日前,全球最大的虚拟主机和云服务行业大会HostingCon在美国新奥尔良召开,中国领先的数据中心产品和方案供应商浪潮参加展会,并在会上发布了1U双路服务器NF5166M4,一款业界存储密度最高,专为超大规模数据中心的分级存储应用而优化。
NF5166M4实现了在1U的紧凑空间内容纳12块3.5英寸硬盘及4块2.5英寸SATA SSD,支持达120T的海量存储。NF5166M4不仅提供了超大存储空间,同时配以双路E5 2600 v4处理器,搭配最大2TB(单条128GB)内存容量,拥有强劲的计算能力,适用于分布式文件系统、超融合和大数据应用。
NF5166M4 成本、性能和密度的最佳平衡
在数据量呈爆炸性增长的态势下,越来越多的超大规模数据中心开始涌现。如何能够使后台系统满足应用和数据日益膨胀的需求,并降低数据存储的成本,成为云服务商急需解决的问题。
在浪潮看来,提高服务器的存储密度,并根据数据冷热程度的不同进行数据的分级存储,是提高访问性能、降低数据存储成本的最佳解决方案。NF5166M4就是一款专门针对超大规模数据中心优化而生的机架式服务器,兼顾了性能、密度和成本的平衡。
在存储密度上NF5166M4堪称业界最高,1U的空间内即可实现存放12块3.5英寸硬盘及4块2.5英寸SATA SSD。存储密度是传统1U服务器的3倍,平均每TB成本减少13%。而相比同容量的服务器,NF5166M4的空间节省率高达50%,部署密度也进一步提高。
同时,考虑到传统的冷热数据采用同样标准进行存储,不但影响性能而且成本大大增加。NF5166M4将较活跃的热数据块放到性能最佳的存储层,而将不太活跃的温冷数据块放置到性能较一般的存储层,以实现性能和成本的最佳平衡,这就是分级存储技术。
NF5166M4内置的12块3.5英寸硬盘可以作为温冷数据盘,而4块2.5英寸SATA SSD则可作为活跃的缓存热数据盘,这样就实现了数据盘与缓存盘4:1或3:1的最佳性能比,帮助客户根据不同时期数据的冷热情况对数据进行降温处理,并能灵活的从海量的数据中将冷热数据指向不同的存储路径,将存储成本降低到理想的水平。
绿色节能 超大规模数据中心理想之选
专家估计,到2020年数据中心年度用电总量将达到1380亿度,如何做到绿色节能是许多数据中心迫切需要解决的难题。NF5166M4通过搭建分级存储系统,可实现温冷数据硬盘在无操作时做到休眠操作,将功耗降到最低,在磁盘数量提升50%的前提下,功耗增加不足30%。此外浪潮NF5166M4采用高效VR元器件,配合业内最优的高效数字电源方案,转化效率可高达94%,可最大限度节约能源。
除了机器本身产生会产生能耗外,散热也是一个不可忽视的重点,通过系统环境动态感知技术实时调节风扇转速,能够实时监控整机能耗,配合先进的风冷系统,保障系统在如此高密度的情况下依然可以正常散热。
浪潮全线融合架构产品亮相HostingCon
除NF5166M4之外,浪潮此次展出的还有融合架构系列产品SmartRack整机柜服务器、InCloudRack云一体机、I9000融合架构刀片等产品,并与Diablo公司共同发布了专为Apache Spark开发和优化的基础架构方案,引起了众多主机提供商、IDC数据中心、云数据解决方案提供商及业内专业人士的关注。
好文章,需要你的鼓励
法国人工智能公司Mistral AI宣布完成17亿欧元(约20亿美元)C轮融资,由荷兰半导体设备制造商ASML领投。此轮融资使Mistral估值从去年的60亿美元翻倍至137亿美元。英伟达、DST Global等知名投资机构参投。作为欧洲领先的AI开发商,Mistral凭借先进的多语言大模型与OpenAI等美国公司竞争,其聊天机器人Le Chat具备语音模式等功能。
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
VAST Data收购了成立仅数月的初创公司Red Stapler,该公司由NetApp资深团队创立。Red Stapler创始人兼CEO Jonsi Stefansson将担任VAST云解决方案总经理,负责超大规模云战略。Red Stapler拥有6名开发人员,开发了跨SaaS交付、API集成、监控等功能的云控制平面和服务交付平台,将加速VAST AI OS在超大规模和多云环境中的部署,深化与全球领先超大规模云服务商的合作关系。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。