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星融元Asterfusion

星融元致力于为人工智能、机器学习、HPC、云计算、分布式存储的基础设施层提供架构开放、软硬解耦、全栈可编程的开放网络解决方案。

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星融元Asterfusion文章

  • 软硬解耦+模块化：深度拆解开放架构的“自由”基因2025-06-09 15:42

    ET2500系列应运而生——这款基于开放架构的智能业务处理平台，通过算网融合芯片与模块化设计，实现软硬件解耦，将网络、路由、安全等功能集成于单一设备，为中小企业提供高性能、易维护的一体化解决方案
    智能网关 解耦 1510浏览量

  • 云园区网络赋能：解锁无线空口资源潜力2025-06-03 14:12

    无线空口是无线通信系统中，用户设备与基站之间通过无线电波进行信息传输的接口规范的总称。你可以把它理解为移动设备（如手机、平板、物联网设备）和网络基站（如蜂窝基站、Wi-Fi路由器）之间“看不见的数据高速公路”。它定义了信号如何在空中“行走”的规则。
    AP WIFI 1505浏览量

  • 算力革命：RoCE实测推理时延比InfiniBand低30%的底层逻辑2025-05-28 14:08

    本文将深度解析 AI 智算场景打造的800G AI RoCE交换机，从外部规格的硬件创新到内部架构的芯片级设计，从企业级操作系统的功能突破到实测数据的性能验证，全方位展现其如何通过领先的技术架构破解 AI 训练与推理中的网络效率瓶颈，助力数据中心在高带宽、低延迟、高可靠性的需求下实现算力资源的最优配置。
    InfiniBand 算力 2528浏览量

  • 如何破解GPU集群集合通信路径的“黑盒”难题？2025-05-22 10:13

    集合通信库（如NCCL、HCCL）的运行细节用户完全无感知，形成“黑盒”状态。EPS通过实时解析集合通信库的底层运行状态，将隐蔽的通信路径、GPU与网卡状态等信息可视化，并提供智能路由推荐，帮助用户快速优化集群性能。
    AI gpu 分布式 1307浏览量

  • 网络可视化为矛，AI告警为盾：新一代园区运维方案破局实践2025-05-19 17:48

    随着企业数字化转型加速，传统园区网络架构在运维效率、成本控制等方面面临严峻挑战。星融元基于云原生理念打造的园区网络解决方案，通过前两阶段的技术架构革新，已成功实现中大型园区基础网络的云化重构。本文将重点阐述进入运维阶段的三大核心能力体系。
    网络 运维 937浏览量

  • MPLS如何助力园区组网需求？2025-05-14 18:29

    随着现代企业园区网络和运营商级基础设施的不断发展，多协议标签交换 （MPLS） 已成为一项基础技术，这要归功于其高效的数据包转发、高级流量工程功能以及对多租户环境的强大支持。
    MPLS Sonics 网络架构 1201浏览量

  • INT-based Routing（基于遥测的智能路由）如何重构AI集群流量调度？2025-05-12 17:06

    在GPT-4o参数规模突破10万亿、千卡集群成为AI训练标配的今天，全球互联网正经历着前所未有的流量风暴。当单次模型训练可产生相当于YouTube全球三日流量的数据洪流，当分布式推理系统要求微秒级延迟保障，传统网络架构的流量调度机制正面临系统性崩塌。路由技术如何破局AI流量洪峰？
    Int 网络流量 路由技术 1210浏览量

  • 解构Gartner报告：企业如何借力SONiC实现网络架构成本优化2025-05-07 15:50

    作为唯一获Gartner荣誉提名并专注SONiC的厂商，星融元（Asterfusion） 提供“开箱即用”的企业级SONiC解决方案。场景覆盖广，持从AI智算中心到企业园区的跨场景部署，并增强VXLAN、BGP EVPN等企业级功能。兼容多风格CLI，弥补社区版短板，助力企业平滑过渡至开放网络。技术前瞻性，通过软硬一体交付，将前沿工程经验产品化，为传统厂商的
    Gartner Nos 云网络 1000浏览量

  • 在6GHz未开放地区，5.8GHz高频段能否替代优化现有WiFi 7网络？2025-05-06 15:44

    随着万物互联时代的加速到来，无线网络面临前所未有的挑战！高密度设备接入、低时延交互需求（如元宇宙、8K流媒体）、复杂电磁环境下的稳定性要求等，驱动着WiFi技术的持续革新。作为IEEE 802.11be标准的最新成果，WiFi 7（第七代WiFi）在WiFi 6的基础上实现了多维度的技术跃迁，旨在突破现有网络性能瓶颈，为未来智能场景提供更高效的无线连接方案。
    WIFI 三频路由器 高频 2109浏览量

  • DeepSeek MoE架构下的网络负载如何优化？解锁90%网络利用率的关键策略2025-04-28 12:04

    近年来，随着AI大模型训练（如GPT-4、Gemini）的爆发式增长，数据中心网络的流量压力急剧上升。单次训练任务可能涉及数千张GPU卡协同工作，生成集合通信流量（All-Reduce、All-to-All等），网络面临高并发、低延迟、无损传输的严苛需求。然而，传统以太网的网络利用率长期徘徊在35%~40%，成为制约AI算力释放的关键瓶颈。
    DeepSeek 网络 负载均衡 1215浏览量
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