思科通过为其Nexus交换机产品线增加对英特尔Gaudi 3服务器的支持,为希望构建AI集群的客户扩展了更多选择。
具体而言,思科表示其2U规格的Nexus 9364E-SG2交换机和OSFP-800G-DR8收发器已通过认证,可在横向扩展的高性能配置中支持英特尔Gaudi 3 AI加速器,主要面向大语言模型训练、推理和生成式AI工作负载。
思科在描述此项集成的白皮书中指出,英特尔Gaudi 3服务器包含八个Gaudi 3加速器:"无法在八个加速器上容纳或训练速度不够快的语言模型,可以通过800千兆以太网非阻塞网络连接多台Gaudi 3服务器,支持RoCEv2传输协议。一台Gaudi 3服务器通过六个OSFP端口提供24个200千兆以太网横向扩展或后端接口,用于Gaudi 3间网络连接,也称为横向扩展网络或后端网络。这些端口专门用于互连其他服务器中的Gaudi 3加速器,不连接外部网络。Gaudi 3服务器还提供额外接口用于外部、存储和管理连接。"
思科Nexus 9364E-SG2交换机提供64个800千兆以太网或128个400千兆以太网或256个200千兆以太网或512个100千兆以太网接口。这些交换机有两种型号可选。思科Nexus 9364E-SG2-O提供OSFP规格端口,而思科Nexus 9364ESG2-Q提供QSFP-DD规格端口。除了端口规格外,两种交换机型号基本相同,都可用于连接英特尔Gaudi 3服务器。思科表示,这些交换机可使用4个200千兆以太网连接英特尔Gaudi 3服务器。
与任何Nexus实施一样,"思科Nexus Dashboard作为AI网络架构的集中管理平台,提供端到端RoCEv2可视性和AI网络架构配置的内置模板,"思科数据中心和网络团队产品营销经理Titus Shem和思科技术营销工程师Paresh Gupta在关于Gaudi集成的博客文章中表示。
这一举措旨在为希望构建AI骨干网和集群的企业和超大规模客户提供多样化的网络和处理器选择。
思科的AI产品还包括英伟达技术,如基于Spectrum-X的交换机,这些交换机是思科安全AI工厂与英伟达合作的一部分。
思科还与AMD及其Instinct AI GPU合作,为大型AI集群提供网络和计算堆栈。此外,思科还集成AMD Pensando DPU以实现高级网络和安全加速。
650 Group联合创始人兼分析师Alan Weckel在关于思科网络的博客中写道:"AI之路不是任何单一供应商或产品可以满足客户所有需求的。相反,合作伙伴关系有助于提供更多选择和最佳解决方案。客户希望供应商协作创造更好的解决方案。例如,英伟达和思科的合作伙伴关系使思科的网络堆栈能够与英伟达的ASIC和GPU集成,提供更低的总拥有成本和更易管理的解决方案。同样,思科和AMD在AI堆栈和DPU方面的合作实现了智能交换机(添加可编程数据平面功能),从而增强了网络层。"
Weckel写道,企业客户需要简化的网络运维来实现扩展,通常寻求经过验证的设计和架构。"思科通过Nexus 9000和Nexus Dashboard来满足这一细分市场,实现简化的网络管理。遥测驱动的可视性和策略自动化帮助团队将工作负载健康状况与网络架构行为相关联。企业客户可以从采用智能交换机中受益,这些交换机通过增加嵌入式安全功能来增强网络。"
Q&A
Q1:思科Nexus 9364E-SG2交换机支持哪些网络接口?
A:思科Nexus 9364E-SG2交换机提供64个800千兆以太网或128个400千兆以太网或256个200千兆以太网或512个100千兆以太网接口,有OSFP和QSFP-DD两种端口规格可选。
Q2:英特尔Gaudi 3服务器如何实现多服务器连接?
A:英特尔Gaudi 3服务器通过800千兆以太网非阻塞网络连接多台服务器,支持RoCEv2传输协议。每台服务器通过六个OSFP端口提供24个200千兆以太网接口,专门用于互连其他服务器中的Gaudi 3加速器。
Q3:思科在AI领域还与哪些厂商合作?
A:除了英特尔,思科还与英伟达合作提供基于Spectrum-X的交换机,与AMD合作提供Instinct AI GPU的网络和计算堆栈,并集成AMD Pensando DPU实现高级网络和安全加速。
好文章,需要你的鼓励
机器人智能公司Inbolt将于2026年6月在芝加哥Automate展会上发布两项新能力:Inbolt机器人编程功能和扩展版机器人控制模块。新功能可让工程师直接基于CAD模型构建程序,结合视觉模型实时定位实体零件并自动调整运动路径,彻底消除传统调试中耗时数周的手动示教环节。此次更新还将原生支持安川机器人,使平台覆盖品牌扩展至六个。
浙江大学团队提出目标视角复现任务(TVR),测试AI主动导航至指定视角的能力,最强模型成功率仅12%,人类达93%,并验证了视觉示范学习与多轮强化学习的提升路径。
本文提供了一套完整的笔记本电脑深度清洁方案。硬件方面,介绍了如何用温和洗涤剂清洁机身、用微纤维布擦拭屏幕、用压缩空气清理键盘及清洁充电线的正确方法。软件方面,建议及时更新操作系统与驱动程序,删除冗余文件与临时下载内容,并通过开启Windows Storage Sense功能实现自动清理,同时将剩余文件整理归类,保持系统整洁高效运行。
这项研究提出"VLM即教师"框架,让视觉语言模型在视频生成推理时充当实时监考官,通过可微分奖励信号在线优化轻量LoRA模块,平均提升视频推理性能16.7分。