Juniper发布QFabric数据中心架构

Juniper 投资1亿美元研发的数据中心基础设施架构 QFabric 正式发布,该架构能够极大提升数据中心吞吐量,扩展规模并降低成本。通过将网络架构扁平化,QFabric 能够显著减少所需设备数量。

导读:Juniper 24号发布了其投资1亿美元的研发成果:一个新的数据中心基础设施架构QFabric,之前的代码名称就是大名鼎鼎的层云计划。

Juniper昨日发布了其投资1亿美元的研发成果:一个新的数据中心基础设施架构QFabric,之前的代码名称就是大名鼎鼎的层云计划。该公司 称,QFabric可以10倍提升数据中心的吞吐量,将传统体系架构的规模扩大12倍,同时又能有效降低数据中心基础设施和运营的成本。分析师和测试版本 用户都认为,这个新的架构令他们印象深刻。

在长达4年的研发过程中,QFabric承诺可将数据中心架构扁平化,从2层或3层架构缩减至1层,从而极大地减少构建数据中心网络所需的设备数量。

新的架构从逻辑上创建了一个单一的数据中心交换机,并由一个可给出光纤视图的管理平台来监管。目前有3种设备支持QFabric——系统管理平台、内联交换光纤及节点机,后者处理光纤出入端口。

为了这一次的发布,Juniper展示了3款支持QFabric架构的产品——QF Director、QF Internconnect机柜和QFX3500节点机。

Juniper QFX3500节点机

根据Forrester分析师Rob Whiteley的说法,QFabric所声称的性能提升将使Juniper超越思科和惠普产品的性能。他说,在数据中心光纤网络方面,只有博科是 Juniper最为接近的对手,但是这两家公司会如何比拼尚需观察。毕竟到目前为止还没有出现全光纤的数据中心部署。

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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