Emulex 8Gb光纤通道(8GFC)适配器上市已近9年。从IT的角度而言,适配器使用的技术已经非常老了。
2012年,我们推出了Emulex 16Gb(第五代)光纤通道(16GFC)适配器系列。但是,高昂的光组件成本阻碍了产品市场增长。与当时从4GFC过渡到8GFC的情况一样,16GFC的过渡进程十分缓慢。
很多客户刚刚开始向8GFC迁移。然而,我们现在的存储技术与7年前已不可同日而语。我们有了固态硬盘(SSD)以及将SSD和处理I/O的磁性介质结合在一起的混合存储阵列。因此,如果将一个使用7年之久的PCI Express(PCIe)2.0设备和一个全新的SSD一起使用,它们组合起来的性能将会令人失望。
那么,鱼与熊掌能否兼得?是否可以以8GFC适配器的价格获得更新的16GFC适配器的性能优势呢?
为此,Emulex研发出Advanced-8 8GFC,配备更新的16GFC专用集成电路(ASIC),但采用成本更低的8GFC光组件。
那么,性能到底如何?
真实环境测试结果让人惊喜!Advanced-8 8GFC可提供几乎两倍于标准8GFC的出色性能。生产环境中的Microsoft SQL I/O工作负载的每秒I/O操作提升了67%、吞吐量提升了47%1。
正因如此,联想为其全新的ThinkServer RD350/550/650系列服务器配备EmulexAdvanced-8 8GFC适配器。这款可支持PCIe 3.0的Advanced-8 8GFC适配器配备16GFC ASIC、采用8GFC光连接,因而速度更快、性能更高,但其价格只是略高于传统的8GFC PCIe 2.0适配器。因此,对于应用受I/O限制而不受带宽限制的客户而言,这将是一个理想选择。
此外,如果将Emulex的Flex System FC5052或者FC5054 16GFC适配器与博科的Flex System FC5022交换机和8GFC光组件一起使用也可以节约光组件成本,并通过更新的16GFC适配器提供更出色的性能。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。