Solutions & Technologies

Ops4AIラボ

優れたAIビジョンを最大限まで達成するために、ゼロから最適化されたネットワークで、お客様のGPUへの投資を最大化します。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なAIトレーニング、推論、ストレージクラスターを導入するための最速かつ最も柔軟な方法であるだけでなく、限られたITリソースで運用するための最もシンプルな方法でもあります。 そして今、ジュニパーOps4AIラボで直にご覧いただけるようになりました。

Tour Juniper Networks' Ops4AI Lab with Praveen Jain

Juniper ApstraとCiscoデータセンターソリューションの比較

Juniper ApstraがCisco ACIよりもお客様に選ばれる理由をご覧ください。

 

今すぐ比較する（英語）

ジュニパーがサポートします

お客様やパートナーは、ジュニパーのカリフォルニア州サニーベール本社にある当社の専用ラボで、自社のAIモデルのパフォーマンスと機能を簡単に検証できるようになりました。

IT Technician Works on a Laptop in Big Data Center full of Rack Servers. He Runs Diagnostics and Maintenance, Sets up System.

ジュニパーのAIで最適化されたイーサネットを、テストでInfiniBandと比較

AIに最適化されたイーサネットスイッチングのパフォーマンスを自社のユースケースを使って検証し、推論、トレーニング、ストレージ向けのフルスタックジュニパーのAIデータセンターソリューションを実際に試していただくことができます。MLCommons® MLPerf BERT-large、DLRM、Llama 2を使用して、AIパフォーマンスと機能をテストすることも、自社のモデル（BYOM）を持ち込むこともできます。

Data Center Female It Specialist Using Laptop. Server Farm Cloud Computing and Cyber Security Maintenance Administrator Working on Computer. Information Technology Professional.

設計を検証して、確実に成果を確保

フルスタックファブリック、GPU、ストレージネットワーク向けのジュニパー検証済み設計（JVD）により、お客様は自社のAIクラスターが完全に審査およびテストされ、準備が整っているという自信を得ることができます。当て推量する必要はもうありません。プラグアンドプレイするだけです。

Four tech professionals gathered around a touchscreen table in modern control roomFour tech professionals gathered around a touchscreen table in modern control room

AIライフサイクル全体を自動化および管理

継続的なAI運用の設計、構築、導入および自動化に、ジュニパーのApstraインテントベースネットワーク構築ソリューションをご活用ください。Apstraによって、雇用の柔軟性が向上され、AIインフラストラクチャ全体で共通のNetDevOpsプロセスをエンドツーエンドで実現します。

準備はできましたか？

ラボへのアクセスをご希望の場合は、このフォームにご入力ください。

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Ops4AIラボに関するよくある質問

Ops4AIとは？

ジュニパーの新しいソリューションとなるOps4AIは、お客様に大きな価値をもたらす、影響力のある強化機能を提供します。Ops4AIには、次のジュニパーネットワークスのコンポーネントが独自に組み合わされています。

これらのコンポーネントがまとめて含まれているOps4AIにより、運用コストの削減とプロセスの効率化を同時に実現しながら、高性能AIデータセンターの導入期間を迅速に短縮できます。

ラボで実行できるAIモデルとは？  

ジュニパーのAIラボでは、以下を含むさまざまなAIモデルを活用しています。

  • LLAMA2  
  • BERT  
  • DLRM  
  • また、しばしばお客様が持ち込まれる自社モデル（BYOM）

ベンチマークやパフォーマンステストでは、標準モデル（BERT、LLAMA、DRLM）を実行できます。 また、レール最適化設計のスパインリーフネットワークトポロジーで構成されたジュニパー検証済み設計（JVD）上で、自社のモデルを実行させてテストすることもできます。ラボでは、MLCommons提出データをテストします。 

MLCommonsとは？

MLCommonsは、AIシステムを向上させるためのオープンコラボレーションという理念に基づいて構築されたAI業界コンソーシアムです。世界中の企業や大学が、より良いAIシステムを構築するために役立てています。

ジュニパーは、2月/3月にMLCommonsにマルチノードLlama2推論ベンチマークを提出した最初の企業であり、最近ではMLPerf Training4.0ベンチマークにも提出しています。ジュニパーでは、データセンターネットワークファブリック内のGPUを相互接続するために、イーサネットを使用したオープンアーキテクチャに取り組んでいます。 

ラボには現在、何がありますか？

  • 400Gおよび800Gインターフェイスを備えたJuniper QFXシリーズ、PTXシリーズ 
  • Juniper Apstraデータセンターファブリック管理および自動化ソリューション（プレミアム） 
  • Wekaストレージ  
  • Nvidia GPU（H100、A100）および追加されるその他のAIアクセラレータ（例：AMD MI300X）   

AIラボで得た顧客テスト結果は公開されますか？

ジュニパーは、お客様のモデルやテストデータの機密性とプライバシーを尊重します。そのため、他のお客様のテストにカスタマーモデルを使用することはありません。MLPerfモデルは公開されますが、お客様のモデルは共有されません。 

ジュニパーのパートナー企業です。お客様向けに、ラボにアクセスするにはどうすればよいですか？

アクセスをご希望の場合は、「パートナーセンター」ページをご覧ください。