DriveNets

DriveNets は Interop 26 Tokyo に出展します 小間番号: 5Y15 DriveNets Network Cloud が、サービスプロバイダーのインフラ設計に革新を起こす。AI GPU クラスターを支えるハイパースケーラーの選択肢とは？オープンでスケーラブル、かつハイパフォーマンスなネットワークの最前線を、Interop の現場でご体感ください。 Masao Inouye Tatasuyoshi Semboku Hideya Kaneko Atsushi Shimazaki Shunsuke Sasaki Masaru Akai Hironari Harimoto 出典案内リンク: https://www.interop.jp/ タイトル: 本番環境に対応する AI 推論インフラ設計 ― AMD Instinct GPU 活用の実践  セミナー登録: https://lnkd.in/eWt6HfEc G2-07 - 06.11(木) 15:10-15:50 展示会場内  (C732)  概要: AI 活用の拡大に伴い、推論インフラには単なるベンチマーク性能ではなく、安定性・効率性・運用性を含めた「本番品質」が求められています。特に大規模環境では、ノード単体の性能だけで��く、ネットワークやソフトウェアを含めたシステム全体の最適化が不可欠です。本セッションでは、DriveNets が AMD AI リファレンスアーキテクチャの構築を通じて得た知見をもとに、実運用に耐える AI 推論インフラ設計の考え方を解説します。ノード、ネットワーク、ソフトウェアスタックを横断したチューニングの重要性とともに、スケーラブルかつ効率的な推論基盤を実現するための具体的なアプローチを紹介します。AI インフラを検討・設計するすべての企業にとって、実践的な示唆を提供するセッションです。    Speaker: 日本ドライブネッツ（株）シニアセールスエンジニア 兼 エバンジェリスト  仙北 龍若      タイトル: レガシールーターからオープンネットワークへ ― Tier-1 事業者のための現実的アプローチ） セミナー登録: https://lnkd.in/et_-6-8X J3-03 - 06.12(金) 11:25-12:05 展示会場内RoomG(7A09)   概要: 通信事業者は、スケーラビリティとコスト効率を両立するため、従来の専用機器中心のネットワークからの脱却を迫られています。その中で、オープン・ディスアグリゲーションは、現実的かつ実行可能なアーキテクチャとして注目されています。本セッションでは、DriveNets が、ホワイトボックスやマーチャントシリコンを活用し、クラウドライクな運用モデルを取り入れたキャリアグレードネットワークへの移行方法を解説します。分断された従来環境から統合されたネットワークへの進化を、コンバージェンスと自動化の観点から具体的に示します。実導入を見据えたステップと考慮点を整理し、ネットワーク変革に取り組む事業者に向けた実践的な指針を提示します。     Speaker: 日本ドライブネッツ（株）シニアセールスエンジニア, 佐々木 俊輔

Juan Rodriguez, Senior Sales Engineer at DriveNets, explains how service providers are adopting AI networking

AI infrastructure success isn't measured by the number of GPUs you own. Find out why in this blog post by Dudy Cohen: https://lnkd.in/efcAh9nz The AI landscape is shifting fast. As the industry moves from heavy model training to continuous AI inference, the "one size fits all" approach to hardware is not enough. Read the full post: ✔️ Why traditional TCO metrics are misleading (and the new metric to use) ✔️ How multi-vendor, multi-ASIC clusters are tackling the unique demands of AI inference ✔️ Why the network is the critical piece of infrastructure that makes or breaks heterogeneous AI Get ready for the next AI infrastructure revolution.

Scaling AMD AI clusters? Let's talk about optimizing them for AI performance. Dive into the process and benchmark results behind a system-level optimization journey, starting deep within the host and extending across the entire multi-node network fabric. In our latest benchmarks using AMD Instinct MI355X GPUs, we prove what deep optimization can deliver: ✔️ 15% faster Time to First Token (TTFT) at the single-node level ✔️ Up to 5% higher multi-node throughput ✔️ 12��16% faster TTFT at scale ✔️ Stronger performance as concurrency increases https://lnkd.in/de6MnnDF

