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Ops4AI Lab
Maximice su inversión en GPU con una red optimizada desde cero para ayudarlo a lograr su mayor visión de IA. La solución de centro de datos de IA de Juniper es la forma más rápida y flexible de implementar clústeres de entrenamiento, inferencia y almacenamiento de IA de alto rendimiento, y la más simple de operar con recursos de TI limitados. Y, ahora, puede verlo por usted mismo en el Juniper Ops4AI Lab.
Cómo ayuda Juniper
Los clientes y los socios ahora pueden validar fácilmente el rendimiento y la funcionalidad de sus modelos de IA en nuestro laboratorio exclusivo en la sede de Juniper en Sunnyvale, CA.
Probar si la Ethernet optimizada para IA de Juniper coincide o supera a InfiniBand
Los clientes ahora pueden validar el rendimiento de la conmutación Ethernet optimizada para la IA para sus casos de uso y obtener prácticas con la solución de Juniper AI Data Center de pila completa para inferencia, capacitación y almacenamiento. Pruebe el rendimiento y la funcionalidad de la IA con MLCommons® MLPerf BERT-large, DLRM, Llama 2 o traiga su propio modelo (BYOM).
Valide sus diseños para garantizar resultados exitosos
Los diseños validados de Juniper (JVD) para estructura de pila completa, GPU y redes de almacenamiento ofrecen a los clientes una confianza completa de que sus clústeres de IA están completamente examinados, probados y listos para funcionar. No más conjeturas, solo conectar y usar.
Automatice y administre en todo el ciclo de vida de la IA
Utilice la solución de redes basadas en la intención de Apstra de Juniper a medida que diseña, construye, implementa y automatiza las operaciones de IA en curso. Apstra ofrece a los clientes más flexibilidad de contratación y habilita los procesos comunes de NetDevOps de extremo a extremo en su infraestructura de IA.
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Preguntas frecuentes de Ops4AI Lab
¿Qué es Ops4AI?
La nueva solución, Ops4AI, ofrece mejoras impactantes para brindar un valor significativo a los clientes. Ops4AI incluye una combinación única de los siguientes componentes de Juniper Networks:
- AIOps en el centro de datos construido sobre el Marvis Virtual Network Assistant
- Automatización basada en la intención a través de la administración de la estructura de centros de datos de múltiples proveedores de Juniper Apstra
- Capacidades de Ethernet optimizadas para IA, incluida RoCEv2 para IPv4/v6, administración de congestión, equilibrio de carga eficiente y telemetría
En conjunto, la Ops4AI permite la rápida aceleraración del tiempo de obtención de valor de los AI Data Centers de alto rendimiento, al mismo tiempo que reduce los costos operativos y optimiza los procesos.
¿Qué modelos de IA pueden ejecutar los clientes en el laboratorio?
El laboratorio de IA de Juniper aprovecha varios modelos de IA, entre los que se encuentran:
- LLAMA2
- BERT
- DLRM
- Y los clientes a menudo traen su propio modelo (BYOM)
Los clientes pueden ejecutar los modelos estándar (BERT, LLAMA, DRLM) para la evaluación comparativa y las pruebas de rendimiento. También pueden aportar sus modelos para probar la ejecución sobre un diseño validado de Juniper (JVD), que consiste en una topología de red de spine-leaf con un diseño optimizado para rieles. Probamos las presentaciones de MLCommons en el laboratorio.
¿Qué es MLCommons?
MLCommons es un consorcio de la industria de la IA construido sobre la filosofía de la colaboración abierta para mejorar los sistemas de IA. Ayuda a las empresas y las universidades de todo el mundo a construir mejores sistemas de IA.
Juniper fue la primera empresa en presentar una referencia de inferencia de Llama2 de nodos múltiples a MLCommons a principios de febrero o marzo y, más recientemente, para el MLPerf Training4.0 Benchmarking. Estamos comprometidos con las arquitecturas abiertas que usan Ethernet para interconectar las GPU en las estructuras de red del centro de datos.
¿Qué tenemos en el laboratorio hoy?
- Serie QFX de Juniper, serie PTX con interfaces de 400G y 800G
- Solución de administración y automatización de la estructura de centros de datos de Juniper Apstra (Premium)
- Almacenamiento Weka
- GPU de Nvidia (H100, A100); se agregan aceleradores de IA adicionales (por ejemplo, AMD MI300X)
¿Los resultados de las pruebas del cliente del AI Lab se publican abiertamente?
Respetamos la confidencialidad y la privacidad de los modelos del cliente y los datos de prueba. En consecuencia, no usamos los modelos del cliente para probar con otros clientes. Si bien los modelos de MLPerf están disponibles públicamente, los modelos del cliente no se comparten.
Soy un socio de canal de Juniper. ¿Cómo puedo obtener acceso al laboratorio para mis clientes?
Visite la página del centro de socios para solicitar acceso.
