Fusion-io近日宣布全闪存Fusion ION Accelerator2.3版本现已通过SAP 认证,正式成为应用于SAP HAN平台的企业级存储解决方案。基于SAP HANA的Fusion ION Accelerator可帮助客户在繁复数据环境中,实现重要任务和关键应用的极致性能。通过认证的解决方案,Fusion-io加入了SAP计划,打造一体化SAP HANA定制数据中心。通过参与该计划,客户可将现有硬件和基础设施组件充分应用于基于SAP HANA的环境,即使在异构环境中也能享有更多选择。
由Fusion ioMemory驱动的Fusion ION Accelerator可提供在SAP HANA环境下执行关键任务所需的稳定性、卓越性能和高可用性。随着移动技术、云服务和大数据技术的不断发展,企业必须以更快的速度分析数据,制定决策和实现创新。SAP HANA将数据库和应用平台功能整合到内存中,全面革新数据处理和数据分析,实现企业实时运营。对于在部署SAP HANA时希望添加闪存性能层的客户来说,Fusion ION Accelerator可与IT基础架构轻松整合,提供了一个有力支撑的、可信赖的和高可用性的共享存储环境。
作为一项破记录的全闪存存储方案,Fusion ION Accelerator可显著提升企业关键应用的运行速度,带来出色表现。凭借其可靠、快捷和简单的部署架构,Fusion ION Accelerator 可满足客户对最严苛应用所需的可扩展性和可靠性。
Fusion-io首席信息官Keith Brown 表示:“通过加速应用,Fusion-io帮助客户快速收集实时情报并做出明智的业务决策。在应用于集群设备时,经SAP认证的Fusion ION Accelerator可横向扩展至32个节点,是SAP HANA运行环境下业界领先的横向扩展存储解决方案之一。我们为取得这一最新的关键技术成果而感到非常高兴。”
Fusion ioMemory提高了交易型数据库性能,加速了商业智能,而所需的基础架构远远少于磁盘类解决方案。客户在SAP HANA环境中应用Fusion-io闪存,能够实现更快数据导入、更高效的数据备份和数据恢复,以及更高SAN利用率。Fusion ION Accelerator能够为SAP HANA的部署带来更好的性能和可扩展性,同时能显著降低容量成本。
Fusion-io的合作伙伴通过使用Fusion ION Accelerator已将应用程序显著加速达40倍,创下世界纪录,同时通过卸载性能负荷,大幅改善传统存储。Fusion ION Accelerator具有高可用性,可通过低延迟连接和优化的数据部署,复制设备之间的数据。在为管理员提供能保证企业正常运转所需数据的同时,最大程度地减少数据复制对整体数据库性能的影响。
现可联系Fusion-io及其主要服务器系统供应商购买Fusion ION Accelerator。
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。