Solutions & Technologies

Ops4AIラボ

優れたAIビジョンを最大限まで達成するために、ゼロから最適化されたネットワークで、お客様のGPUへの投資を最大化します。ジュニパーのAIデータセンターソリューションは、ハイパフォーマンスなAIトレーニング、推論、ストレージクラスターを導入するための最速かつ最も柔軟な方法であるだけでなく、限られたITリソースで運用するための最もシンプルな方法でもあります。このたび、ジュニパーOps4AIラボでその能力を直にご覧いただけるようになりました。

Tour Juniper Networks' Ops4AI Lab with Praveen Jain

ジュニパーはGartner® Magic Quadrant™でリーダーの1社に位置づけられました

ジュニパーはまた、2025年度の「Gartner Critical Capabilities for Data Center Switching」において、エンタープライズデータセンターネットワークビルドアウトの分野で最高スコア、AIイーサネットファブリックビルドアウトの分野で第2位のスコアと評価されました。

 

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ジュニパーがサポートします

お客様やパートナー様が、ジュニパーのカリフォルニア州サニーベール本社にある当社の専用ラボで、自社のAIモデルのパフォーマンスと機能を簡単に検証できるようになりました。

IT Technician Works on a Laptop in Big Data Center full of Rack Servers. He Runs Diagnostics and Maintenance, Sets up System.

ジュニパーのAIによって最適化されたイーサネットを、テストでInfiniBandと比較

AIによって最適化されたイーサネットスイッチングのパフォーマンスを自社のユースケースを使って検証し、推論、トレーニング、ストレージ向けのフルスタックジュニパーのAIデータセンターソリューションを実際に試していただくことができます。MLCommons® MLPerf BERT-large、DLRM、Llama 2を使用して、AIパフォーマンスと機能をテストすることも、自社のモデル（BYOM）を持ち込むこともできます。

Data Center Female It Specialist Using Laptop. Server Farm Cloud Computing and Cyber Security Maintenance Administrator Working on Computer. Information Technology Professional.

設計を検証して、確実に成果を確保

フルスタックファブリック、GPU、ストレージネットワーク向けのジュニパー検証済み設計（JVD）により、お客様は自社のAIクラスターを十分に審査し、テストし、稼働の準備が整ったという自信を得ることができます。当て推量はもう不要です。あとは起動するだけ。

Four tech professionals gathered around a touchscreen table in modern control roomFour tech professionals gathered around a touchscreen table in modern control room

AIライフサイクル全体を自動化および管理

継続的なAI運用の設計、構築、導入、自動化には、Apstra Data Center Directorのファブリック管理およびライフサイクル全体の自動化を活用できます。Data Center Directorによって、雇用の柔軟性が向上し、AIインフラストラクチャ全体で共通のNetDevOpsプロセスをエンドツーエンドで実現できます。

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Ops4AIラボに関するよくある質問

Ops4AIとは？

ジュニパーの新しいソリューションとなるOps4AIは、お客様に大きな価値をもたらす、インパクトある強化機能を提供します。Ops4AIは、ジュニパーネットワークスの以下のコンポーネントを独自に組み合わせたものです。

上記を併せ持つOps4AIなら、運用コストの削減とプロセスの効率化を同時に実現しながら、高性能なAIデータセンターの価値実現までの時間をすぐに短縮することができます。

ラボで実行できるAIモデルとは？  

ジュニパーのAIラボでは、以下を含むさまざまなAIモデルを活用しています。

  • LLAMA2、LLAMA3
  • BERT  
  • DLRM
  • NCCL-TESTSおよびRCCL-TEST
  • お客様の持ち込みモデル（BYOM）

ベンチマークとパフォーマンステストでは標準モデル（BERT、LLAMA、DRLM）を実行できます。 また、レール最適化設計のスパインリーフネットワークトポロジーで構成されたジュニパー検証済み設計（JVD）上で、持ち込みモデルの実行テストも可能です。ラボでは、MLCommons提出データをテストします。 

MLCommonsとは？

MLCommonsは、AIシステムを向上させるためのオープンコラボレーションという理念に基づいて構築されたAI業界コンソーシアムです。世界中の企業や大学がより良いAIシステムを構築できるようサポートしています。

ジュニパーは、2月/3月にMLCommonsにマルチノードLlama2推論ベンチマークを提出した最初の企業であり、最近ではMLPerf Training4.0ベンチマークも提出しています。ジュニパーでは、データセンターネットワークファブリック内のGPUを相互接続するために、イーサネットを使用したオープンアーキテクチャに取り組んでいます。 

ラボには現在、何がありますか？

  • 400Gおよび800Gインターフェイスを備えたJuniper QFXシリーズ、PTXシリーズ
  • Apstra Data Center Director自動化ソリューション（Premium）
  • VASTおよびWEKA VASTストレージ 
  • Nvidia GPU（H100、A100）、AMD GPU（MI300X）

AIラボで得た顧客テスト結果は公開されていますか？

ジュニパーは、お客様のモデルやテストデータの機密性とプライバシーを尊重します。そのため、お客様のモデルを別のお客様のテストに使用することはありません。MLPerfモデルは公開されていますが、お客様のモデルは共有されません。 

ジュニパーのパートナー企業です。お客様のためにラボにアクセスするにはどうすればよいですか？

アクセスをご希望の場合は、「パートナーセンター」ページをご覧ください。

Gartner, Magic Quadrant for Data Center Switching, アンドリュー・ラーナー、サイモン・リチャード、他、2025年3月31日

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この図表は、Gartner, Inc.がリサーチの一部として公開したものであり、文書全体のコンテキストにおいて評価されるべきものです。オリジナルのGartnerドキュメントは、リクエストによりジュニパーネットワークスからご提供することが可能です。

Gartnerは、Gartnerリサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。また、最高のレーティング又はその他の評価を得たベンダーのみを選択するようにテクノロジーユーザーに助言するものではありません。Gartnerリサーチの発行物は、Gartnerリサーチの見解を表したものであり、事実を表現したものではありません。Gartnerは、明示または黙示を問わず、本リサーチの商品性や特定目的への適合性を含め、一切の責任を負いません。