Huawei-netwerkapparatuur 800ge 128 poort Beheersbare Huawei SFP-schakelaar Cloudengine Xh9330

Huawei-netwerkapparatuur 800ge 128 poort Beheersbare Huawei SFP-schakelaar Cloudengine Xh9330

Productoverzicht

De CloudEngine XH9330-128EO levert 128×800GE-poorten, 102,4 Tbps schakelcapaciteit, door Huawei zelf ontwikkelde Solar ASIC, NSLB-loadbalancing (>98% netwerkdoorvoer) en iFlashboot 2.0 (<5s herstart) – speciaal gebouwd voor AI GPU-clusters met 64K-node en intelligente rekencentra.

Belangrijkste onderscheidende factoren (met opsommingstekens voor kopersfocus)

• Toonaangevende 800GE-dichtheid– 128×800GE-poorten in 4U (optisch-elektrisch geïntegreerd, 800G/400G adaptief) – hoogste aantal poorten voor AI-ruggenbladige stoffen.

• Enorme schakelcapaciteit– 102,4 Tbps niet-blokkerend, 76,8 Bpps doorstuursnelheid – verwerkt gelijktijdig 128 poorten met 800GE-verkeer op volledige snelheid.

• Huawei Solar-ASIC– Zelfontwikkelde, krachtige chip die is geoptimaliseerd voor AI-verkeerspatronen en een lagere latentie en een hogere energie-efficiëntie levert dan commercieel silicium.

• NSLB taakverdeling op netwerkniveau– Een eigen algoritme bereikt een totale netwerkdoorvoer van >98%, waardoor congestie-hotspots bij gedistribueerde AI-training worden geëlimineerd.

• 64K-Node AI-clusterondersteuning– Schaalbaar naar 64.000 × 800GE-nodes – enkele fabric voor enorme GPU-clusters zonder overabonnement in meerdere fasen.

• iFlashboot 2.0– Automatische herstart binnen 5 seconden bij een storing, waardoor de onderbreking van de AI-training tot bijna nul wordt teruggebracht.

• Veerkracht van optische modulekanalen– Intelligente monitoring en foutisolatie voor optische modules, waardoor wordt voorkomen dat single-point-fouten GPU-clusters verstoren.

• Flexibele koeling– Luchtgekoeld of vloeistofgekoeld optioneel – inzetbaar in standaard datacenters of vloeistofgekoelde omgevingen met hoge dichtheid.

• 4U compact ontwerp– Hoge poortdichtheid per rack-U, waardoor het aantal Spine-switches en de complexiteit van de bekabeling tussen racks voor grootschalige AI-fabrics wordt verminderd.

Technische specificaties

Typische implementaties– Grootschalige AI-trainingscluster-ruggengraat/leaf-stof met 800GE GPU-naar-GPU-connectiviteit, intelligente rekencentrum-kernlaag, hyperscale datacenter-ruggengraat-architecturen, 64K-node AI-netwerken voor LLM-training (Large Language Model).