Ga direct naar de hoofdinhoud
27 maart 2026 Hammer Enterprise

Doorbraken in de Europese natuurkunde en biowetenschappen mogelijk maken met HPC-oplossingen van Cornelis en Hammer

De Europese natuurkunde- en biowetenschappelijke gemeenschappen betreden een nieuw tijdperk van extreem grootschalige computerberekeningen: exascale-systemen, AI met biljoenen parameters, datahongerige instrumenten en workflows die simulatie, analyse en AI in één taak combineren. De harde waarheid die de meeste mensen pas na een brute eerste schaaltest erkennen, is dat het netwerk de bottleneck vormt, niet de GPU's, niet de opslag en zelfs niet de CPU.

Dat is waar Cornelis CN5000 Omni-Path® en Hammer's HPC-oplossing qua ontwerp en levering perfect op elkaar aansluiten: een infrastructuur die is ontworpen om voorspelbaar te blijven onder zware belasting, gecombineerd met een aanpak die Europese organisaties helpt bij het ontwerpen, valideren, implementeren en ondersteunen van de architectuur die aansluit op hun applicaties.

Wat is er veranderd in het Europese computeronderzoek en waarom is de infrastructuur belangrijker dan ooit?

Zowel de natuurkunde als de levenswetenschappen staan ​​voor vergelijkbare uitdagingen:

    • Grootschalige MPI-collectieven (allreduce/alltoall), gevoelig voor staartlatentie
    • Veel kleine berichten waarbij de berichtsnelheid net zo belangrijk is als de bandbreedte
    • Incast- en burstverkeer (veelvoorkomend bij AI-training, reconstructie en analyseprocessen)
    • Simulatie met veel synchronisatie, waarbij jitter leidt tot verspilde rekentijd

Wanneer een interconnectie overbelast raakt of langdurige vertragingen veroorzaakt, zie je dat de benutting instort - dure accelerators staan ​​dan stil, wachtend tot de volgende batch of collectieve verwerking is voltooid.

CN5000 in eenvoudige bewoordingen: wat het is en waarvoor het ontworpen is

Cornelis CN5000 Omni-Path is een schaalbaar netwerkplatform, speciaal ontwikkeld voor AI- en HPC-omgevingen waar hoge doorvoer en stabiele prestaties vereist zijn, zelfs bij hoge systeembelasting.

Enkele praktische punten die van belang zijn voor HPC-teams:

    • 400G per poort switching (CN5000-switches worden vaak aangeduid als 48-poorts 400G-klasse, wat een zeer hoge totale bandbreedte per switch oplevert)
    • Zeer hoge pakketverwerkingscapaciteit (cruciaal voor HPC-verkeer met kleine berichten)
    • Een ontwerp dat zich richt op het voorkomen van prestatiedalingen door middel van verliesvrije communicatie, beheer van netwerkcongestie, multipath-routing en robuuste stroomregeling

Het kernidee: zorg ervoor dat de communicatie voorspelbaar blijft, ook wanneer het cluster vol zit met daadwerkelijke taken, en niet alleen wanneer er geïdealiseerde tests worden uitgevoerd op een rustige omgeving.

Waar Hammer een rol speelt bij het omzetten van de mogelijkheden van de CN5000 in een inzetbare Europese oplossing

CN5000 is de textieltechnologie. De waarde van Hammer zit hem in het realiseren ervan in de praktijk – het balanceren van prestatiedoelen met inkoopbeperkingen, tijdschema's, locatienormen en operationele gereedheid.

In de praktijk betekent dat meestal:

    • Het vertalen van applicatiebehoeften (MPI, AI-training, pipeline-analyse) naar een schaalbaar fabric-ontwerp
    • - De prestaties valideren met de juiste tests (niet alleen met de standaard benchmarks van de leverancier)
    • Het leveren van een geïntegreerde oplossing:
      • Schakelen
      • Bekabeling
      • Hostconnectiviteit
      • Configuratie
      • Implementatieondersteuning
    • Teams helpen bij de operationele uitvoering:
      • Monitoring
      • Wijzigingscontrole
      • Reserveonderdelenstrategie
      • Ondersteuningspatronen voor dag twee

Vergelijkingstabel: CN5000 versus gangbare HPC/AI-interconnectie-aanpakken

De "beste" interconnectie hangt af van de werklast, schaal en operationele voorkeuren. De onderstaande tabel is een praktische vergelijking op architectuurniveau die u kunt gebruiken in vroege ontwerpfases.

