高性能的网络基础设施解决方案的供应商QLogic日前宣布,在Las Vegas为期三天Interop盛会上,QLogic携手HP,将展示端到端25/50/100Gb以太网网络解决方案。该技术囊括了HP的ProLiant Gen9服务器和HP 基于QLogic 控制器的新一代以太网适配器,以及HP新一代交换机技术(Broadcom StrataXGS® Tomahawk™)。QLogic 和HP的强强联手支持25/50/100Gb端口速度,解决新一代数据中心架顶连接性对服务器和存储的需求。
QLogic 的以太网产品营销副总裁Manoj Gujral表示,“25Gb、50Gb 和 100Gb以太网代表一整套新一代的网络解决方案,相比当前的数据中心所使用的方案,能够提供更为卓越的性能。与HP的合作不仅能够让我们展示这些解决方案,同时能够加快25/50/100Gb以太网作为数据中心新兴协议选择的推进速度。”
QLogic 的高性能以太网适配器在虚拟化环境下,能够提供卓越的性能,且CPU利用率极低。新一代以太网产品提供业界领先的NIC和卸载性能,包括支持RoCE v1 和 v2。这些融合的适配器支持多协议卸载,和一个以太网连接上的LAN(TCP / IP)和SAN(FCoE/iSCSI)并发处理。超低的CPU利用率释放了服务器周期,满足关键业务应用需求,并提高了虚拟机(VM)的流动性。
HP ProLiant 机架和塔式产品管理副总裁McLeod Glass说,“客户一直在寻找提高服务效率、降低复杂度的途径。与QLogic合作,让我们受益颇多。今天我们能够充分展示一个配置了新一代适配器、交换技术以及HP ProLiant服务器Gen9的端到端的解决方案”。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。