数据中心的创新和加速,似乎是近几年一个永恒的话题,上周刚刚落幕的Avago亚洲数据中心论坛也不例外。
这次论坛上,Avago展示了PCIe共享IO、100Gb光纤收发器、通用存储适配器和高可靠性共享存储四大技术创新,浪潮、VMware和华三等合作伙伴现身助场,讨论数据中心基础架构的变革。
最近一两年Avago相当活跃。2013年底,Avago以65亿美元收购LSI,它保留了自身需要的业务元素,并相继把将其余部分LSI的加速解决方案部门以及闪存组件部门资产出售给希捷,LSI网络处理器业务出售给英特尔,此外以约3亿美元收购PLX,6亿美元收购Emulex。
频繁的买进卖出,表明Avago公司是一家专门从事产品组合构建的厂商,通过收购不断扩大数据中心影响力,这也逐步形成了Avago宽广的产品线。据介绍,Avago目前有超过2万项专利,每年研发投入约6.95亿美元,数据中心为首选投资重点。
现在,Avago与OEM合作伙伴之间拥有超过数千百种产品的协作关系,其范围涵盖通信包括无线、有线、企业级存储和工业市场。收购LSI之后Avago正式进军企业存储市场,针对从小型到超大规模数据中心,从存储处理器到固态盘等存储介质。
目前Avago存储业务的主要产品类型包括芯片、控制器、扩展器、PCIe交换器、软件固件等,而面向的客户以服务器OEM和ODM厂商、外部存储OEM和ODM厂商为主,这也使得OEM和ODM厂商较为集中的中国成为Avago增长最快的地区之一。
正如IDC中国区总裁霍锦洁在演讲中称,“未来数据中心的最大赢家将是在中国,这里是新技术的开创地”。在中国开展业务的同时,伴随数据中心规模日益壮大,Avago自身也在经历一场转型。LSI高级副总裁兼数据中心解决方案部总经理Tom Swinford称,如今Avago在中国市场主要帮助OEM厂商快速推出方案,在超大规模数据中心方案设计以及基于NVMe的固态盘设计上投入了大量精力。
对于数据中心复杂的变化趋势,Avago认为数据中心对固态盘的需求是非常强劲的,甚至已经开始超过传统硬盘的采购量。不仅如此,由于SATA已经成为数据中心性能的瓶颈,而NVMe芯片发展速度越来越快,固态盘的OEM厂商有70%的研发经费已经转向了NVMe领域,因此现代化数据中心正在朝着PCIe、NVMe作为物理接口和协议的方向过渡。
市场在转型,但是数据中心且并没有大规模采用NVMe,Swinford分析背后的原因是存储连接性方面存在技术空白。Avago在去年以3亿美元收购PLX,获得了存储数据交换技术并融入Avago产品,即将推出业界首款针对NVMe优化的网络链接产品,据称可以同时控制连接20个NVMe盘,打造一个基于NVMe的外部存储平台。
例如,这次论坛上Avago就和浪潮联合展示了使用PCIe交换芯片和服务器通用控制器连接,实现存储共享,针对中国拥有超大规模数据中心的企业。之所以如此关注PCIe,是因为现在数据中心很多组件都自带了PCIe接口,这样通过自带资源与PCIe接口实现连接,无需使用其他协议。
不仅如此,在很多场景下,把PCIe用于处理器与GPU之间、GPU与GPU之间的连接,使得数据中心自身的很多硬件,以软件方式实现硬件的集成。Avago数据中心解决方案事业部市场营销与支持副总裁Jas Tremblay认为,要做软件定义存储,就必须实现服务器与存储之间的互联互通,这正是Avago擅长的领域。
在会后接受采访时Swinford表示,Avago在软件定义存储方面的策略,是主要由操作系统级厂商主导,Avago起辅助的作用,包括和一些主流及创业型公司合作,例如Avago在这次论坛上就宣布与VMware投资建立联合实验室,共同开发软件定义的数据中心方案,并承担一些认证和测试的工作。
最后在谈到针对中国市场的定制化战略时,Tramblay解释说,目前在中国市场的定制化主要分为三个层次:芯片级,尤其是数据中心ODM厂商和高性能计算厂商;主板级,和OEM厂商做主板设计上的定制化,体现设计和成本上的差分性;软件级,现在Avago会帮助一些伙伴尤其是高性能计算厂商做软件定制,而这在两年前还没有过的。
好文章,需要你的鼓励
Queen's大学研究团队提出结构化智能体软件工程框架SASE,重新定义人机协作模式。该框架将程序员角色从代码编写者转变为AI团队指挥者,建立双向咨询机制和标准化文档系统,解决AI编程中的质量控制难题,为软件工程向智能化协作时代转型提供系统性解决方案。
苹果在iOS 26公开发布两周后推出首个修复更新iOS 26.0.1,建议所有用户安装。由于重大版本发布通常伴随漏洞,许多用户此前选择安装iOS 18.7。尽管iOS 26经过数月测试,但更大用户基数能发现更多问题。新版本与iPhone 17等新机型同期发布,测试范围此前受限。预计苹果将继续发布后续修复版本。
西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM,通过收集15家医院20万病例和147万超声图像,采用专家混合架构,实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题,为医生提供智能辅助,推动医疗AI向专业化发展。