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Cornelis raccoglie 205 milioni di dollari per integrare il calcolo nelle reti IA
Cornelis Networks annuncia un finanziamento da 205 milioni di dollari e presenta Active Compute Fabric per sistemi di IA e HPC. L’architettura aggiunge calcolo programmabile alle reti scale-up e scale-out; Qualcomm si unisce all’azienda all
AI.info Team ·
Secondo Cornelis Networks, in un sistema modellato da 100.000 GPU circa metà delle ore di utilizzo delle GPU viene trascorsa in attesa dei dati. L’azienda di networking della Pennsylvania afferma che, sulla base del proprio modello, questa capacità inattiva rappresenterebbe uno spreco annuo di circa 1,68 miliardi di dollari e 500 gigawattora di energia.
Cornelis ha annunciato la stima il 14 settembre 2026, presentando Active Compute Fabric, un’architettura che aggiunge accelerazione all’interno della rete e calcolo programmabile alle reti scale-up e scale-out. L’azienda ha inoltre annunciato un finanziamento di circa 205 milioni di dollari e una collaborazione con Qualcomm Technologies incentrata sui futuri sistemi di IA a livello di rack.
Le cifre sono proiezioni, non misurazioni effettuate su un’installazione operativa da 100.000 GPU. Cornelis afferma che la stima si basa su dati pubblici relativi ai carichi di lavoro, un costo di 4 dollari per ora-GPU, 8.400 ore di funzionamento all’anno e l’ipotesi che circa metà del tempo delle GPU sia improduttivo.
Cornelis va oltre il trasporto dei dati
Tradizionalmente, i cluster di IA usano le reti per trasferire dati tra processori, memoria e archiviazione. Cornelis sostiene che le sincronizzazioni, la congestione e le operazioni collettive possono lasciare in attesa gli acceleratori anche quando la rete offre un’elevata larghezza di banda.
Active Compute Fabric combina tre funzioni: trasporto senza perdita, accelerazione all’interno della rete e calcolo programmabile. Il progetto consente alla rete di reagire ai cambiamenti del traffico, eseguire operazioni sui dati durante il trasferimento e delegare le operazioni collettive che altrimenti sarebbero svolte dal software host o dagli acceleratori.
«L’infrastruttura per l’IA sta arrivando a un punto in cui endpoint più veloci, da soli, non bastano. La rete deve diventare una parte attiva del sistema di calcolo», ha dichiarato Lisa Spelman, amministratrice delegata di Cornelis, nell’annuncio dell’azienda. «I clienti vogliono soluzioni complete a livello di rack, senza essere vincolati a un solo fornitore o a una sola architettura».
Il mercato scale-up è il prossimo per Cornelis
L’annuncio segna l’ingresso di Cornelis nel networking scale-up, che collega gli acceleratori all’interno di un rack o di un dominio di memoria condivisa. In precedenza, l’azienda si era concentrata sui sistemi scale-out, in cui le reti collegano un gran numero di nodi di calcolo.
Cornelis afferma che la sua architettura userà UALink ed ESUN per le reti scale-up e le specifiche Ultra Ethernet per le implementazioni scale-out. L’obiettivo dichiarato è un’unica architettura aperta che copra entrambi i livelli, invece di sistemi distinti con piani di gestione separati.
La tabella di marcia dei prodotti dell’azienda distingue ciò che è già disponibile da ciò che è ancora in programma. CN5000 è in spedizione ed è l’attuale soluzione di base di Cornelis per le reti scale-out. CN6000 è in fase di test presso i clienti; la disponibilità più ampia è prevista nel quarto trimestre del 2026. Cornelis descrive il livello di calcolo programmabile associato alla sua architettura di nuova generazione come una funzionalità futura.
Qualcomm partecipa al dibattito sui sistemi a livello di rack
Qualcomm Technologies partecipa all’annuncio attraverso una collaborazione per la convalida di futuri progetti di data center per l’IA a livello di rack. Tony Pialis, vicepresidente esecutivo e direttore generale per i data center di Qualcomm, dovrebbe partecipare con Spelman alla sua conferenza principale all’AI Infra Summit di Santa Clara, in California, il 15 settembre.
«Con la continua espansione dei sistemi di IA, trasferire i dati in modo efficiente all’interno del rack diventa importante quanto il calcolo stesso», ha dichiarato Pialis. «Migliorare l’utilizzo e l’economia dell’IA richiederà un approccio più integrato a calcolo, memoria e networking».
Il coinvolgimento di Qualcomm mette Cornelis in contatto con un’azienda produttrice di acceleratori, mentre cerca di posizionare il networking come parte integrante della progettazione del rack, anziché come componente scelto dopo il sistema di calcolo. L’annuncio non descrive il lancio di un prodotto né un’implementazione commerciale tra le due aziende.
205 milioni di dollari per la produzione e il lavoro con i clienti
Cornelis afferma che i circa 205 milioni di dollari serviranno a sostenere le reti scale-up, la produzione di CN6000 e le implementazioni presso i clienti. Il finanziamento coprirà anche collaborazioni più approfondite con i clienti e iniziative commerciali, mentre l’azienda si espande oltre la sua attività consolidata nel segmento scale-out.
Joel Whitley, socio di IAG Capital Partners, ha dichiarato che il gruppo di investitori vede un’opportunità da oltre 55 miliardi di dollari entro il 2030 nelle reti scale-up e scale-out basate su standard aperti per l’IA. «L’azienda ha portato sul mercato diverse generazioni di tecnologia ed è ben posizionata per cogliere la prossima fase di crescita dell’infrastruttura per l’IA», ha dichiarato Whitley.
Cornelis presenterà CN6000 e offrirà un’anteprima della sua tabella di marcia per le reti scale-up e scale-out allo stand 830 durante l’AI Infra Summit. Nell’annuncio, Active Compute Fabric viene presentata come una direzione architetturale supportata da prodotti in spedizione e in fase di test, non come un sistema di calcolo programmabile pienamente operativo e già disponibile per i clienti.
La prova sarà l’utilizzo al di fuori del modello
La tesi di Cornelis dipende dalla capacità di ridurre il sovraccarico di comunicazione elaborando i dati all’interno della rete, senza aggiungere una complessità eccessiva alla progettazione, al supporto software o alla gestione dei cluster. L’architettura è pensata per funzionare con diverse opzioni di acceleratori e interfacce consolidate, ma ogni implementazione dipenderà comunque dall’hardware, dai protocolli e dalle versioni software supportati.
La stima di 1,68 miliardi di dollari di Cornelis descrive la portata del problema che l’azienda intende affrontare. Le prove successive arriveranno dai sistemi dei clienti e mostreranno quanto tempo di attesa la rete sarà in grado di eliminare.