Cisco переопределяет сетевые технологии для ИИ с помощью Silicon One G300 для кластеров гигаваттного масштаба

Сегодня на конференции Cisco Live EMEA в Амстердаме компания Cisco отметила важную веху в эволюции инфраструктуры искусственного интеллекта, представив Silicon One G300. Эта новая микросхема коммутации, разработанная специально для нужд ИИ-кластеров гигаваттного масштаба, обещает ускорить переход индустрии к сетевым структурам ИИ на базе Ethernet, одновременно решая критические проблемы энергоэффективности и скорости выполнения задач.

Поскольку рабочие нагрузки ИИ переходят от статических моделей обучения к динамическим агентным рабочим процессам, базовая инфраструктура сталкивается с беспрецедентным давлением. В Creati.ai мы рассматриваем G300 не просто как обновление аппаратного обеспечения, а как стратегический поворот к «Интеллектуальным коллективным сетям» (Intelligent Collective Networking) — архитектуре, разработанной для управления столкновением синхронной высокополосной связи графических процессоров (GPU) с непредсказуемыми паттернами трафика ИИ-агентов следующего поколения.

Архитектура скорости: 102,4 Тбит/с и выше

Центральным элементом сегодняшнего анонса является необработанная мощность Silicon One G300. Обеспечивая пропускную способность 102,4 терабит в секунду (Тбит/с) (Tbps) коммутации Ethernet в одном устройстве, чип позиционируется как прямой конкурент самым передовым решениям от таких соперников, как Broadcom и NVIDIA.

Что крайне важно, G300 поддерживает порты 1.6T Ethernet, работающие на собственной технологии Cisco 200 Гбит/с SerDes. Эта интеграция обеспечивает масштабирование с высокой плотностью портов (high-radix scaling) — поддержку до 512 портов — что позволяет сетевым архитекторам строить «более плоские» сети. За счет сокращения количества переходов между GPU операторы могут значительно снизить задержку и энергопотребление — два показателя, определяющих совокупную стоимость владения (TCO) для гиперскейлеров и «нео-облаков» (neo-clouds).

Джиту Патель (Jeetu Patel), президент и директор по продуктам Cisco, подчеркнул объединение этих технологий во время своего выступления: «Инновации в области ИИ развиваются быстрее, чем когда-либо прежде... Сегодняшние анонсы подчеркивают мощь Cisco как унифицированной платформы, демонстрируя, как наши инновации в чипах и системах объединяются, чтобы приносить пользу нашим клиентам — от центров обработки данных до рабочих мест».

Решение парадокса эффективности с помощью интеллектуальных коллективных сетей

Необработанная скорость часто сводится на нет перегрузкой сети. В традиционных ИИ-кластерах, когда тысячи GPU пытаются взаимодействовать одновременно, потеря пакетов и джиттер могут остановить процессы обучения, тратя дорогостоящие циклы вычислений. Cisco пытается решить эту проблему с помощью набора функций под названием Интеллектуальные коллективные сети (Intelligent Collective Networking).

Архитектура G300 интегрирует массивный полностью разделяемый пакетный буфер объемом 252 МБ непосредственно на кристалле. В отличие от традиционных конструкций, которые разделяют память, G300 позволяет пакету из любого порта использовать любое доступное пространство. Согласно внутренним симуляциям Cisco, это приводит к 2,5-кратному увеличению поглощения всплесков трафика по сравнению с отраслевыми альтернативами.

Для обучения моделей ИИ, где «хвостовая задержка» (tail latency — самый медленный пакет) диктует скорость всего кластера, такая возможность буферизации является революционной. Cisco сообщает, что эта архитектура обеспечивает 33-процентное увеличение использования сети (пропускной способности) и, что наиболее важно для исследователей ИИ, улучшение на 28% времени завершения задач (Job Completion Time, JCT) по сравнению с неоптимизированными паттернами трафика.

