PMC公司最近发布了新的HBA卡,为了便于理解HBA这个概念,我拿现实中人与人交流来说明。
如果是一个人对一个人说,双方可以愉快的交流。但是如果一个人对成百上千人讲,我觉得拿个“大喇叭”比较合适。成百上千人对成百上千人说话交流呢?那就需要像HBA这样的东西了。
HBA就是数据连接的“大喇叭”。而且是更高级的“大喇叭”。可以同时连接和传输海量数据的“大喇叭”。我们个人电脑就像是一个人对一个人说。数据从CPU到内存到存储盘就能实现流通。但是数据中心不同,高密度服务器出现了,外置存储阵列出现了。数据中心就像是成百上千人对成百上千人说话,所以需要更高级的一个“大喇叭”进行沟通。这个大喇叭上接计算,下连存储。这个“大喇叭”目前来看就是HBA卡。
PMC公司发布HBA 1000系列的12Gb/s SAS/SATA HBA卡,PMC公司的高扩展解决方案事业部产品及渠道营销总监Troy Winslow来华谈了此次新发布的一些特点。此次发布的 HBA卡,专为高性能云及企业服务器存储连接而推出的产品。新产品与之前的PMC的管理工具和驱动完全兼容,用户可以非常便利的部署在数据中心。
因为PCIe接口成为今天主机系统或者服务器的通用I/O连接标准,所以PMC公司发布HBA 1000系列采用了最新的PCIe Gen 3.0标准的8通道接口。这种接口能够实现最高近8GB/s的理论接口带宽。
但是今天SAS接口为标准的存储接口理论带宽是每通道12Gb/s,今天面临的现实是大多数外围设备不能充分利用这么高的带宽,如何办呢?HBA就是要最大限度提升接口与接口之间的连接性能。
高韧性
HBA 1000采用目前业内在服务器中部署最为广泛的软件栈Smart IP,做的了对现有设备的持续支持。
高效性
相对于竞争对手的16端口HBA方案,功耗降低了60%,因为此次发布的新产品是16个端口集成在一个芯片上,实现功耗明显降低,有利于解决高密度服务器和存储环境中散热问题。
在使用SAS SSDs的情况下达到每秒130万次的IOPS,以及12Gb/s的高性能。HBA 1000可为采用SATA盘作应用加速的云数据中心提供了2.5 倍的吞吐量及85%的随机读性能的提升。
易用性
易于安装,支持现有的存储设备,因为支持6Gb/s和12Gb/s的SAS、SATA HDD 和SSD 以及LTO磁带。
易于扩展,可以直连16个SAS/SATA设备,或采用PMC的扩展器进行全面兼容的存设备。
易于管理,HBA 1000支持广泛的操作系统及软件定义存储(SDS)方案,并与生态系统的产品相兼容,同时,通过一体化的工具及驱动程序实现与其它PMC Adaptec解决方案前向及后向兼容。
从而帮助企业级用户提升资源利用率,并降低总成本。
HBA 1000支持广泛的操作系统及软件定义存储(SDS)方案,并与生态系统的产品相兼容,同时,通过一体化的工具及驱动程序实现与 其它PMC Adaptec解决方案前向及后向兼容。由于HBA 1000同时支持6Gb/s和12Gb/s的规格,因此进一步强化了该产品的管理与兼容性能 。
此次发布有五款产品
目前来看PMC HBA1000系列 12Gb/s SAS/SATA HBA卡,具有功耗最低,尺寸最小的特点,而且性能也非常不错。关键是易于安装、扩展和管理,提高了资源使用。降低了TCO。
最后从应用看,HBA确实是一个实用的“大喇叭”,不管是计算机之间点与点通信,像是服务器与存储子系统之间的连接。或者是服务器与 JBODs之间的连接,以及服务器内部的连接。当你的数据交流增多,你必须需要扩展器需要端口来实现设备连接。HBA就是桥梁的作用。
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。