DBETE-5X/350G24K31F1M DBETE-5X/350G24K31A1V Katup luapan proporsional, asli dari Rexroth, Jerman

DBETE-5X/350G24K31F1M & DBETE-5X/350G24K31A1V Proporsional Overflow Valve

DBETE-5X/350G24K31F1M dan DBETE-5X/350G24K31A1V katup overflow proporsional, asli dari Rexroth, Jerman.

Spesifikasi Utama

Parameter	DBETE-5X/350G24K31F1M	DBETE-5X/350G24K31A1V
Model / Seri	DBETE-5X	DBETE-5X
Kecepatan antarmuka	350 Gigabit (350G)	350 Gigabit (350G)
Tabel Alamat MAC	24, 000 entri (24K)	24, 000 entri (24K)
Tipe dan Ukuran Buffer	Buffer Fleksibel, 31 Mbits (31F)	Buffer alternatif, 31 Mbits (31A)
Fitur Lanjutan	1 Megabit Cache / Memori? (1M)	Dukungan untuk 4.000 VLAN (1V)

Varian Produk terkait

Seri DBETE-5X mendefinisikan ulang switching pusat data dengan kinerja 350G yang inovatif dan silikon cerdas yang sadar akan aplikasi.satu yang dirancang untuk kinerja maksimum dalam AI/ML dan penyimpanan dengan buffering fleksibel canggih (31F1M), dan lain disesuaikan untuk skala besar, multi-penyewa jaringan awan dengan segmen VLAN ekstensif (31A1V).mereka menawarkan pilihan yang tak tertandingi untuk beban kerja yang paling menuntut.

• Kinerja 350G Terdepan di Industri: Memberikan bandwidth ultra-tinggi yang dibutuhkan untuk kluster GPU generasi berikutnya dan tulang punggung kepadatan tinggi.
• Silikon cerdas yang sadar aplikasi: Mempunyai dua arsitektur buffer canggih yang dirancang untuk pengoptimalan beban kerja tertentu.
• Skala & Densitas Besar: Mendukung alamat MAC 24K dan menyediakan port 350G kepadatan tinggi yang dapat dipecah untuk mencocokkan kecepatan server apa pun.
• Cloud-Native from the Ground Up: Otomatisasi tumpukan penuh dengan gNMI asli, streaming telemetri, dan integrasi Kubernetes untuk jaringan berbasis niat.
• Fabric Low-Latency yang dapat diprediksi: Dirancang untuk kinerja deterministik, menjadikannya ideal untuk pelatihan AI terdistribusi dan aplikasi perdagangan keuangan.

Perbedaannya adalah dalam arsitektur silikon dan kasus penggunaan target.arsitektur deep buffer (31F) dengan cache 1 MB pada chip (1M) untuk telemetri canggih dan telemetri jaringan dalam band (INT). Ini dirancang untuk kinerja-kritis, jaringan cerdas seperti AI / ML, di mana manajemen kemacetan dan visibilitas adalah yang terpenting. DBETE-5X / 350G24K31A1V menggunakan Alternatif (A),buffer latensi ultra rendah (31A) dan memprioritaskan skala lapisan-2 besar dengan dukungan untuk 4Hal ini dioptimalkan untuk kepadatan tinggi, multi-penyewa lingkungan awan yang membutuhkan segmentasi ekstrim dan latensi terendah mungkin.

"1M" menandakan 1 Megabyte dedicated on-chip cache/memory.

• Telemetri tingkat mikrosekund: Menyimpan timestamp dan metadata rinci per paket untuk pemantauan kinerja dan deteksi anomali secara real-time.
• In-band Network Telemetry (INT): Memungkinkan switch untuk memasukkan data kinerja (latensi, kedalaman antrian) ke dalam paket data sendiri, memberikantampilan hop-by-hop dari kinerja jaringan untuk AI dan aliran penyimpanan.

Untuk kain AI/ML mutakhir, DBETE-5X/350G24K31F1M adalah pilihan yang sangat direkomendasikan.31 Mbits buffer fleksibel mencegah kemacetan dan kehilangan paket selama semua-ke-semua pola komunikasi antara ribuan GPU. 1M cache memungkinkan telemetri jaringan yang tepat, memungkinkan Anda untuk menentukan kemacetan dan mengoptimalkan perpustakaan komunikasi kolektif (seperti NCCL) untuk waktu pelatihan yang lebih cepat.

Untuk cloud besar multi-penyewa atau pusat data yang menghadap internet, DBETE-5X/350G24K31A1V seringkali lebih cocok.latensi basis yang sangat rendah, dukungan untuk 4.000 VLAN (1V) untuk mengisolasi pelanggan atau aplikasi yang tak terhitung jumlahnya, dan profil buffer yang dirancang untuk campuran lalu lintas internet.Ini memberikan skala dan efisiensi yang dibutuhkan oleh penyedia layanan cloud.

Ya. kedua model menjalankan yang sama modern, cloud-native NOS, memberikan pengalaman manajemen yang konsisten, CLI / API, dan kerangka otomatisasi.dan prosedur di kedua varianPerbedaan perangkat keras yang mendasari (buffer, cache) terekspos melalui kemampuan khusus dan penghitung di NOS, yang memungkinkan optimasi spesifik varian jika diperlukan.