動化し、コンテンツと通信を生成し、カスタマーサービスを向上させています。
AIのトレーニング段階と推論段階の違いは何ですか?
AIモデルは、トレーニング段階で慎重に作成されたデータセットを使用して構築されます。トレーニングは、クラスター内の数十、数百、数千に及ぶ複数のGPUにわたって実施され、これらのGPUはすべてネットワークを介して接続されており、絶え間なくデータを相互に交換しています。このトレーニング段階の、モデルは基本的に完了します。推論段階では、ユーザーがモデルと対話します。これにより、モデルは画像を認識し、ユーザーの質問に対する答えを提供するために画像やテキストを生成することができるようになります。トレーニングは通常オフラインで実行されますが、推論は通常オンラインで行われます。
AIデータセンターネットワークインフラストラクチャソリューションのコンポーネントとは何ですか?また、ジュニパーではどのようにそれらを実現していますか?
大量にあるAIデータセットにより、計算処理能力の向上、ストレージの高速化、大容量で低遅延のネットワーキングが求められています。ジュニパーは、以下の方法でこれらの要件を満たすことができます。
- 計算:AI/MLの計算クラスターは、ノード間ネットワークに重い要件を課します。ジョブ完了までにかかる時間(JCT)を短縮することが不可欠であり、クラスターの効率的な運用にはネットワークが重要な役割を果たします。ジュニパーは、ディープバッファ機能と混雑管理を備えた高性能なノンブロッキングスイッチを幅広く提供しており、最適な構成で設計することで、ネットワーク上のボトルネックを解消することができます。
- ストレージ:AI/MLクラスターと高性能コンピューティングでは、データセットやモデル全体が計算ノードに保存されることはめったになく、高性能のストレージネットワークが必要になります。Juniper QFXシリーズスイッチは、IPストレージ接続に使用することができ、不揮発性メモリエクスプレス/RDMA over Converged Ethernet(NVMe/RoCE)やネットワークファイルシステム(NFS)/RDMAを含めたリモートダイレクトメモリーアクセス(RDMA)ネットワーキングをすべてサポートします。
- ネットワーク:AIトレーニングモデルでは、数百または数千のCPU、GPU、TPUプロセッサに分散された、大規模で過大な計算処理が必要とされます。これらの計算には、大容量で水平方向に拡張可能であり、エラーのないネットワークが必要となります。Juniper QFXスイッチとPTXシリーズルーターは、業界をリードするスイッチングおよびルーティングスループットとデータセンターの相互接続(DCI)機能により、データセンター内およびデータセンター間でのこれらの大規模な計算処理をサポートします。
ジュニパーのAIデータセンターは、どのようにデータセンターにおける運用を簡略化しますか?
Apstraは、ジュニパーのデータセンター自動化およびアシュアランス用最新プラットフォームです。信頼性を確保するために、継続的な検証、強力な分析、根本原因の特定によって、マルチベンダーデータセンター全体で、設計から日常的な運用までネットワークライフサイクル全体を自動化します。データセンター向けのMarvis VNAを使用すると、この情報がApstraからJuniper Mist Cloudに取り込まれ、共通のVNAで表示されてエンドツーエンドのインサイトが提供されます。データセンター向けのMarvis VNAは、(GenAIを使用して)堅牢な対話インターフェイスも提供し、ナレッジベースのクエリを大幅に簡略化します。
ジュニパーAIデータ センターネットワークソリューションは、AIパフォーマンスを最大化するにあたり、混雑管理、ロードバランシング、遅延に対する要件にどのように対処しますか?
ジュニパーの高性能でノンブロッキングのデータセンタースイッチは、ディープバッファリングと混雑管理を提供することで、ネットワーク上のボトルネックを解消します。トラフィックの負荷を分散させるため、ジュニパーは動的ロードバランシングと適応ルーティングをサポートしています。混雑管理では、 Data Center Quantized Congestion Notification(DCQCN)、優先フロー制御(PFC)、および明示的な混雑通知(ECN)をフルサポートしています。さらに、遅延を軽減するために、ジュニパーでは最も優れたマーチャントシリコンとカスタムASICアーキテクチャを採用しており、当社のスパインアーキテクチャ内のバッファ、仮想出力キューイング(VOQ)およびセルベースのファブリックを必要に応じて最大化できます。
ジュニパーはIPストレージに何を提供していますか?
当社のポートフォリオには、オープンなスタンダードベースのスイッチが含まれており、NVMe/RoCEまたはNFS/RDMAを使用したIPベースのストレージ接続性を提供します(前述のよくある質問を参照)。当社のIPストレージネットワーキングソリューション設計は、小さな4ノード構成から数百または数千におよぶストレージノードまでに拡張することができます。