Ciena® Corporation, Mellanox® Technologies, SURFnet y la Universidad de Ámsterdam han anunciado su colaboración en el experimento que ha creado una red de alta velocidad y de larga distancia 40 Gigabit Ethernet (40GbE) para demostrar el procesamiento de datos distribuidos y el rendimiento del transporte de extremo a extremo más allá de los 10 Gigabits por segundo (Gbps). La demo se mostró por primera vez en la 10ª edición anual del Global LambdaGrid Workshop que se celebra en Global Lambda Integrated Facility (GLIF) en CERN, Ginebra, Suiza.

Las cuatro organizaciones han aunado esfuerzos para crear una red óptica de larga distancia de 40 Gbps para explorar un futuro en el que la red continuará siendo un habilitador para la colaboración en la investigación local, regional, nacional e internacional, mediante el alto rendimiento de distribución de datos, de video de nueva generación y de procesamiento de datos. Las organizaciones, al combinar su experiencia en fotónica avanzada, hardware innovador e informática de alto rendimiento para completar la demostración, han creado una red que utiliza un enlace existente de 1.650 km de SURFnet de calidad, conectando un conjunto experimental de equipos de alto rendimiento equipados con un Mellanox ConnectX®-2 EN 40GbE NIC de la Universidad de Ámsterdam a una unidad remota de procesamiento de datos con su correspondiente interfaz en el lugar de la reunión de GLIF. La demostración impulsó 26 Gbps (el límite práctico del PCIe bus) desde el procesador de Ámsterdam hasta el procesador en CERN mediante una única longitud de onda o lambda. La infraestructura de red se basó en el Optical Multiservice Edge (OME) 6500 de Ciena equipado con interfaces 40GbE, velocidad a la que se llegó mediante una sencilla ampliación desde los anteriores 10GbE, sin necesidad de añadir regeneraciones de señal ni modificación alguna en infraestructura existente.

La demostración incluyó una variedad de protocolos de transporte por Internet optimizados para esta red avanzada, así como un verificador paralelo de modelos (DiVinE) que había sido optimizado para su procesamiento distribuido por el grupo del Profesor  Henri Bal de la Universidad Vrije de Ámsterdam