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아리스타, NVIDIA와 함께 AI 데이터 센터 기술 공개

기사 편집Natashya Angelica
입력: 2024- 05- 30- 오전 01:08
ANET
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캘리포니아주 산타클라라 - 아리스타 네트웍스(NYSE:ANET)는 NVIDIA와 협력하여 AI 데이터 센터의 효율성 향상을 목표로 하는 새로운 기술 데모를 발표했습니다. 이 협력은 컴퓨팅 및 네트워크 도메인을 단일 관리형 AI 엔티티로 통합하여 고객이 AI 클러스터를 균일하게 구성, 관리 및 모니터링할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 네트워크, NIC, 서버 간의 원활한 조정을 보장하여 작업 완료 시간을 단축하도록 설계되었습니다.

이 기술은 GPU, NIC, 스위치 및 기타 구성 요소의 전체적인 네트워크가 함께 작동해야 하는 AI 클러스터 및 대규모 언어 모델의 복잡성 증가 문제를 해결합니다. Arista의 솔루션은 이러한 요소를 종합적으로 관리할 수 있는 일관된 제어 기능을 도입하여 AI 작업 완료 시간에 큰 영향을 미칠 수 있는 잘못된 구성을 방지합니다.

이 이니셔티브의 핵심은 네트워크와 호스트 간의 통신을 용이하게 하는 Arista EOS 기반 AI 에이전트입니다. 이를 통해 AI 데이터센터 전체에서 단일 제어 지점을 통해 NVIDIA 가속 컴퓨팅, NVIDIA SuperNIC 및 Arista 네트워크 인프라의 성능을 최적화할 수 있습니다.

NVIDIA BlueField-3 SuperNIC에서 호스팅되거나 서버에서 실행되는 AI 에이전트는 네트워크 스위치의 EOS가 서버 네트워크 문제를 구성, 모니터링 및 해결하여 일관된 네트워크 구성과 서비스 품질을 보장할 수 있도록 지원합니다.

이 기술의 데모는 AI 클러스터를 통합 솔루션으로 관리하여 AI 데이터 센터의 엔드투엔드 최적화를 제공할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 아리스타의 플랫폼은 NVIDIA의 컴퓨팅 플랫폼 및 SuperNIC와 결합하여 조정된 오케스트레이션 및 모니터링을 통해 작업 완료 시간을 개선하는 것을 목표로 합니다.

아리스타는 6월 5일 뉴욕증권거래소에서 열리는 기업공개 10주년 기념행사에서 AI 에이전트 기술을 선보일 계획이며, 2024년 하반기에 고객 시험 서비스를 제공할 예정입니다.

이번 개발은 AI 네트워킹과 AI 컴퓨팅 인프라를 제어하고 조정할 수 있는 멀티벤더 상호운용 생태계를 향한 한 걸음으로, AI 운영을 간소화하고 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

이 문서의 정보는 Arista Networks의 보도 자료를 기반으로 합니다.

InvestingPro 인사이트

아리스타 네트웍스(NYSE:ANET)는 AI 데이터 센터 분야에서 상당한 진전을 이루고 있으며, 재무 지표는 혁신적인 노력을 뒷받침할 수 있는 강력한 비즈니스 모델을 반영하고 있습니다. 시가총액이 963억 6천만 달러에 달하는 아리스타는 상당한 규모와 시장 입지 및 미래 전망에 대한 투자자들의 신뢰를 보여주고 있습니다. NVIDIA와의 AI 솔루션 통합을 위한 아리스타의 노력은 재정 상태와 시장 점유율을 더욱 강화할 수 있습니다.

2024년 1분기 기준 지난 12개월 동안 25.22%의 인상적인 매출 성장은 아리스타가 효과적으로 사업을 확장하고 있음을 보여줍니다. 이러한 성장은 62.94%의 높은 매출 총이익률로 보완되며, 이는 회사가 매출을 늘릴 뿐만 아니라 효율적으로 매출을 늘리고 있음을 시사합니다. 또한 40.01%의 영업 이익률은 잘 관리되는 기업의 핵심 지표인 매출을 영업 이익으로 전환하는 능력을 보여줍니다.

InvestingPro 팁은 아리스타가 대차대조표에 부채보다 현금을 더 많이 보유하고 있어 재무 유연성이 뛰어나다는 점에서 아리스타의 강력한 유동성 지위를 강조합니다. 또한 24명의 애널리스트가 향후 수익 전망을 상향 조정하여 긍정적인 분위기와 지속적인 재무 성과에 대한 가능성을 시사했습니다. 더 많은 인사이트를 원하는 투자자를 위해 인베스팅프로에서 17개의 인베스팅프로 팁을 더 제공합니다. 쿠폰 코드 PRONEWS24를 사용하면 연간 또는 2년 Pro 및 Pro+ 구독을 10% 추가로 할인받을 수 있으며, 역동적인 기술 섹터에서 투자 결정을 내리는 데 도움이 되는 종합적인 분석을 이용할 수 있습니다.

이 기사는 인공지능의 도움을 받아 번역됐습니다. 자세한 내용은 이용약관을 참조하시기 바랍니다.

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