HPE推出全新AI网络产品组合，提升GPU利用率

慧与科技（HPE）近日扩展了其AI网络产品组合，推出基于Juniper的新型交换产品，进一步深化Juniper技术与AI数据中心解决方案的集成，并新增多项自动化能力，旨在提升日益昂贵的AI基础设施的利用率。

上述公告于HPE Discover 2026大会上正式发布，是HPE将Juniper Networks整合进统一AI基础设施体系这一持续努力的延伸，覆盖范围涵盖数据中心网络、运营、安全及企业互联。

网络深度融入AI基础设施体系

此次发布的核心内容是扩展HPE AI数据中心解决方案，将HPE Juniper Networking QFX交换机纳入其中，并通过HPE Networking Data Center Director进行统一管理。这一举措将Juniper的数据中心网络产品组合更深度地嵌入HPE的AI基础设施体系，该体系融合了计算、存储、网络、软件与服务等多个层面。

在HPE Discover大会上，HPE网络业务执行副总裁兼总裁Rami Rahim对媒体表示，网络已成为决定AI基础设施经济效益的关键因素。

"人们已经意识到，一旦网络出现拥塞或可靠性问题，那些耗资数亿乃至数十亿的GPU，其利用率可能只有75%、50%，甚至25%，"Rahim说，"网络已真正成为大规模AI数据中心投资的力量倍增器。"

云服务提供商Vultr的CEO J.J. Kardwell表示，随着AI集群规模不断扩大，网络的重要性日益凸显。"由于这些系统的架构需求，网络的影响力可以说是前所未有，"他在HPE Discover媒体简报会上说道。

Kardwell指出，挑战已不仅仅局限于单台GPU服务器，而是延伸至连接机架、集群和数据中心的整个网络层面。"机柜之间以及集群内部的网络，已成为完成大规模训练和推理工作负载的关键因素。"

网络与AI基础设施的经济逻辑

Dell'Oro Group副总裁Sameh Boujelbene表示，随着运营商致力于将昂贵的计算投入转化为实际生产系统，网络正成为AI基础设施经济性的关键变量。

"AI基础设施已不再只是GPU的竞争，"Boujelbene对Data Center Knowledge表示，"这是一场系统级的竞争，而网络正成为决定谁能将原始算力高效、盈利地转化为可用智能的核心经济杠杆。"

此次发布的新产品覆盖AI训练集群、推理环境、数据中心互联及边缘部署，反映出市场对支撑完整AI生命周期的网络架构需求持续增长。

HPE还推出了两款全新AI网络产品：HPE Juniper Networking QFX5140交换机面向推理集群和边缘AI部署，新款QFX5252交换机托盘则专为AMD Helios机架级AI平台设计。HPE表示，上述产品旨在减少因等待数据而导致GPU空转的网络延迟。

Rahim表示，收购Juniper还使HPE能够同时应对横向扩展（scale-out）和纵向扩展（scale-up）两种AI网络架构。他指出，在Juniper原本已在路由和横向扩展网络领域建立优势的基础上，与HPE计算系统的深度集成加速了纵向扩展技术的研发，例如当前在AMD Helios中部署的相关技术。

Mist与Marvis能力全面延伸

HPE还将Juniper的Mist平台进一步延伸至Aruba现有用户群。

HPE宣布，HPE Networking CX交换机将在Mist平台上获得支持，为用户提供AI驱动的可见性、自动故障排查、服务水平洞察以及Marvis AI操作功能。与此同时，HPE也将Marvis自动驾驶能力引入Aruba Central，包括有线端口故障排查等自动化修复功能。

Mist平台的新增能力还包括：针对光模块及系统故障的预测性分析，以及一个AI推理引擎，该引擎可整合运营遥测数据、支持案例和网络数据，加速根因分析与故障修复。

Rahim表示，在自动驾驶模式的部署中，超过80%的网络故障现已实现自动修复，或能即时向运营人员提供根因信息。

Kardwell指出，AI基础设施日趋复杂，这进一步凸显了自动化运营的价值。"故障和停机带来的代价是无法承受的，自愈能力至关重要，"他说。

安全与运营的深度融合

HPE还拓展了网络与基础设施管理平台之间的集成。HPE Mist Networking数据中心保障功能现已与HPE Compute Ops Management及GreenLake平台实现集成，为运营人员提供网络与计算基础设施的统一视图。

在安全领域，HPE发布了统一的安全访问服务边缘（SASE）平台，通过单一管理控制台整合SD-WAN与安全服务边缘能力。该平台基于HPE Networking EdgeConnect构建，融入了零信任访问控制和AI辅助运营功能，旨在简化安全与网络管理。

对于完成收购以来的进展，Rahim表示，团队整合速度之快令他感到意外。

"我原以为有些事情会非常困难，比如整合团队、让大家有归属感、在产品路线图上做出艰难决策等，但实际上这些都比我预想的要顺利得多，"他说。

Q&A

Q1：HPE推出的QFX5140和QFX5252交换机分别有什么用途？

A：QFX5140交换机主要面向推理集群和边缘AI部署，而QFX5252交换机托盘则专为AMD Helios机架级AI平台设计。两款产品的核心目标都是减少网络延迟，避免GPU因等待数据而出现空转，从而提升整体AI基础设施的利用效率。

Q2：网络对GPU利用率有什么影响？

A：根据HPE网络业务负责人Rami Rahim的说法，一旦网络出现拥塞或可靠性问题，GPU的实际利用率可能从理论峰值骤降至75%、50%甚至25%。这意味着企业花费数亿乃至数十亿美元购置的GPU算力会被大量浪费，因此网络质量直接决定了AI基础设施投资的回报效率。

Q3：HPE的Marvis自动驾驶能力能解决哪些网络运维问题？

A：Marvis自动驾驶能力目前已被引入Aruba Central平台，支持有线端口故障排查等自动化修复功能。据HPE介绍，在已部署自动驾驶模式的环境中，超过80%的网络故障可实现自动修复，或在故障发生时即时向运营人员推送根因分析结果，大幅降低人工介入成本和故障处理时间。