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オペレーターエクスペリエンス
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、最も柔軟に設計でき、限られたITリソースで簡単に管理できる、ハイパフォーマンスのAIトレーニングと推定のネットワークを最も迅速に展開できる方法です。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。
運用の簡略化により、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オペレーターを保護し、導入を促進します。ジュニパーの仮想ネットワークアシスタント（VNA）Marvisによるデータセンターの新しいAIOps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、事前対応で迅速に問題を確認して修正できるようにします。その結果、ジュニパーのAIデータセンターネットワーキングを使用する場合、導入にかかる時間が最大で85%短縮されます。
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をの心配は無用です。ジュニパーのオープンな、AIで最適化されたイーサネットソリューションが優れた処理速度とコスト削減を実現する一方、Apstraはマルチベンダーネットワーク全体におけるデータセンター運用とアシュアランスの唯一のソリューションです。ジュニパーは、GPU、ファブリック、スイッチを選択する自由をもたらし、個別のデータセンターネットワーキングのニーズに最適に対応します。
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データセンターの詳細
高性能なAIデータセンターを柔軟かつ容易に構築できるエンドツーエンドソリューションを紹介します。説明ビデオを視聴して、ジュニパーのオープンAIで最適化されたイーサネットソリューションが優れた処理速度とコスト削減を実現する方法をご確認ください。
製品
Juniper Apstra
インテントベースネットワーク構築ソフトウェアが、継続的な検証、強力な分析、根本原因の特定により、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にいたるまでのネットワークライフサイクル全体を自動化し、信頼性を確保します。
データセンター向けのMarvis VNA
データセンター向けのMarvis VNAは、Marvisのアドオンであり、業界唯一のAIネイティブ仮想ネットワークアシスタントです。Juniper Apstraと連携して事前対応的かつ規範的なデータセンターアクションを提供します。また、Marvisの対話型インターフェイス（GenAIを利用）を使用してナレッジベースのクエリを簡素化します。
QFXネットワークスイッチは、業界をリードするスループットと拡張性、包括的なルーティングスタック、Junos OSのオープンなプログラマビリティ、最も幅広いEVPN-VXLANおよびIPファブリック機能を提供します。ジュニパーは、データセンターのスパイン&リーフスイッチ、キャンパス配布とコア、またはデータセンターのゲートウェイと相互接続向けに、幅広いスイッチを提供しています。
PTX10002-36QDD
PTX10002-36QDDは、大容量で、スペースと電力が最適化されたルーティングプラットフォームです。非常にコンパクトな2U固定フォームファクタで、28.8Tbpsという圧倒的なスループット容量を誇るトップクラスのプラットフォームには、Juniper Express 5 ASICが搭載されており、事業者やエンタープライズWAN、データセンターネットワークの拡張性の高いルーティングユースケース向けに、高密度な100GbE/400GbE/800GbE接続を実現します。
PTX10004, PTX10008, PTX10016
モジュラー型のPTX10004、PTX10008、PTX10016パケットトランスポートルーターは、現在および予見できる将来にネットワークに課される膨大な帯域幅要求に直接対応します。これらの製品は、最も要求の厳しいWANおよびデータセンターのアーキテクチャに、超高密度、ネイティブ400GEおよび800GEのインラインMACsec、そして最新世代のASIC投資をもたらします。
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。
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
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、根本的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。