Criterium

Cornelis CN5000 Omni-Path

InfiniBand (moderne generaties)

Ethernet (RoCE / high-performance Ethernet)

Primair ontwerpdoel

AI + HPC-schaalvergroting met voorspelbare voltooiingstijden onder belasting

HPC/AI-schaalvergroting, breed toegepast in high-end HPC

Breed datacenter + AI/HPC waar afstemming op standaarden en gemeenschappelijke tools essentieel zijn

Gedragbij verkeersopstoppingen

Ontworpen om de impact van congestie te minimaliseren en de prestaties stabiel te houden (verliesvrije fabric-intentie)

Sterke opties, afhankelijk van de configuratie en de congestiebeheersing

Kan uitstekend zijn, maar is doorgaans gevoeliger voor de juiste afstemming (PFC/ECN, buffering, QoS)

Staartlatentiegevoeligheid

Over het algemeen geoptimaliseerd voor lage latentie en berichtsnelheid

Over het algemeen zeer sterk voor lage latentie en collectieve toepassingen

Kan concurrerend zijn, maar de latentie kan afnemen bij een verkeerde configuratie of overbelasting

Operationele complexiteit

HPC-gerichte tools en modellen; doorgaans meer gericht op de architectuur

Volwassen ecosysteem; sterke operationele patronen in HPC

Bekend bij netwerkteams, maar "HPC-grade RoCE" vereist doorgaans een zorgvuldige ontwerpdiscipline

Ecosysteem en integratie

Ontworpen voor HPC/AI-stacks; integratie is afhankelijk van de platformkeuze

Zeer brede ondersteuning voor het HPC-ecosysteem

Breedste ecosysteem van leveranciers/tools in het algemeen

Typische sweet spot

Hechte collectieven, HPC met hoge berichtfrequentie, gemengde AI/HPC-clusters waar voorspelbaarheid prioriteit heeft

Zeer grootschalige HPC/AI-implementaties met gevestigde IB-praktijken

Sites die overstappen op Ethernet, gemengde workloads hebben of een uniform operationeel netwerkmodel nastreven

Een veelvoorkomend risico bij een slechte keuze

Validatie met een te beperkte reikwijdte (het niet vroegtijdig testen van daadwerkelijke werkbelastingpatronen)

Kosten-/beschikbaarheidsplanning; ontwerpkeuzes zijn van belang op grote schaal

"Het is Ethernet, het zal wel goed komen", denk je, totdat er PFC-stormen, QoS-problemen of storende buren opduiken

Om het maar even bot te zeggen: HPC en wetenschappelijke AI hebben niet alleen snelle verbindingen nodig; ze hebben een infrastructuur nodig die stabiel blijft, zelfs als iedereen tegelijkertijd communiceert.

Een praktisch stappenplan: de inzet van CN5000 voor natuurkunde en biowetenschappen in Europa

1) Begin met het communicatieprofiel (niet met het aantal poorten)

Stel vragen zoals:

    • Worden we collectief gedomineerd (allreduce/alltoall)?
    • Zijn we gebonden aan de berichtfrequentie (veel kleine berichten)?
    • Ervaren we prestatiedalingen wanneer het systeem drukbezet is?
    • Wachten de GPU's op synchronisatie?

Dit bepaalt of je moet optimaliseren voor bandbreedte, latentie, extreme waarden of een evenwichtige aanpak.

2) Ontwerp voor schaalbare fasen, niet voor een enkele momentopname

Veel Europese organisaties groeien in fasen:

    • Bewijs van waarde op pod- of rackschaal
    • Multi-rack productie
    • Groei in meerdere clusters of gefedereerde groei

Een CN5000-fabricontwerp moet dat vanaf dag één weerspiegelen, inclusief topologie, bekabelingsstrategie, uitbreidingspoorten en operationele grenzen.

