闪迪与美超微(Supermicro)今日宣布建立战略联盟,做下一代软件定义全闪存解决方案。合作基于闪迪的大容量和高性能闪存系统InfiniFlash™ 系统和美超微(Supermicro)服务器,旨在满足推动大数据和云环境下分散式数据中心增长的需求。
上述解决方案还可通过Nexenta的旗舰Open SDS文档和块存储统一平台以及NexentaStor™ 平台获得。
InfiniFlash是由SanDisk闪迪公司研发的下一代存储平台,与传统的硬盘驱动(HDD)阵列3相比,其存储密度可达5倍2,性能达到50倍,可靠性达到4倍,而功耗则可减少80%。与此同时,InfiniFlash还可为全闪存硬件解决方案提供突破性定价,无需压缩或去重技术的全闪存系统4的最低起价不足1美元/GB。借助可提供数据缩减方案的软件栈,每GB的实际成本甚至可大幅下降至前所未有的水平(如:基于5倍的数据缩减系数,实际成本仅为20美分/GB)。
横向扩展解决方案
SanDisk闪迪用于OpenStack/CEPH的InfiniFlash IF500与美超微公司(Supermicro)的服务器联手,可显著降低PB级OpenStack环境下的私有云数据存储成本。横向扩展可增加现有部署系统中的计算和存储容量节点,提供一个大容量、高密度和全闪存系统,可为具有大数据存储需求的客户带来可扩展性能和突破性的价格优势。
纵向扩展解决方案
Nexenta软件公司,加之美超微公司(Supermicro)的服务器和SanDisk闪迪InfiniFlash IF100系统,可为企业和云客户的文档打印、云后端和共享虚拟基础设施等工作带来强大的存储能力。该全闪存联合解决方案可为数据中心客户提供经过预测试、功能全面、具有成本效益比的高性能系统,帮助他们应对当今日益增加的各种挑战。该联合解决方案可纵向扩展至4PB架构,可提供业内高性能、成熟且支持块和文档统一服务的最佳效能。这是业内少见的高效能解决方案,包含了布局成熟及标准统一的组成版块和文件存储服务,可以稳定地达到低于毫秒级的超低响应时间,每个机架的IOPS(每秒读写操作次数)超过800万次。
“我们与美超微(Supermicro)和Nexenta公司的合作,将把各方最佳的解决方案,包括与传统全闪存阵列部署方案相比的突破性低成本,以及与硬盘驱动阵列部署方案相比得到显著增强的性能、更高的可靠性和更低的功耗提供给数据中心”,SanDisk闪迪公司系统与软件解决方案部副总裁兼总经理Ravi Swaminathan 表示:“这些解决方案将使客户可以经济高效地部署PB级闪存解决方案,并借此向其最终用户提供全新产品和服务,推动其业务的增长。”
美超微(Supermicro)营销与业务开发副总裁Don Clegg表示: “美超微的端到端计算解决方案针对迅猛发展的全闪存系统市场,提供所需的最佳性能、效率、可扩展性和可靠性。我们与SanDisk闪迪和Nexenta合作开发基于全闪存的一体化存储解决方案,可加快下一代存储技术的部署,最大程度提高单位电压、单位投资和单位面积的性能,利用规模经济降低总体拥有成本。”
Nexenta首席执行官Tarkan Maner表示:“NexentaStor Open SDS、SanDisk闪迪InfiniFlash和美超微服务器系统这一市场领先的解决方案组合,将在功能和性能方面有出众表现。这些解决方案将真正带来新的突破,使全闪存成为对一系列用例均经济实用的解决方案,包括高性能数据库、虚拟化环境、大数据池和超高密度的有效档案库等。”
好文章,需要你的鼓励
在Meta Connect大会上,Meta展示了新一代Ray-Ban智能眼镜的硬件实力,配备神经腕带支持手势控制,电池续航翻倍,摄像头性能提升。然而AI演示却频频失败,包括Live AI烹饪指导、WhatsApp通话和实时翻译功能都出现问题。尽管Meta在智能眼镜硬件方面表现出色,但AI软件仍远未达到扎克伯格提出的"超级智能"目标。文章建议Meta考虑开放AI生态,允许用户选择其他AI服务商,这可能帮助Meta在AI硬件市场获得优势。
DeepSeek-AI团队通过强化学习技术开发出DeepSeek-R1系列推理模型,无需人工标注即可自主学习复杂推理。该模型在数学、编程等领域表现卓越,在AIME 2024中达到79.8%准确率,编程能力超越96%人类选手。研究团队还通过知识蒸馏技术将推理能力传递给小模型,使7B参数模型也能超越GPT-4o。这项突破为AI推理能力发展开辟新路径。
英伟达同意以50亿美元收购英特尔股份,双方将合作开发多代数据中心和PC产品。英伟达将以每股23.28美元的价格收购约4%的英特尔股份,成为其最大股东之一。两家公司将通过NVLink接口整合各自架构,实现CPU和GPU间的高速数据传输。英特尔将为英伟达AI平台定制x86处理器,并开发集成RTX GPU的x86系统级芯片,用于消费级PC市场。
微软研究院推出rStar-Math系统,通过创新的"深度思考"训练方法,让小型AI模型在数学推理能力上达到甚至超越OpenAI o1水平。该系统采用代码验证、过程偏好模型和四轮自进化训练,将70亿参数模型的数学能力从58.8%提升至90.0%,在美国数学奥林匹克竞赛中达到前20%水平,证明了精巧方法比模型规模更重要,为AI发展开辟了新路径。