Cornelis Networks, 3 Haziran 2025 tarihinde CN5000 ağ çözümünü resmi olarak piyasaya sürdü ve modern yapay zekâ altyapısının en büyük sorunlarından birine, yüksek performanslı hesaplama çiplerinin yeterli veriyle beslenmesi ihtiyacına çözüm getirdi.
CN5000 ailesi, Cornelis'in tescilli OmniPath teknolojisi sayesinde 500.000'e kadar uç noktayı destekleyerek yapay zekâ veri merkezi bağlantısında büyük bir ilerleme sunuyor. Cornelis CEO'su Lisa Spelman'a göre, bu çözüm, yıllardır yapay zekâ veri merkezlerini etkileyen hesaplama yetersizliği ve ölçeklenebilirlik sorunlarını gidermek için tasarlandı.
"Ağ teknolojisi yalnızca veriyi hızlı taşımakla kalmamalı, her bir hesaplama döngüsünün tam potansiyelini açığa çıkarmalı," diyen Spelman, CN5000'ün mimarisinin kayıpsız veri aktarımı ve tıkanıklık önleme yetenekleriyle altyapı performansı ve verimliliğinde çarpıcı iyileştirmeler sağladığını belirtti.
Bu teknoloji, Nvidia'nın 2020'de Mellanox'u 6,9 milyar dolara satın almasının ardından geliştirdiği çözümlerle doğrudan rekabet ediyor. Nvidia'nın InfiniBand teknolojisi pazarda baskın olsa da, Cornelis CN5000'ün InfiniBand NDR'ye kıyasla 2 kat daha yüksek mesaj oranı, yüzde 35 daha düşük gecikme ve yüksek performanslı hesaplama iş yüklerinde yüzde 30'a kadar daha hızlı simülasyon süreleri sunduğunu iddia ediyor.
CN5000'ün en önemli avantajlarından biri, satıcıdan bağımsız yaklaşımı. Intel'den destek almasına rağmen, teknoloji, açık kaynak yazılımlar kullanarak Nvidia ve AMD dahil olmak üzere tüm üreticilerin yapay zekâ hesaplama çipleriyle çalışacak şekilde tasarlandı. Bu da Cornelis'i, giderek daha fazla dikey entegre çözümlerin hakim olduğu pazarda bağımsız bir alternatif olarak konumlandırıyor.
CN5000, bu ay ilk müşterilere gönderilmeye başlanacak ve 2025'in üçüncü çeyreğinden itibaren tüm büyük OEM'ler üzerinden geniş çapta erişilebilir olacak. İleriye dönük olarak, Cornelis 2026'da piyasaya süreceği yeni nesil çiplerinin de Ethernet ağlarıyla uyumlu olacağını ve birlikte çalışabilirliğini daha da genişleteceğini duyurdu.