11/06/2026
Die Frage für Teams, die KI-Infrastruktur aufbauen, lautet nicht mehr nur: „Wie viele GPUs haben wir?“, sondern vielmehr: „Kann unser Netzwerk mithalten?“
Da verteilte KI-Workloads auf Zehntausende von GPUs skalieren, stößt Ethernet aufgrund der Anforderungen an extrem niedrige Latenz, hohen Durchsatz und absolute Zuverlässigkeit an seine Grenzen. Wir erleben einen grundlegenden Wandel: von generischen Rechenzentrumsnetzwerken hin zu AI Fabric – leistungsstarken Ethernet-Architekturen, die speziell für KI- und ML-Workloads entwickelt wurden.
Branchenweite Implementierungen, darunter die großflächigen RoCE-Implementierungen von Meta, bestätigen, dass sich RoCE-basiertes Ethernet als führender Ansatz für KI-Training etabliert hat. Es bietet die für verteiltes Training benötigte Leistung und gleichzeitig eine ausgewogene Mischung aus Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und einfacher Bedienung.
👉 https://www.fs.com/de/blog/auswahl-von-100200g-vs-400800g-im-deutschen-rechenzentrumsmarkt-b48435.html