Cisco presenta línea de procesadores Silicon One que optimizan el rendimiento de IA y ML

Los modelos G200 y G202 ofrecen funciones avanzadas de IA/ML, A la vez que reducen la latencia a la mitad en comparación con su predecesor.

Cisco ha presentado la cuarta generación de sus procesadores Silicon One, específicamente los modelos G200 y G202, para transformar la economía de Internet e impulsar la innovación. Estos dispositivos ya están siendo probados por algunos clientes y se centran en despliegues mejorados de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) basados en Ethernet.

El modelo G200 es un dispositivo serializador-deserializador (SerDes) de 5 nm, con una capacidad de 51,2 Tbps y 512 x 112 Gbps. Programable y de baja latencia, con control y visibilidad avanzados, es una opción óptima para redes web a gran escala. Por otro lado, el Cisco Silicon One G202 es similar al G200, pero está diseñado para aquellos clientes que prefieren usar SerDes 50G para conectar la óptica al conmutador. Tiene la misma capacidad de programación, baja latencia, control y visibilidad, pero con la mitad del rendimiento.

Los dispositivos G200 y G202 tienen características avanzadas para optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de IA/ML, al mismo tiempo que reducen los costes y la latencia de la red con innovaciones significativas. Ambos ofrecen las ventajas de la arquitectura unificada de Cisco, facilitando diferentes despliegues en las redes de los clientes, desde funciones de enrutamiento hasta redes frontales y back-end a escala web, minimizando considerablemente los tiempos y costes operativos.

La gama Silicon One, que integra más de 2.300 elementos en un solo chip, ha logrado reducir lo que antes era un chasis de más de 2 metros de altura a una unidad de un solo rack del tamaño de una caja de pizza. Además, el modelo G200 mejora la eficiencia energética y reduce la latencia a la mitad en comparación con su predecesor, el Cisco Silicon One G100.

La nueva generación permitirá a los clientes de Silicon One desplegar menos dispositivos pero más eficientes, mejorar el rendimiento de la IA/ML con técnicas innovadoras de equilibrio de carga y detección de fallos, y aprovechar la telemetría avanzada en sus redes.


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