HDS近日宣布,中国平安保险(集团)股份有限公司通过部署HDS企业级加速闪存模块(HDS Accelerated Flash,简称HAF)的分层存储解决方案实现了核心结构化的数据生态体系。HAF是HDS针对企业级应用设计的闪存技术,配合存储系统上的HAF闪存访问加速软件和HDS Dynamic Tiering动态分层软件,能优化对闪存模块的访问,实现自动化的数据和文件分层,让大容量低功耗的闪存盘真正融入基础架构中。
HDS副总裁兼中国大陆及台湾地区总经理庄国光表示:“闪存存储系统最大优势是提供远超磁盘存储系统的性能,HDS的分层存储方案在提供了强大的存储性能基础支持,又提供了业界企业级存储所具有的高可靠性和丰富的管理功能性,而且混合部署方式可以大大提升存储服务总体性价比,分层解决方案以相同的成本提供不同业务需要的性能,这非常适应了当前金融行业OLTP应用场景存储服务持续发展的要求。”
为了应对在业务高峰期会出现爆炸性的访问增长,HDS在不改变平安现阶段的存储体系架构的同时,最大化地发挥闪存优势,建立了高性能、高扩展和高可靠的分层数据存储平台。HAF在设计时规避了传统SSD的一些缺陷,在持续性能方面,它是传统MLC SSD的五倍;在单位容量和存储密度方面,HAF是传统SSD的四倍,可以有效降低闪存的单位成本。同时,HAF解决了很多闪存固有的生命周期和访问性能下降问题:
• 普通的 MLC寿命有限,在重复擦写一段时间之后闪存颗粒和闪存控制器都会无法使用。HAF利用专有闪存控制器,可以保证数据被写到更多的芯片上,减少对少数闪存芯片进行大量擦写的操作;另外,HAF还增加冗余的闪存芯片,以替换磨损较严重的芯片。
• 闪存颗粒在重复擦写一定次数之后性能会骤降,这个缺点使得闪存很难在企业级存储中进行大规模的推广。HAF的闪存控制器可以有效的对多余空间进行回收,芯片数据的整理以及数据的在线压缩等等;此外,HAF增加闪存总线和eMLC的芯片,32条闪存总线和128个eMLC闪存芯片都有利于减少对单一闪存芯片进行过多的擦写,而且可以提升闪存的读写性能。
另外,借助HDS加速软件Flash acceleration和动态分层软件HDT (HDS Dynamic Tiering),能够更充分发挥HAF的性能。尤其HDT利用调用最频繁的分页对最高存储层进行完全分配,可以最大限度提高其利用率,从而提供最佳性能。
据悉,该加速闪存在前不久和VSP (HDS Virtual Storage Platform) G1000一起在SPC-1基准测试创下新的成绩,首次突破了两百万SPC-1 IOPS的上限,同时将延迟控制在持亚毫秒级。具体信息请参考:http://www.hds.com/corporate/press-analyst-center/press-releases/2015/gl150219.html
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。