Аппаратно-ускоренная балансировка нагрузки

Одной из выдающихся технических особенностей G300 является подход к балансировке нагрузки. Традиционная программная настройка сети часто слишком медленно реагирует на микросекундные всплески, характерные для рабочих нагрузок ИИ.

G300 реализует балансировку нагрузки на основе путей (path-based load balancing) на аппаратном уровне, способную реагировать на события перегрузки или сетевые сбои в 100 000 раз быстрее, чем программные аналоги. Это гарантирует интеллектуальное распределение трафика по всем доступным путям без ручного вмешательства. Для операторов, управляющих кластерами с десятками тысяч GPU, такая автоматизация устраняет необходимость в постоянной ручной «настройке» сетевой структуры — известной проблеме в развертываниях InfiniBand и ранних версиях Ethernet для ИИ.

Сравнение: ключевые технические характеристики Cisco Silicon One G300

Следующая таблица описывает основные технические характеристики и показатели производительности нового чипа G300 в сравнении со стандартными отраслевыми показателями для сетей ИИ.

Таблица 1: Технические особенности Cisco Silicon One G300

Расцвет AgenticOps и системная интеграция

Стратегия Cisco выходит за рамки чипов. Компания также представила AgenticOps — набор операционных инструментов, предназначенных для управления сложностью «Агентного ИИ» (Agentic AI) — систем, в которых ИИ-агенты автономно взаимодействуют с инструментами и другими агентами.

Эти новые возможности интегрированы в консоль управления Nexus One, обеспечивая единое представление о состоянии сети. Объединяя телеметрию с чипа G300 (который предлагает программируемую диагностику на уровне сессий) с высокоуровневой программной наблюдаемостью, ИТ-команды могут точно определить первопричину снижения производительности — будь то неисправный кабель или неверно настроенная таблица маршрутизации — до того, как это повлияет на весь кластер.

Кроме того, Cisco объявила, что G300 будет использоваться в новых системах Cisco 8000 и Nexus 9100. Эти фиксированные и модульные системы разработаны как замена существующей инфраструктуре центров обработки данных, поддерживая философию компании «обновление на месте». Этому способствует технология чипа Адаптивная обработка пакетов (Adaptive Packet Processing), которая позволяет внедрять новые протоколы, такие как зарождающиеся стандарты Ultra Ethernet Consortium (UEC), через обновления программного обеспечения, а не замену оборудования.

Безопасность в эпоху автономных агентов

Признавая, что более быстрые сети также ускоряют распространение потенциальных угроз, Cisco представила обновления для своего решения AI Defense. Это включает «инспекцию с учетом намерений» для агентных рабочих процессов. По мере того как ИИ-агенты начинают автономно запрашивать ресурсы и запускать инструменты, сеть должна проверять легитимность этих действий. Обновленные предложения SASE (Secure Access Service Edge) теперь могут оценивать «почему» и «как» агентного трафика, обеспечивая уровень управления автономными системами, который ранее отсутствовал в чисто высокопроизводительных вычислительных средах.

Доступность и перспективы рынка

Последствия появления G300 значительны для широкого рынка полупроводников и центров обработки данных. Доказывая, что Ethernet может соответствовать или превосходить производительность специализированных соединений, таких как InfiniBand, за счет интеллектуальной буферизации и балансировки нагрузки, Cisco подтверждает переход отрасли к открытым стандартам для сетевых структур ИИ.

Cisco подтвердила, что пакет разработчика (SDK) Silicon One G300 доступен уже сейчас, а первые аппаратные системы, использующие этот чип, ожидаются в продаже во второй половине 2026 года.

Для предприятий и гиперскейлеров, планирующих свою инфраструктуру на 2027 год, обещание 28-процентного сокращения времени обучения представляет собой сотни миллионов долларов потенциальной экономии. По мере обострения гонки ИИ эффективность сети становится столь же критически важной, как и скорость графического процессора, и с G300 компания Cisco сделала мощную заявку на лидерство в этом будущем.