互联网、云计算普及的今天,整个社会的运行已全面数字化。政府部门、能源采集、交通管理、电力运行、医院信息化等领域需7*24小时不间断运营。其背后的数据中心承载的压力越来越大,这对数据中心提出了更高的要求,持续、稳定的电源供应显得极为重要。UPS系统是保障包括数据中心及其他场景关键业务供电连续性的核心,对数据中心的可靠高效以及企业的正常运营起着至关重要的作用。
通过对UPS市场的分析发现,企业对于不间断电源的需求越来越重视。2015年中国UPS销售额36.28亿,2016年中国UPS市场规模预计达到36.85亿元。根据数据显示,随着中大型数据中心的建设和升级,大功率UPS的需求将稳定增长。从技术角度而言,智能化、模块化、冗余化、绿色化是UPS的发展方向。
在全球数字化转型的今天,UPS领军企业华为也取得不俗的成绩,第三方权威机构赛迪顾问发布《2015-2016年中国UPS市场研究年度报告》。报告中指出,在模块化UPS领域,华为市场份额23%,连续两年排名中国区No.1。而大功率UPS中华为市场份额20.6%,也同样获得市场份额第一的成绩。
2015中国模块化UPS市场品牌结构
2015年中国大功率UPS品牌结构(≥200KVA)
多维度看华为UPS取得的成绩
首先,华为UPS拥有20余年电源应用经验。为客户量身打造简单、可靠、高效的供电平台,致力于帮助客户保障供电可靠性,降低能耗、节省运维成本。目前,华为UPS解决方案已经在全球30多个国家规模运用,其可靠的产品、高质量的服务,得到全球客户广泛认可。
其次,华为UPS得到客户的认可。北京大学深圳医院为适应现代化信息医疗,需要新建通信机房,用于医院内部信息通信,远程医疗等。经过多轮技术筛选和工厂比拼测试后,采用了华为模块化UPS5000为机房提供电力保障。UPS5000从UPS大脑(控制单元)到UPS心脏(辅助电源)再到通信总线,都进行了完备的冗余设计,全方位消除系统单点故障;综合成熟的系统软件控制设计,庞大的研发测试队伍,顶级的功率元器件选型,使UPS可靠性业界领先。UPS5000同时为客户带来高效节能的收益。相比业界94%的效率,华为UPS效率高达96%。100kW的负载时,仅UPS每年就可帮客户节省约2万元电费。该项目迄今已投入运营超过一年,UPS持续保持零故障运行。
再次,华为品牌意味着领先的ICT解决方案。Elinex Power Solutions公司是荷兰一家专业的UPS集成商,从事进口和分销UPS业务,BIT是一家提供可靠互联网基础设施的荷兰IT公司,BIT公司采用华为模块化UPS系统,证明了BIT和华为的合作潜力。“我们的UPS合作伙伴Elinex和华为建立了合作关系,BIT公司最终选择华为,意味着我们正在和一家领先的ICT解决方案提供商合作。”BIT的首席技术官Alex Bik表示。
最后,华为产品的不断创新。如Elinex的总监Van Raamsdonk所说,华为UPS易扩容,在低负载的情况下仍能保持较高的系统运作效率,就是创新的表现。易扩容UPS系统对BIT这样的数据中心来说是很好的选择,可以让BIT减少一次性资本支出。
全云化时代,华为率先进入智慧DC 3.0时代
在全云化的时代下,借助UPS取得的成绩,华为数据中心建设已率先进入智慧DC 3.0时代。而今年首次整合了HCC(华为云计算大会)、HNC(华为网络大会)、HDC(华为开发者大会)三大盛会的华为第一届HUAWEI CONNECT大会将围绕下一代数据中心生态来整合ICT产业服务。作为数据中心的重要组成部分,为用户提供高可靠、低能耗、易维护的UPS系统成为数据中心建设的核心诉求。
在HUAWEI CONNECT大会上,华为将与产业界合作伙伴共同展示在云计算、大数据、物联网以及SDN 等领域的ICT融合战略和解决方案创新,覆盖电信、金融、交通、电力、政府及公共事业等行业,加速全行业的数字化转型进程。在大会上华为也将进一步展示华为基于数字化、网络化、智能化理念打造的新一代智慧数据中心,通过FusionModule全融合、全模块化技术手段,让DC更可靠、高效、简单,推动数据中心持续演进。最终打造“极智节能、慧享简单”的智能数据中心。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。