อุปกรณ์เครือข่ายของ Huawei 800ge 128 พอร์ตที่สามารถจัดการได้ Huawei Sfp Switch Cloudengine Xh9330

อุปกรณ์เครือข่ายของ Huawei 800ge 128 พอร์ตที่สามารถจัดการได้ Huawei Sfp Switch Cloudengine Xh9330

ภาพรวมผลิตภัณฑ์

CloudEngine XH9330-128EO มีพอร์ต 128×800GE, ความสามารถในการสลับ 102.4 Tbps, Solar ASIC ที่ Huawei พัฒนาขึ้นเอง, การปรับสมดุลโหลด NSLB (ปริมาณงานเครือข่าย>98%) และ iFlashboot 2.0 (รีสตาร์ท <5 วินาที) – สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับคลัสเตอร์ AI GPU โหนด 64K และศูนย์ประมวลผลอัจฉริยะ

ตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญ (หัวข้อย่อยสำหรับการมุ่งเน้นที่ผู้ซื้อ)

• ความหนาแน่น 800GE ชั้นนำของอุตสาหกรรม– พอร์ต 128×800GE ใน 4U (รวมออปติคัลไฟฟ้า, ปรับได้ 800G/400G) – จำนวนพอร์ตสูงสุดสำหรับแฟบริค AI สันใบ

• ความสามารถในการสลับขนาดใหญ่– ไม่มีการปิดกั้น 102.4 Tbps, อัตราการส่งต่อ 76.8 Bpps – จัดการพอร์ต 128 พอร์ตของการรับส่งข้อมูล 800GE อัตราเต็มพร้อมกัน

• หัวเว่ย โซล่า ASIC– ชิปประสิทธิภาพสูงที่พัฒนาขึ้นเองซึ่งปรับให้เหมาะกับรูปแบบการรับส่งข้อมูล AI ให้เวลาแฝงที่ต่ำกว่าและประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่สูงกว่าซิลิคอนเชิงพาณิชย์

• โหลดบาลานซ์ระดับเครือข่าย NSLB– อัลกอริธึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ช่วยให้บรรลุปริมาณงานเครือข่ายโดยรวม >98% ขจัดจุดแออัดในการฝึกอบรม AI แบบกระจาย

• รองรับคลัสเตอร์ AI โหนด 64K‑Node– ปรับขนาดเป็นโหนด 64,000 × 800GE – โครงสร้างเดี่ยวสำหรับคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่โดยไม่ต้องสมัครสมาชิกเกินหลายขั้นตอน

• iFlashboot 2.0– รีสตาร์ทอัตโนมัติในระยะเวลาต่ำกว่า 5 วินาทีเมื่อเกิดข้อผิดพลาด ลดการหยุดชะงักในการฝึก AI ให้ใกล้เป็นศูนย์

• ความยืดหยุ่นของช่องสัญญาณโมดูลออปติคัล– การตรวจสอบอัจฉริยะและการแยกข้อผิดพลาดสำหรับโมดูลออปติคัล การป้องกันความล้มเหลวจุดเดียวจากการรบกวนคลัสเตอร์ GPU

• การระบายความร้อนที่ยืดหยุ่น– ตัวเลือกระบายความร้อนด้วยอากาศหรือระบายความร้อนด้วยของเหลว – ปรับใช้ในศูนย์ข้อมูลมาตรฐานหรือสภาพแวดล้อมระบายความร้อนด้วยของเหลวความหนาแน่นสูง

• การออกแบบที่กะทัดรัด 4U– ความหนาแน่นของพอร์ตสูงต่อแร็ค U ช่วยลดจำนวนสวิตช์สไปน์และความซับซ้อนของสายเคเบิลระหว่างแร็คสำหรับแฟบริค AI ขนาดใหญ่

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

การใช้งานทั่วไป– โครงสร้างกระดูกสันหลัง/ลีฟของคลัสเตอร์การฝึกอบรม AI ขนาดใหญ่พร้อมการเชื่อมต่อ 800GE GPU‑to‑GPU, เลเยอร์หลักของศูนย์การประมวลผลอัจฉริยะ, สถาปัตยกรรมกระดูกสันหลังของศูนย์ข้อมูลแบบไฮเปอร์สเกล, เครือข่าย AI โหนด 64K‑node สำหรับการฝึกอบรม LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่)