Cisco lanza un nuevo chip para competir en el mercado de infraestructura de IA
Cisco ha anunciado el lanzamiento este año de su nuevo chip Silicon One G300, con el que pretende competir directamente con Broadcom y Nvidia en el mercado de infraestructura de inteligencia artificial (IA), valorado en 600.000 millones de dólares. Se trata de una arquitectura de red de alta capacidad diseñada para acelerar el procesamiento en centros de datos masivos y reducir hasta en un 70% el consumo energético mediante sistemas de refrigeración líquida.
La tecnológica estadounidense hizo el anuncio este martes en una conferencia en vivo desde Ámsterdam. Allí explicó que el Silicon One G300 tiene como objetivo solucionar uno de los mayores cuellos de botella en los centros de datos modernos, y es la transferencia de datos a una velocidad suficiente para mantener ocupadas las GPU.
Y es que este chip será capaz de transferir 102,4 billones de bps de datos, con lo que se podrán reducir los tiempos de finalización de las tareas de IA en aproximadamente un 28%. Esto, según Cisco, es lo realmente novedoso, y es que tal y como recuerda la compañía, en grandes clústeres de IA la red es tan importante como el cómputo bruto, porque si los datos no se pueden transferir eficientemente, las GPU permanecen inactivas.
El Silicon One G300 impulsará además los nuevos sistemas Cisco N9000 y Cisco 8000, diseñados para hiperescaladores, proveedores de nube y grandes empresas. Cisco ha confirmado que los sistemas se lanzarán a finales de este año y se pueden implementar con refrigeración líquida completa, lo que ayudará a los clientes a reducir el consumo de energía en casi un 70%.
"Estamos liderando el rendimiento, la capacidad de gestión y la seguridad en redes de IA mediante la innovación integral, desde el silicio hasta los sistemas y el software", afirmó Jeetu Patel, presidente y director de producto de Cisco. "Estamos sentando las bases para el futuro de la infraestructura, apoyando a todo tipo de clientes, desde hiperescaladores hasta empresas, en su transición a cargas de trabajo impulsadas por IA", añadió.
Por su parte, Martin Lund, vicepresidente ejecutivo del Grupo de Hardware Común de Cisco. dijo que "a medida que el entrenamiento y la inferencia de IA continúan escalando, el movimiento de datos es clave para una computación de IA eficiente; la red se convierte en parte de la computación misma. No se trata solo de GPU más rápidas: la red debe ofrecer un ancho de banda escalable y un movimiento de datos fiable y sin congestiones".
