测试和测量领域的业界领导者思博伦通信近日宣布,思博伦成功支持了业界迄今为止最大规模的100G以太网接口单机性能测试。此次测试由思博伦通信和新华三集团联合完成,主要是测试新华三S12500X-AF满框100G端口线速转发能力及超大规格IP路由转发表容量,密度达到单框768个100G端口。这也是业界目前最高的100G端口密度测试。
此次测试由权威测试机构Network Test完成。来自Network Test的David Newman指出, “拥有768个端口, 这是业界迄今为止成功完成的最大规模100G以太网交换机测试。我们进行的压力测试, 在单个机箱中涉及到近百万条独特的BGP路由, 以及768个并发的EVPN实例。此次基准测试,基于开放测试标准,成功验证了新华三数据中心核心交换机的性能,而Spirent TestCenter为此创纪录的项目提供了所需的高密度、高性能和高灵活性。”
本次测试采用思博伦Spirent TestCenter网络性能测试仪,配以能够验证下一代数据中心架构和路由器的高密度dX3 12端口100G测试模块,级联成一套测试集群,产生不同帧长的100G 线速业务流量,并实时呈现丢包、时延、抖动、帧顺序、误码、FCS 错误等反映传输质量的KPI,这个目前业界最高密度的100G测试仪表集群成功验证了新华三S12500X-AF系列交换机领先的性能,为测试提供了所需的高密度、高性能和高灵活性。
思博伦DX3五速率测试模块,单槽位可支持12个100G或40G端口,或24个50G端口,或48个25G或10G端口,支持FEC, Auto-negotiation, Link Training 等关键接口特
性,能够用于验证线速下超高密度网络设备的数据层服务质量(QoS),并对交换机和路由器上复杂的路由、数据中心和接入协议进行测试。
思博伦通信CEO Eric Hutchinson指出:“思博伦成功支持业界最高密度的768个100G端口测试,进一步证明了思博伦在高速以太网测试领域的领导地位,又一次证明思博伦是可依赖的伙伴。一代又一代的思博伦以太网测试技术已经帮助众多的客户成功占据市场先机。也非常感谢新华三的信任,选择了思博伦的测试解决方案来验证S12500X-AF性能。”
作为主流的高速以太网技术,100G正成为核心交换机和路由器主要的接口类型。新华三S12500X-AF系列交换机拥有领先的产品设计,其拥有全球单槽位最高48端口100G QSFP28可插拔光模块接口的单板,可以做到单框768个100G端口的全线速性能测试的数据中心核心交换机设备,其性能在此次全线速测试中得到验证。
图1:现场测试照片
新华三集团高级副总裁、首席技术官尤学军指出:“S12500X-AF系列交换机拥有全球单槽位最高48端口100G QSFP28可插拔光模块接口的单板,也是业界目前唯一可以做到单框768个100G端口的全线速性能测试的数据中心核心交换机设备。我们很高兴能与思博伦合作,对S12500X-AF性能进行验证,并取得了令人满意的测试结果。”
网络带宽需要持续高速增长,作为高速以太网测试领导者,思博伦为满足网络设备制造商,开发出高度灵活的产品以支持高速率、高密度及单端口多速率的需求,拥有最新400GE、200GE,以及最高密度12端口100GE测试模块,并于今年第一季度在其旗舰测试平台Spirent TestCenter 上发布了业界唯一集成16G/32G Fiber Channel的七速卡:支持100G/50G/40G/25G/10G以太网及 32G 和16G Fiber Channel, 可用于以太网和存储网络设备测试,助力服务提供商和超大规模数据中心部署高密度多速率网络基础设施满足这些需求。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。