RG-S6990-128QC2XS

RG-S6990-128QC2XS merupakan switch fixed berkinerja tinggi generasi terbaru dari Ruijie Networks yang dirancang khusus untuk Data Center kelas enterprise dan infrastruktur AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) maupun jaringan komputasi AI (AI Computing Network). Dengan kepadatan port yang sangat tinggi serta kemampuan switching berkecepatan penuh, perangkat ini mampu memenuhi kebutuhan komputasi AI berskala besar, cloud data center, dan High Performance Computing (HPC).

Menggunakan arsitektur perangkat keras terbaru, RG-S6990-128QC2XS menyediakan 128 port 400GE dan 2 port 10GE, di mana seluruh port mendukung wire-speed (line-rate forwarding) untuk memastikan throughput maksimal tanpa penurunan performa.

Port Berkepadatan Tinggi

Switch ini menawarkan konfigurasi port berkapasitas sangat besar, meliputi:

• 128 × 400 Gigabit Ethernet (400GE).
• 2 × 10 Gigabit Ethernet (10GE).
• Seluruh port mendukung line-rate forwarding.

Konfigurasi tersebut memungkinkan pembangunan jaringan spine berkapasitas tinggi untuk data center modern maupun klaster komputasi AI berskala besar.

High Availability

Untuk menjamin kontinuitas layanan, RG-S6990-128QC2XS mendukung fitur redundansi perangkat keras, antara lain:

• Power Supply Redundancy dengan modul yang dapat diganti (Hot-Swappable).
• Fan Redundancy dengan kipas yang dapat diganti saat perangkat tetap beroperasi.

Fitur ini memastikan operasional jaringan tetap berjalan meskipun terjadi kegagalan pada salah satu komponen.

Optimasi untuk AI Computing

Sebagai bagian dari solusi Ruijie AI-Fabric, perangkat ini mendukung teknologi:

• Remote Adaptive Load Balancing (RALB).
• Artificial Intelligence Scene Load Balancing (AILB).

Teknologi tersebut mampu mengoptimalkan distribusi trafik pada jaringan AI, meningkatkan pemanfaatan bandwidth, serta mempercepat proses pelatihan (training) model Artificial Intelligence pada lingkungan AIGC dan High Performance Computing.

Mendukung Cluster GPU Skala Besar

RG-S6990-128QC2XS dirancang untuk mendukung infrastruktur komputasi AI berskala sangat besar, dengan kemampuan sebagai berikut:

• Arsitektur jaringan dua tingkat (Two-Tier Network) mendukung hingga 8.000 GPU.
• Arsitektur jaringan tiga tingkat (Three-Tier Network) mendukung hingga 100.000 GPU.

Kapasitas tersebut menjadikan perangkat ini sangat sesuai untuk pembangunan AI Super Computing Cluster, Large Language Model (LLM), Deep Learning, serta layanan Artificial Intelligence generasi berikutnya.

One-Click RoCE Deployment

Untuk mempercepat implementasi jaringan RDMA, RG-S6990-128QC2XS mendukung fitur One-Click RoCE Configuration yang secara otomatis menerapkan konfigurasi penting, seperti:

• Explicit Congestion Notification (ECN).
• Priority Flow Control (PFC).
• Konfigurasi RDMA over Converged Ethernet (RoCE).

Fitur ini membantu menyederhanakan proses deployment sekaligus mengurangi risiko kesalahan konfigurasi pada jaringan AI berperforma tinggi.

Keunggulan RG-S6990-128QC2XS

• 128 port 400GE berkepadatan tinggi.
• 2 port 10GE untuk kebutuhan manajemen.
• Seluruh port mendukung line-rate forwarding.
• Power Supply dan Fan Redundancy yang dapat diganti tanpa mematikan perangkat.
• Optimasi AI melalui teknologi RALB dan AILB.
• Mendukung cluster hingga 100.000 GPU.
• One-Click RoCE Configuration untuk deployment RDMA yang lebih cepat.
• Sangat sesuai untuk AI Computing, HPC, dan Data Center modern.

Skenario Implementasi

• Artificial Intelligence Data Center.
• AIGC (Artificial Intelligence Generated Content).
• Large Language Model (LLM) Infrastructure.
• GPU Computing Cluster.
• High Performance Computing (HPC).
• Cloud Data Center.
• Internet Data Center (IDC).
• Enterprise Data Center.

Dengan dukungan 128 port 400GE, performa wire-speed, teknologi AI-Fabric, optimasi RALB dan AILB, kemampuan mendukung klaster hingga 100.000 GPU, serta fitur One-Click RoCE Configuration, RG-S6990-128QC2XS menjadi solusi ideal untuk membangun jaringan data center dan komputasi AI generasi berikutnya yang membutuhkan performa, skalabilitas, dan efisiensi tingkat tinggi.