Дистрибьютор и системный интегратор
Сетевое оборудование
  • с 09:00 до 19:00
  • выходные: сб, вс

Cisco 8223: маршрутизатор 51,2 Тбит/с для геораспределённых ИИ-кластеров

Компания Cisco сообщила о выпуске высокопроизводительной маршрутизирующей платформы Cisco 8223, ориентированной на построение крупных ИИ-кластеров, разнесённых между несколькими дата-центрами. Заявляется, что подобные решения способны обрабатывать свыше 20 млрд пакетов в секунду и обеспечивать суммарную пропускную способность на уровне до 3 Эбит/с. При таком подходе расстояние между площадками ЦОД может достигать 1000 км.

В основе Cisco 8223 используется фирменная ASIC-платформа Silicon One P200. По заявлению компании, это первый в отрасли полнодуплексный маршрутизирующий процессор с пропускной способностью 51,2 Тбит/с. Поддерживается гибкая настройка портов в режимах 10/25/40/50/100/200/400/800GbE. Также заявлена совместимость со стандартами 802.1d, 802.1p, 802.1q и 802.1ad. Новая система доступна в версиях 8223-64EF (OSFP) и 8223-64E (QSFP). Устройства выполнены в форм-факторе 3U и оснащены 64 портами 800G, обеспечивая совокупную пропускную способность 51,2 Тбит/с.

Маршрутизаторы оснащаются процессором AMD с восемью вычислительными ядрами, работающим совместно с 64 Гбайт оперативной памяти. Для хранения данных установлен SSD объёмом 128 Гбайт. На лицевую панель выведены консольный порт RS-232, управляющие сетевые интерфейсы 10G SFP+ и 1GbE RJ45, порт QSFP28 PIE, а также разъём USB Type-C. Питание обеспечивают четыре блока мощностью по 3000 Вт, а охлаждение реализовано с использованием семи вентиляторов. Габариты устройства составляют 132,1 × 439,6 × 640,8 мм, вес — 31,75 кг.

Cisco подчёркивает наличие расширенных механизмов безопасности. В частности, реализованы средства непрерывного мониторинга и шифрования трафика на линейной скорости с применением постквантово-устойчивых алгоритмов. При объединении тысяч маршрутизаторов Cisco 8223 в единую инфраструктуру возможна согласованная работа миллионов высокопроизводительных ИИ-ускорителей, что делает платформу пригодной для решения наиболее ресурсоёмких задач обучения больших языковых моделей и инференса.