Alisina NawabiNonstop AI, Delos Data’s nieuwe interconnectarchitectuur voor agentische AI-clusters, krijgt vandaag een Data Interface en Reference Architecture; het bedrijf meldt ruim 100 miljoen dollar financiering voor de uitrol.
Voor Nederlandse organisaties die AI via een API of cloud afnemen, verandert er vandaag niets aan product of prijs. Voor organisaties die zelf clusters bouwen of grote capaciteit inkopen, wordt de verbinding tussen GPU’s, andere accelerators, geheugen en opslag een aparte ontwerplaag naast de chip.
Delos bouwt rond gemengde AI-clusters
Delos richt Nonstop AI op agentische inferentie: workloads die continu draaien en verschillende GPU’s, XPU’s, accelerators, CPU’s, geheugen en opslag combineren. De Reference Architecture moet die endpoints als één datadomein laten werken, met ruimte voor eigen hardware, modellen en netwerktopologieën.
De uitbreiding heeft twee nieuwe kerncomponenten. Delos beschrijft de Data Interface in drie vormen: I/O-chiplet van meer dan 30 Tbps, near-packaged optics van meer dan 10 Tbps en een PCIe-kaart van meer dan 400 Gbps. All About Circuits benoemt de silicon als Apollo en de ontwikkel- en testomgeving als Morpheus.
Delos claimt 10 keer lagere latentie en 10 keer hogere efficiëntie voor de nieuwe laag. Dat zijn doelcijfers van het bedrijf, geen onafhankelijke benchmark. In een interview noemt Delos tegenover HPCwire een latentie van ongeveer 100 nanoseconden tegenover microseconden voor een gangbare netwerkkaart.
De uitrol begint vóór de definitieve clusterbouw
De ontwikkellaag is bedoeld om een clusterontwerp en verschillende netwerktopologieën vóór de ingebruikname te testen. Delos zegt dat Nonstop AI Clusters al in productie draaien bij geselecteerde klanten en dat de ontwerp- en simulatielaag nu beschikbaar is voor het samenstellen van nieuwe infrastructuur. De Nonstop AI Server moet eind 2026 bij klanten gaan samplen.
Daarmee verkoopt Delos meer dan een verbinding tussen chips. Het bedrijf haalt de keuze voor hardware, netwerkprotocollen en foutafhandeling naar een eerder moment in het ontwerp. Voor een koper van AI-capaciteit maakt dat de vergelijking breder dan GPU-type en huurprijs: ook latentie, herstel na een link- of endpointfout en de mogelijkheid om verschillende leveranciers te combineren tellen mee.
Een tweede interconnectlaag naast Cornelis
De aankondiging komt een dag na Cornelis, dat KV-cachedata, expert-dispatch en AllReduce in een open netwerkfabric wil afhandelen. Beide bedrijven maken de verbinding tussen accelerators onderdeel van de AI-architectuur, maar hun aankondigingen zijn niet hetzelfde product. Cornelis positioneert Active Compute Fabric rond rekenwerk in de fabric voor scale-up en scale-out. Delos begint bij agentische inferentie en een gemengde verzameling endpoints, modellen en topologieën.
Voor Nederlandse organisaties die AI via een dienst afnemen, blijft dit voorlopig infrastructuur achter de leverancier. Voor partijen die zelf clusters bouwen of inkopen, ontstaat wel een extra keuzelaag naast accelerator, geheugen, opslag en koeling. De interconnect wordt daarmee een onderdeel van de inkoopbeslissing, omdat ongebruikte rekentijd kan ontstaan door de chip en door de weg die de data tussen die chips aflegt.
Veelgestelde vragen
Van infrastructuur naar inzet
Ik denk mee over de hele keten, ontwerp de oplossing en bouw hem door tot werkende software en automatisering, self-hosted waar dat kan. Zo blijft je technologie passend bij je proces, in plaats van andersom.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
