在全球人工智能技术不断突破的背景下,AI集群作为支撑复杂模型训练和推理过程的核心硬件平台,其网络架构的优劣直接影响到整体性能和效率。2025年9月,DriveNets将携其创新的AI以太网解决方案Network Cloud-AI亮相于位于加利福尼亚州圣克拉拉举办的AI基础设施峰会。DriveNets致力于通过其云原生网络技术,突破传统网络性能瓶颈,为AI工作负载提供最优的网络支持,推动AI计算进入高速发展的新时代。DriveNets的Network Cloud-AI技术基于其独特的Fabric-Scheduled Ethernet(FSE)架构,融合了以太网的广泛兼容性与定制化调度机制,提供了媲美InfiniBand的网络性能表现。该解决方案不仅在传输延迟、带宽利用率方面表现卓越,更重要的是实现了低丢包率和高稳定性的网络环境,从根本上提升了AI训练任务的作业完成时间(JCT)。相比于传统网络方案,DriveNets的技术实现了从前端、后端到存储网络的统一架构,极大地简化了网络部署和维护流程。
用户无需面对多种不同的网络协议和硬件兼容性问题,从而缩短了部署周期,加速了AI集群的上线速度。网络前端承担着连接AI集群与外部数据服务、用户端和应用系统的重任,需保证高带宽和低延迟以满足实时交互的需求。DriveNets通过一体化网络设计,有效解决了前端网络的安全性和可靠性,为AI应用提供稳定支持。后端网络则专注于数据中心内部AI GPU之间的高速互联,传输大量参数和中间计算结果。DriveNets基于FSE架构打造的后端以太网,不仅消除了传统以太网中存在的丢包和时延不可预测问题,还降低了整体系统的复杂度和运营成本。存储网络作为AI集群的关键组成部分,负责海量训练数据和模型参数在计算节点与存储系统间的高效传输。
DriveNets Network Cloud-AI保持与前后端网络技术的一致性,保证存储数据通路的无缝衔接,避免网络瓶颈导致的性能下降。更值得关注的是,DriveNets在提升网络性能的同时,兼容任意GPU、光学传输设备和网络接口卡(NIC),为用户提供极大的灵活性和扩展空间。这一特性使得企业能够灵活选择硬件供应商,构建个性化且高效的AI集群环境。除技术展示外,DriveNets将在AI基础设施峰会的专家讨论环节中,深入解析Fabric-Scheduled Ethernet如何实现高性能AI后端网络的关键优势。参与此次讨论的还有微软Azure网络硬件首席架构师Ashwin Gumaste、Celestial AI的联合创始人兼CEO David Lazovsky以及高端光互连技术专家Charlie Fu,由AMD架构与战略总监Kurtis Bowman主持,汇聚行业顶尖智慧。一切迹象表明,Network Cloud-AI不仅是一款网络产品,更代表了AI集群网络未来的发展方向。
其独特的技术架构使得大规模AI集群具备高可扩展性与高性能,满足不断增长的计算需求和复杂多变的应用场景。DriveNets同时提供Deployment Infrastructure Services(DIS),为用户量身打造AI集群架构设计及端到端物理部署方案。该服务不仅加速了基础设施的上线时间,还凭借专业的网络规划与优化,确保了系统在实际运行中的稳定性和高效性。行业观察者普遍认为,随着AI应用规模的扩大,对网络架构的挑战将日益严峻,传统的网络解决方案难以满足高性能和低延迟的双重需求。DriveNets通过将标准以太网技术与进行专门调度和管理的Fabric-Scheduled机制相结合,实现了网络数据传输的高可靠性和可预测性,打破了性能瓶颈,为AI基础设施建设提供了全新思路。总结来看,DriveNets的Network Cloud-AI基于创新的Fabric-Scheduled Ethernet技术,凭借其高性能、低延迟、低丢包率以及统一的前后端存储网络架构,彻底改变了AI集群的网络架构设计。
无论是科研机构、云服务提供商,还是大型企业,均可通过DriveNets的解决方案,快速构建具备未来竞争力的AI数据中心。随着本次AI基础设施峰会的召开,DriveNets有望凭借其突破性的网络解决方案,吸引来自全球的目光和合作机会,助力AI产业迈向新高度。AI与网络的深度融合,必将强力推动数字智能时代的加速到来,让我们共同期待DriveNets为行业带来的更多惊喜与创新。 。
