Sistemas InfiniBand de Longa Distância

Os Sistemas de Longa Distância NVIDIA® Mellanox® permitem a conectividade perfeita de data centers InfiniBand remotos, armazenamento ou outras plataformas InfiniBand remotas. Ele pode estender o alcance do InfiniBand para até 80 quilômetros, permitindo conectividade InfiniBand nativa entre data centers remotos ou entre data centers e infraestruturas de armazenamento remoto, para alta disponibilidade e recuperação de desastres.

Sistemas MetroX

MetroX-2 e MetroX estendem a disponibilidade da alta taxa de transferência de dados da InfiniBand, das comunicações nativas Remote Direct Memory Access (RDMA) e outros recursos avançados para permitir a conectividade InfiniBand nativa entre data centers remotos ou entre data center e infraestruturas de armazenamento remoto, para alta disponibilidade e recuperação de crashes. Os usuários podem migrar com facilidade e eficácia os trabalhos de aplicações de um centro InfiniBand para outro ou combinar o poder de computação de vários data centers remotos para obter melhor desempenho geral e escalabilidade.

Sistemas InfiniBand de Longa Distância

Produtos

Sistemas MetroX-2

Sistemas MetroX-2

Baseada no switch Mellanox Quantum InfiniBand HDR de 200 Gb/s, a família de produtos MetroX-2 conecta perfeitamente data centers InfiniBand a 10–40 km de distância, possibilitando a conectividade nativa do RDMA em plataformas distribuídas de computação ou armazenamento.

Sistemas MetroX

Sistemas MetroX

Os sistemas switch de longa distância InfiniBand de 40Gb/s oferecem conectividade de longa distância de até 80 km.

Conheça os principais motivadores de tecnologia para a eficiência do data center

Segredos incontáveis do data center eficiente

 

Em um estudo de pesquisa independente, os principais executivos de IT identificaram uma tecnologia-chave que pode ser usada para dar suporte a modelos de data centers em escala de cloud. Leia o relatório para descobrir qual era a tecnologia número um para fornecer eficiência no cloud e a chave para o melhor desempenho em ambientes de AI e ML.

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