Broadcom® StrataDNX是全球首款以高接口帶寬提供每器件800 Gbps數(shù)據(jù)包處理能力的產(chǎn)品,并同時(shí)集成了可擴(kuò)展的數(shù)萬(wàn)億位(Tb)交換矩陣、分層流量管理器、外部分組數(shù)據(jù)緩沖存儲(chǔ)器以及高級(jí)數(shù)據(jù)包處理功能。這一獨(dú)特整合能夠使設(shè)備制造商以更小的物理系統(tǒng)尺寸提供更高端口密度、更低功耗和更大用戶規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。
StrataDNX系列的可擴(kuò)展產(chǎn)品與博通高集成度的StrataXGS® Trident和Tomahawk™系統(tǒng)芯片形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),共同為運(yùn)營(yíng)商、數(shù)據(jù)中心及企業(yè)市場(chǎng)提供業(yè)界最完整的端到端交換機(jī)解決方案組合。
博通公司網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)部門(mén)高級(jí)副總裁兼總經(jīng)理Ram Velaga表示:“隨著StrataDNX的最新款產(chǎn)品加入我們的交換機(jī)產(chǎn)品組合,博通將提供業(yè)界最為完整的交換機(jī)平臺(tái)。這些器件將以前所未有的高帶寬集成度,通過(guò)提供獨(dú)一無(wú)二的領(lǐng)先核心功能組合來(lái)改變用戶構(gòu)建與部署網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的方式。”
StrataDNX系列支持25和50千兆以太網(wǎng)的準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施,直接與博通BCM56960 戰(zhàn)斧(Tomahawk)交換機(jī)系統(tǒng)芯片——業(yè)界首款云級(jí)別網(wǎng)絡(luò)的高密度25/100千兆以太網(wǎng)交換機(jī)相連。此外,該器件支持高達(dá)400 Gbps的端口速度,可實(shí)現(xiàn)全球最大規(guī)模的400千兆以太網(wǎng)互聯(lián)管網(wǎng)與路線圖。面向運(yùn)營(yíng)商服務(wù)管理的集成加速器可為橫跨廣域網(wǎng)(WAN)的運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)及分布式數(shù)據(jù)中心提供可見(jiàn)性與可控性。
28納米(nm)StrataDNX交換機(jī)系列提供以下器件選擇:
博通StrataDNX系列為要求最為嚴(yán)格的運(yùn)營(yíng)商、園區(qū)與云環(huán)境提供了完整的高級(jí)特性。該器件支持基于DRAM的外部數(shù)據(jù)包存儲(chǔ)器,與片上存儲(chǔ)器相比,它提供高達(dá)300倍以上的流量緩沖,可在嚴(yán)重?fù)頂D的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)實(shí)現(xiàn)零丟包?,F(xiàn)場(chǎng)可重構(gòu)式靈活的數(shù)據(jù)包處理引擎可支持客戶專用的轉(zhuǎn)發(fā)模式,或?qū)π屡d協(xié)議在未來(lái)給予支持。
片上分層流量管理可以確保運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)按照服務(wù)級(jí)別協(xié)議(SLA)的要求為每個(gè)用戶的帶寬提供保證。在光傳輸應(yīng)用中,該架構(gòu)可支持聚合運(yùn)營(yíng)商以太網(wǎng)和統(tǒng)一結(jié)構(gòu)的光傳輸網(wǎng)(OTN),在幫助運(yùn)營(yíng)商減少資本與運(yùn)營(yíng)支出上作用顯著。
BCM88370、BCM88670和BCM88770結(jié)合了StrataDNX各種市場(chǎng)領(lǐng)先的特性,同時(shí)提供了高帶寬容量,以支持下一代創(chuàng)新型網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)系統(tǒng)。這其中包括了聚合型以太網(wǎng)/光傳輸平臺(tái)、面向數(shù)據(jù)中心云計(jì)算的深度緩沖元件以及結(jié)合了運(yùn)營(yíng)商與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備屬性的高級(jí)網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案。
StrataDNX系列主要特性:
上市時(shí)間
博通StrataDNX BCM88370、BCM88670與BCM88770現(xiàn)已提供樣片。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
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伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。