DriveNets は Interop 26 Tokyo に出展します 小間番号: 5Y15 DriveNets Network Cloud が、サービスプロバイダーのインフラ設計に革新を起こす。AI GPU クラスターを支えるハイパースケーラーの選択肢とは？オープンでスケーラブル、かつハイパフォーマンスなネットワークの最前線を、Interop の現場でご体感ください。 出典案内リンク: https://www.interop.jp/ タイトル: 本番環境に対応する AI 推論インフラ設計 ― AMD Instinct GPU 活用の実践  セミナー登録: https://lnkd.in/eWt6HfEc G2-07 - 06.11(木) 15:10-15:50 展示会場内  (C732)  概要: AI 活用の拡大に伴い、推論インフラには単なるベンチマーク性能ではなく、安定性・効率性・運用性を含めた「本番品質」が求められています。特に大規模環境では、ノード単体の性能だけでなく、ネットワークやソフトウェアを含めたシステム全体の最適化が不可欠です。本セッションでは、DriveNets が AMD AI リファレンス���ーキテクチャの構築を通じて得た知見をもとに、実運用に耐える AI 推論インフラ設計の考え方を解説します。ノード、ネットワーク、ソフトウェアスタックを横断したチューニングの重要性とともに、スケーラブルかつ効率的な推論基盤を実現するための具体的なアプローチを紹介します。AI インフラを検討・設計するすべての企業にとって、実践的な示唆を提供するセッションです。    Speaker: 日本ドライブネッツ（株）シニアセールスエンジニア 兼 エバンジェリスト  仙北 龍若      タイトル: レガシールーターからオープンネットワークへ ― Tier-1 事業者のための現実的アプローチ） セミナー登録: https://lnkd.in/et_-6-8X  J3-03 - 06.12(金) 11:25-12:05 展示会場内RoomG(7A09)   概要: 通信事業者は、スケーラビリティとコスト効率を両立するため、従来の専用機器中心のネットワークからの脱却を迫られています。その中で、オープン・ディスアグリゲーションは、現実的かつ実行可能なアーキテクチャとして注目されています。本セッションでは、DriveNets が、ホワイトボックスやマーチャントシリコンを活用し、クラウドライクな運用モデルを取り入れたキャリアグレードネットワークへの移行方法を解説します。分断された従来環境から統合されたネットワークへの進化を、コンバージェンスと自動化の観点から具体的に示します。実導入を見据えたステップと考慮点を整理し、ネットワーク変革に取り組む事業者に向けた実践的な指針を提示します。     Speaker: 日本ドライブネッツ（株）シニアセールスエンジニア, 佐々木 俊輔

We remember.

Wishing a Happy Shavuot from DriveNets

Stop by Booth 506 DriveNets is proud to be a Bronze Sponsor at Dell Technologies World 2026!  Learn more about how our high-performance AI networking solution ensures optimal GPU utilization and fast deployment - addressing the needs of ✔️ large-scale multi-tenant AI clusters ✔️ clusters deployed across multiple sites ✔️ clusters supporting GPU as a Service (GPUaaS) offering ✔️ converged back-end and storage networks #delltechworld  

Scale AI Clusters with DriveNets and Dell Technologies Build AI fabrics with the performance, reliability, and economics required for demanding AI workloads. 👉 https://lnkd.in/dJV2nsvr DriveNets Fabric Scheduled Ethernet on the Dell AI Factory helps deliver predictable, high-performance AI networking for multi-tenant, GPUaaS, scale-across, and unified back-end/storage environments. Visit us at Booth 506 at #DellTechWorld to learn more about this new solution. Build high-performance AI clusters: ✔️ Consistent, low-latency AI performance ✔️ Lossless Ethernet fabric for demanding AI workloads ✔️ Faster deployment with full-stack AI cluster orchestration

Is your network the hidden ceiling for your AI performance? While Mixture-of-Experts (MoE) architectures have drastically reduced compute costs, they have exposed a critical networking bottleneck that GPU investment alone cannot fix. Unlike the predictable, choreographed communication of dense models, MoE creates "improvisational" and unpredictable traffic patterns that often lead to significant GPU underutilization. 👉 https://lnkd.in/dcvJPYYA Explore how industry leaders like DeepSeek AI and Meta are already reporting that communication latency can account for up to 50% of training time or 30% of serving latency.  The focus must now shift from raw processing power to optimizing the network fabric that connects it all.