Cisco Silicon One, in arrivo due nuovi modelli per le applicazioni di AI e Machine Learning

redazione

Dopo quattro anni e tre generazioni all’attivo, si allarga con due nuovi modelli la famiglia dei processori Cisco Silicon One. Battezzati rispettivamente G200 e G202, i due dispositivi sono già in fase di test da parte di alcuni clienti ed entrambi portano in dote un’architettura unificata, grazie alla quale è possibile implementare diverse soluzioni nelle reti.

Il modello G200 è dedicato alle implementazioni di intelligenza artificiale/machine learning (AI/ML) basate su Ethernet. Si tratta di un modello SerDes a 5 nm, 51,2 Tbps, 512 x 112 Gbps. Programmabile e a bassa latenza, con visibilità e controllo avanzati, è la scelta ideale per le reti su larga scala.

Cisco Silicon One G202 offre vantaggi simili ai clienti che desiderano utilizzare il SerDes 50G per collegare l’ottica allo switch. Si tratta di un dispositivo SerDes a 5 nm, 25,6 Tbps, 512 x 56 Gbps con le stesse caratteristiche del G200  – ma con prestazioni dimezzate.

Architettura unificata ed efficienza energetica

I dispositivi Cisco Silicon One G200 e G202 sono unici nel loro genere grazie a funzionalità avanzate che ottimizzano le prestazioni dei carichi di lavoro AI/ML, riducendo al contempo i costi e la latenza della rete con importanti innovazioni.

Entrambi i modelli hanno un’architettura unificata, permettendo in questo modo di implementare diverse soluzioni nelle reti dei clienti, dalle funzioni di routing alle reti front-end e back-end su larga scala, riducendo notevolmente tempistiche e costi operativi.

La gamma Silicon One riunisce più di 2.300 elementi in un unico chip, riducendo quello che una volta era uno chassis alto due metri a una singola unità rack delle dimensioni di una scatola di una pizza da asporto. Il modello G200 ha raddoppiato l’efficienza energetica e la latenza rispetto al suo predecessore, il dispositivo Cisco Silicon One G100.

I clienti Silicon One possono ora implementare un numero inferiore di dispositivi più efficienti, effettuare nuove tipologie di implementazione con SerDes a lunghissimo raggio, migliorare le prestazioni AI/ML con tecniche innovative di bilanciamento del carico e di rilevamento dei guasti e sfruttare la telemetria avanzata nelle loro reti.