3) Valideer met echte wetenschap. Ga verder dan microbenchmarks. Neem ook het volgende mee:

    • MPI-collectieven op de beoogde schaal
    • Mini-apps en representatieve kernels
    • Communicatietests voor AI-training (stappen met veel collectieve interactie)
    • Stresstests voor gemengde tenants als u gedeelde infrastructuur gebruikt

Het doel is om vroegtijdig onderscheid te maken tussen successen in stille testomgevingen en successen in de productieomgeving, zolang veranderingen nog goedkoop zijn.4) Ga vroegtijdig over tot operationalisering (want dag 2 is cruciaal voor het succes of falen van projecten).

Plan voor:

  • Telemetrie en dashboards (latentie, congestiesignalen, verbindingsfouten, hotspots)
  • Wijzigingsbeheer (firmware, configuratieafwijkingen, gecontroleerde uitrol)
  • Reserveonderdelen en veerkrachtplanning

Hier kan de leverings- en ondersteuningsaanpak van Hammer de kloof overbruggen tussen een snel te realiseren infrastructuur en een beheersbare service.

Referentiearchitectuurpatronen voor Europese laboratoria en onderzoeksinstellingen

Hier volgen drie veelvoorkomende patronen die goed werken bij het bouwen rond CN5000 voor natuurkunde- en biowetenschappelijke omgevingen

Patroon A: "Wetenschapsmodule" voor snelle implementatie

    • 1-2 racks met rekenkracht (CPU of GPU)
    • Speciaal ontworpen CN5000 bladschakelaar
    • Duidelijk afgebakende in- en uitgangen naar de opslagruimte en het bredere campusnetwerk
    • Ideaal om daadwerkelijke verbeteringen in de werkdruk aan te tonen en operationele teams te trainen

Patroon B: Gemengd AI- en HPC-productiecluster

    • Aparte logische partities of wachtrijen voor:
      • AI-training
      • Simulatie
      • Datapijplijnen
    • Stof ontworpen om geluidsoverlast van buren tijdens intensieve trainingssessies te voorkomen
    • Nadruk op voorspelbare collectieven en stabiele voltooiingstijden van taken

Patroon C: Groei in meerdere clusters met gedeelde diensten

    • Meerdere clusters ondersteund door CN5000 (bijv. beeldvorming in de levenswetenschappen, natuurkundige simulatie)
    • Gedeelde diensten:
      • Authenticatie
      • Planningsbeleid
      • Monitoring
      • Opslag
    • De strategie van Fabric is gericht op herhaalbaarheid: "We kunnen dit met vertrouwen opnieuw inzetten."

Er bestaat niet één “juist” ontwerp; het gaat erom dat je de topologie en het operationele model kunt afstemmen op de manier waarop je organisatie daadwerkelijk werkt.

Gegevensbeheer, -beveiliging en -samenwerking in heel Europa

Natuurkunde en levenswetenschappen bevinden zich vaak aan tegenovergestelde uiteinden van het spectrum van databeheer – van relatief open experimentele data in sommige natuurkundige domeinen tot zeer gevoelige menselijke data in delen van de levenswetenschappen. Het ontwerp van moderne HPC-netwerken moet met die realiteit rekening houden.

Bij de implementatie van CN5000-gebaseerde infrastructuur in Europese omgevingen is het essentieel om rekening te houden met de volgende aspecten:

    • Segmentatie op basis van ontwerp (projecten, huurders, gereguleerde datasets)
    • Controleerbaar wijzigingsbeheer (wie heeft wat gewijzigd, wanneer en waarom)
    • Stel duidelijke grenzen aan opslag en externe netwerken (minimaliseer onverwachte datapaden)
    • Bereidheid tot samenwerking (ondersteuning voor federatieve toegangsmodellen, waar van toepassing)

Dit is allemaal niet spectaculair, maar het maakt vaak het verschil tussen "een snel cluster" en "een platform waarop de organisatie de komende vijf jaar kan vertrouwen".

Veelvoorkomende toepassingen waarbij CN5000 + Hammer-levering het verschil kunnen maken

AI-training voor wetenschappelijke modellen

    • Collectieven, synchronisatiepunten en burstpatronen domineren
    • Voorspelbaarheid onder belasting is wat de doorlooptijd verkort

Grootschalige simulatie met synchronisatiepunten

    • Staartvertraging en jitter kunnen een ernstige impact hebben op nauw gekoppelde fysica-simulaties
    • De mogelijkheid om berichten door te sturen en het stabiele gedrag zijn belangrijk

Beeldvormings-, reconstructie- en multi-omics-pipelines

    • Werkprocessen combineren bandbreedte-intensieve fasen met communicatie-intensieve verschuivingen
    • Vaak worden ze gelijktijdig uitgevoerd door meerdere teams

Veelgestelde vragen: Hoe de CN5000 Omni-Path helpt in echte HPC- en AI-clusters

Hoe verbetert Cornelis CN5000 Omni-Path de HPC- en AI-prestaties in echte clusters?

