今天,Broadcom推出一款搭载 StrataXGS Trident 4(BCM56690)的下一代Trident X7 。这是Broadcom公司的新一代企业交换平台,旨在将50E和100GbE网络引入服务器节点,并将400GbE引入更多数据中心。
预计新的Broadcom Trident 4-X7将被用作企业网络环境中的顶级机架交换机(ToR)。它被设计用于处理50GbE或100GbE连接到服务器,然后通过聚合交换层进行400GbE上行连接。
尽管我们在AI训练服务器领域中看到400GbE变得非常普遍,但企业服务器的成本往往是这些服务器的十分之一,并且由于VMware和Microsoft的许可模型核心数量往往较低,并不像云环中那样高。这意味着企业服务器互连的25GbE接口将在不久的将来转变为50GbE和100GbE,现在已经出现了NVIDIA BlueField-2 DPU和AMD Pensando DSC2-100G Elba DPU在运行VMware ESXi的情况。
NVIDIA正在开始推出与AMD相匹配的针对VMware企业级100GbE解决方案。这将有助于推动新的服务到企业VM部署中,从而更需要100GbE ToR交换机,Trident X7的出现将会很好满足这部分企业客户的需求。此外,鉴于SONiC在重塑行业的方式上非常重要,Broadcom表示将在Trident 4 上支持Enterprise SONiC。
最后的话
Broadcom仍将该产品列为“初步”,因此在交换机产品中可能还需要几个季度才能看到。与此同时,Trident已经存在多年,所以我们期待新一代产品的推出,令人兴奋的是,预计像Arista这样的公司将采用新的交换芯片进行生产。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨了AI发展的未来趋势,详细分析了六条有望实现通用人工智能(AGI)的技术路径。随着生成式AI和大语言模型面临发展瓶颈,业界开始将目光转向其他AI发展方向。这六条路径包括神经符号AI、神经形态AI、具身AI、多智能体AI、以人为中心的AI和量子AI。每种路径都有其独特优势和挑战,可能单独或组合推动AI进入下一个发展阶段,最终实现与人类智能相当的AGI系统。
微软研究院发布突破性多语言AI技术UPDESH,通过"自下而上"数据生成策略,让AI真正理解不同文化背景下的语言表达。该技术基于各语言维基百科内容生成950万个训练数据点,覆盖13种印度语言,显著提升低资源语言AI性能,为构建文化敏感型AI系统提供新路径。
培生公司第三季度销售增长加速,并预示年底表现更强劲,但其AI应用可能是更重要的发展。该公司虚拟学习部门销售额激增17%,学生注册人数攀升。培生运营的在线学校将AI工具嵌入课程材料中,公司表示有越来越多证据显示这些工具帮助学生取得更好成绩。公司推出了AI学习内容组合,包括AI素养模块和融合人工导师与AI学习工具的视频平台。
NVIDIA团队提出RLBFF方法,将AI训练中的复杂评价转化为明确的二元判断标准,解决了传统人类反馈模糊和可验证奖励局限的问题。该方法在多个权威测试中取得突破性成果,其中JudgeBench获得第一名,训练的模型性能媲美知名商业模型但成本仅为其5%,为AI训练领域带来重要方法论创新。