在进展缓慢的储存技术世界里,NAND Flash的普及速度算是极快,几乎每种储存产品都有其足迹,最主要原因就是速度。据TechTarget报导,NAND Flash刚推出时是市场上最昂贵的储存装置,后来供应商发现只要加入相对小量的快闪存储器,便可以大幅提升效能以快闪存储器技术为基础的储存装置也开始大受欢迎。
由美光(Micro)和英特尔(Intel)合作开发的3D XPoint技术,以及IBM根据相变化存储器(Phase Change Memory)修正后开发的新型态储存装置,在速度、耐用性和重复读写的次数的表现都比目前使用的NAND Flash更佳。
3D XPoint开发人员表示,新储存装置的速度和耐用度可达到NAND Flash的1,000倍,IBM则表示其开发的PCM在读取和写入速度方面比NAND Flash快上数百倍,预计可进行1,000万次读取循环。
虽然NAND Flash开创了固态硬碟(SSD)的时代,但在新技术不断出现的情况下,或许这只是挑战传统存储器和储存装置概念的开端而已。不论从哪一个角度来看,这些新技术都让NAND Flash看起来像是老旧技术。对于还在摸索NAND效能的使用者来说,很难想像这些数据代表的真正含意。
这些新储存装置与SSD基本上完全不同,而且更接近可永久储存的存储器。两者之间的明显的差异也反映在名称上,外界将这些新装置称为储存级存储器(Storage-class memory),听起来虽然奇怪,但也算是相当公正且适当的描述。
SSD可以达成许多硬碟无法完成的事,而IBM、英特尔和美光开发的新技术,则宣称可以消除储存来源和存储器之间的界线。以效能来看,这些新兴技术允许存储器分层与扩张,除了可以增加存储器的处理能力与资源,还可减少伺服器自永久储存装置存取资料的次数。
有趣的是,连传统硬碟(HDD)制造商也可受惠于SSD的普及,因为所有资料都必须有栖身之所。尽管近来推出的高容量NAND Flash装置可以满足需要,但是储存空间超大的硬碟还是有价格方面的优势。
好文章,需要你的鼓励
麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源:注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明,即使在理想条件下,注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点,为未来AI架构发展指明新方向,提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究,构建了史上最大的多模态AI对齐数据集,包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法,显著提升多模态AI的安全性和对话能力,为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。