In productieclusters is de doorvoer vaak niet de beperkende factor, maar eerder congestie en langdurige latentie. CN5000 is ontworpen om de communicatie onder belasting voorspelbaar te houden, zodat taken geen prestatieproblemen ondervinden wanneer veel tenants of veel processen tegelijk communiceren.

In de praktijk komt dat voort uit een Omni-Path-ontwerp dat de volgende aspecten benadrukt:

    • Verliesvrij gedrag met op krediet gebaseerde stroomregeling (zodat u onder druk niet in een spiraal van verlies/herverzending terechtkomt).
    • Nauwkeurige adaptieve routering / multipath om tijdelijke hotspots te omzeilen.
    • Actief congestiebeheer (vaak omschreven als schakelgestuurde pacing/vertraging) om staarteffecten te verminderen.

Het netto-effect: minder vertragingen in collectieve en synchronisatiefasen, en een betere benutting van de versnellers wanneer het netwerk drukbezet is.


Welke soorten werkzaamheden profiteren het meest van CN5000 in de natuurkunde en levenswetenschappen?

CN5000 presteert doorgaans het best wanneer jitter en staartlatentie de resultaten domineren, met name:

    • Strakke MPI-collectieven (bijv. allreduce/alltoall) op grote schaal
    • Toepassingen met een hoge berichtensnelheid en veel kleine berichten
    • Simulaties met veel synchronisatie, waarbij een paar trage processen de tijdstap vertragen
    • Onregelmatig of incast-rijk verkeer wordt waargenomen bij AI-training met meerdere knooppunten, reconstructiepipelines en analyses met veel shuffles

Als uit je profiel blijkt dat je steeds meer tijd doorbrengt in collectieven, barrières of halo-uitwisselingen naarmate je opschaalt, dan is dit het soort probleem dat CN5000 probeert aan te pakken.


Waarom vormt het netwerk bij grote schaal de bottleneck, vóór GPU's of opslag?

Naarmate clusters groter worden, wordt er meer rekentijd besteed aan coördinatie (gradiënten, reducties, uitwisselingen, barrières). Wanneer er congestie of langdurige vertragingen optreden, moeten de snelste knooppunten en GPU's wachten op de traagste communicatiegebeurtenissen. Het gebruik kan instorten, zelfs als de "piekbandbreedte" er op papier sterk uitziet.


Wat betekent "verliesvrij" in de praktijk? In de praktijk betekent "verliesvrij" het voorkomen van pakketverlies en het voorkomen van herverzendingen die de congestie versterken en latentiepieken veroorzaken. Deze pieken uiten zich in trage collectieven en onvoorspelbare voltooiingstijden van taken.

CN5000 is ontworpen voor verliesvrije, congestievrije transmissie met behulp van op krediet gebaseerde stroomregeling en adaptieve routering om de stabiliteit onder gemengde belasting te behouden.


Waarin verschilt CN5000 van InfiniBand of high-performance Ethernet (RoCE)?

Op hoofdlijnen:

    • CN5000 (Omni-Path): Gepositioneerd als een end-to-end schaalbaar netwerk dat is afgestemd op voorspelbare prestaties onder belasting, waarbij verliesvrij gedrag, adaptieve routering en congestiebeheer als belangrijkste ontwerpdoelen zijn benut.
    • InfiniBand: wijdverspreid in high-performance computing (HPC) in het topsegment, met een uitgebreid ecosysteem en volwassen operationele procedures (uitstekende prestaties, brede leveranciersondersteuning).
    • RoCE / high-performance Ethernet: Operationeel vertrouwd en in staat tot sterke prestaties, maar vereist doorgaans discipline op het gebied van PFC/ECN-ontwerp, buffering, QoS en controle van ruisende buren om onverwachte vertragingen op grote schaal te voorkomen.

