EnGenius amplía su estrategia hacia centros de datos modulares con servidores DC-MHS y aceleradores para IA y HPC

EnGenius amplía su estrategia hacia centros de datos modulares con servidores DC-MHS y aceleradores para IA y HPC

El fabricante EnGenius ha mostrado en SC25 su nueva estrategia orientada a centros de datos modulares, incorporando servidores basados en la arquitectura OCP DC-MHS, aceleradores dedicados y SmartNICs para cargas de IA, HPC y nube híbrida. Este movimiento refleja el interés por reducir dependencia de proveedores, controlar costes y escalar infraestructuras en un contexto donde las arquitecturas cerradas y los aceleradores propietarios dificultan el crecimiento de los despliegues de IA generativa y modelos de gran tamaño.

La compañía apuesta por una línea de sistemas abiertos que permiten combinar Intel Xeon 6, tarjetas PCIe Gen 5, almacenamiento NVMe U.2, aceleración mediante GPU Intel Arc Pro B60 y redes de hasta 100 GbE, con el objetivo de mejorar eficiencia y flexibilidad en centros de datos que buscan rendimiento sin quedar anclados a arquitecturas cerradas.

Servidores DC-MHS para IA, HPC y virtualización

La serie EAS se apoya en un diseño modular diseñado para adaptarse a cargas muy distintas: desde inferencia de LLM, virtualización densa y cloud distribuido, hasta simulaciones científicas. Los modelos EAS2210 y EAS1210, con configuraciones 2U y 1U, integran doble Intel Xeon 6, hasta 8 ranuras PCIe 5.0 y hasta 24 bahías NVMe U.2 intercambiables en caliente. Estas especificaciones permiten construir nodos con alta densidad de cómputo y respuesta rápida para pipelines de IA o servicios cloud.

Para cargas más exigentes, el modelo EAS5210 ofrece un chasis 4U capaz de albergar hasta 8 aceleradores Intel Arc Pro B60, lo que habilita configuraciones orientadas a entrenamiento de modelos, análisis numérico o workloads HPC con fuerte dependencia de ancho de banda y paralelismo masivo. En SC25, la marca mostró demos centradas en token latency y throughput, métricas críticas para aplicaciones de IA generativa.

SmartNICs ESN: redes de hasta 100 GbE y offload de funciones NVF

Junto a los servidores, la compañía ha presentado las SmartNICs ESN, diseñadas para reducir carga en CPU mediante procesamiento de red en tarjeta. El modelo ESN904, basado en Intel Xeon D, ofrece conectividad 25G dual, orientada a entornos con virtualización de funciones de red (VNF) y contenedores de baja latencia. Por encima, la ESN906, construida sobre Intel Xeon 6 SoC, incorpora dos puertos 100G para despliegues a gran escala que requieren análisis de paquetes en tiempo real y canalizaciones de datos de IA con alto volumen sostenido.

Estas tarjetas permiten liberar ciclos de CPU y sostener cargas de entrenamiento e inferencia en arquitecturas distribuidas, donde la red se convierte en un cuello de botella crítico.

EDCC: orquestación unificada basada en Redfish

Para la gestión del ecosistema, EnGenius integra EDCC, una plataforma basada en Redfish que centraliza el control de nodos y racks mediante un BMC. Este sistema permite gestión out-of-band, diagnósticos remotos y orquestación a través de entornos heterogéneos, facilitando la administración de infraestructuras multi-rack y reduciendo tiempo de despliegue en centros de datos que necesitan escalar con rapidez.

El EDCC actúa como capa de control para entornos distribuidos, permitiendo gestionar desde la alimentación hasta la telemetría de aceleradores, pasando por la carga de red o el consumo de los módulos NVMe.

Un enfoque modular para evitar bloqueo de proveedor

El conjunto formado por servidores EAS, SmartNICs ESN y la gestión EDCC dibuja una estrategia orientada a arquitecturas abiertas, con la idea de ofrecer alternativas a los sistemas cerrados que actualmente dominan el sector de la IA. La compatibilidad con módulos DC-MHS, conectividad 100 GbE y aceleradores Intel Arc Pro permite a los centros de datos ajustar sus despliegues según necesidad sin comprometer actualizaciones futuras.

La modularidad se perfila como uno de los elementos clave para centros que buscan un equilibrio entre escalabilidad, coste y libertad tecnológica, especialmente ante el crecimiento exponencial de los modelos de IA y la demanda de pipelines distribuidos.

Vía: TechPowerUp

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