Het is ook belangrijk om dit duidelijk te vermelden: de "volledige voordelen" van de CN5000 worden doorgaans toegeschreven aan een complete Omni-Path-oplossing (switches + netwerkkaarten) en niet aan het combineren van verschillende componenten in het datapad.


Wat levert Hammer nu precies op in een HPC-project gebaseerd op de CN5000?

Hammer maakt van de interconnect iets dat je dagelijks kunt gebruiken, en dekt doorgaans de volgende onderwerpen:

    • Vereisten → fabricontwerp: (topologie, overinschrijvingsdoelstellingen, groeiplan, bekabelingsstrategie)
    • Validatie: testplannen die de werkelijke werkbelasting weerspiegelen (niet alleen microbenchmarks in een stille omgeving)
    • Bouw en uitrol: switches, optische componenten/kabels, hostconnectiviteit, configuratiesjablonen, ondersteuning bij de overgang
    • Operationele aspecten: verwachtingen ten aanzien van monitoring/telemetrie, wijzigingsbeheer, reserveonderdelenstrategie en ondersteuningshandleidingen

Hoe moeten we een CN5000-fabric valideren voordat we overgaan tot volledige uitrol?

Een praktische validatie voorafgaand aan de uitrol omvat doorgaans het volgende:

    • MPI-collectieve tests op de beoogde schaal (niet alleen op één rack)
    • Mini-apps / representatieve kernels van uw daadwerkelijke gebruikersbasis
    • AI-communicatietests die de nadruk leggen op collectieve stappen (en overlappende patronen)
    • Stresstests in gemengde woon- en werkruimtes om de effecten van lawaaierige buren en gedrag op de lange termijn aan het licht te brengen

Het doel: gevallen opsporen waarin "succesvolle testomgevingen" niet leiden tot succesvolle implementaties in een productieomgeving, terwijl aanpassingen aan de topologie en het beleid nog steeds relatief goedkoop zijn.


Hoe ontwerpen we een CN5000-netwerk voor gefaseerde groei over Europese onderzoekslocaties?

Veel programma's schalen in fasen (pod → multi-rack → multi-cluster/federatie). Veelgebruikte ontwerpkeuzes die de groei soepel laten verlopen:

    • Kies een topologie met een duidelijke uitbreidingsmogelijkheid (poorten gereserveerd voor groei, voorspelbare bekabeling)
    • Definieer de operationele grenzen vroegtijdig (tenants/partities/wachtrijen, QoS-verwachtingen)
    • Plan hoe u omgaat met wijzigingsbeheer en de impact van wijzigingen wanneer u racks of locaties toevoegt

Op die manier worden er bij het schalen geen nieuwe hotspots of storende buurpatronen geïntroduceerd


Hoe kunnen CN5000-implementaties bijdragen aan gegevensbeheer en -beveiliging in heel Europa?

In gereguleerde omgevingen binnen de biowetenschappen maakt het netwerk deel uit van het controlemechanisme voor governance. Typische patronen zijn onder andere:

    • Segmentatie per project/huurder (zodat gereguleerde datasets geen onverwachte overeenkomsten vertonen)
    • Controleerbare configuratie + wijzigingsbeheer afgestemd op uw beveiligingsmodel
    • Stel duidelijke grenzen vast tussen opslag en externe netwerken om onbedoelde datalekken te voorkomen
    • Waar samenwerking nodig is, is het beter om bewust gefedereerde toegangspatronen te hanteren in plaats van ad-hoc peering

Belangrijkste conclusies voor Europese onderzoeksleiders

    • Het netwerk is in toenemende mate de bepalende factor voor daadwerkelijke prestaties in de natuurkunde en de levenswetenschappen, met name bij gemengde AI- en HPC-workloads.
    • Cornelis CN5000 is gericht op voorspelbare prestaties op grote schaal, waar congestie en vertraging vaak de doorlooptijd van taken bepalen.
    • Hammer helpt die capaciteit om te zetten in een werkbare Europese oplossing:
      • Ontworpen
      • Gevalideerd
      • Ingezet

Beschikbaar als een service – niet zomaar een verzameling hoogwaardige componenten. Neem vandaag nog contact op met onze experts om de mogelijkheden van Cornelis Networks Solutions te bespreken

 

Wil je meer weten?