近日,浪潮存储成功中标华中科技大学苏州脑空间信息研究院集采项目。在此项目中,浪潮存储提供了近20套浪潮智能存储AS5500G2,不仅帮助该研究院构造了高带宽、低时延数据传输环境,还实现了比传统解决方案节能15%,节省费用30%的目标;此外,浪潮还提供了浪潮 DPS 备份软件、物理磁带库TL3000,组建了高可用的备份容灾方案,确保了研究院存储系统的安全性与可用性。
日前,浪潮存储成功中标华中科技大学苏州脑空间信息研究院集采项目,中标金额超过千万。在此项目中,浪潮基于智能存储AS5500G2、DPS 备份软件、物理磁带库TL3000,帮助研究院构造了高带宽、低时延的数据传输环境以及安全可靠的数据存储平台。
华中科技大学是综合性全国重点大学,国家首批"985工程"、"211工程"、"2011计划"重点建设高校,是拥有国家实验室和国家大科学中心的四所大学之一。为了推进发展世界领先的、面向全脑连接图谱测绘研究的脑空间信息技术,华中科技大学、苏州市政府、苏州工业园区、江苏省产业技术研究院四方强强联手,创建华中科技大学苏州脑空间信息研究院,该机构拥有5年共计4.5亿人民币(约合6700万美元)的科研经费,将在未来招募120位科学家和技术人员,力争建设成为世界一流水平的脑科学国际合作研究中心。
脑科学研究提出海量数据存储需求
来自华中科技大学的生物医学成像专家骆清铭教授是华中科技大学苏州脑空间信息研究院的领导者。骆教授表示:"该研究机构将开展人脑成像,目标是成为一个国际中心,以帮助从脑疾病到类脑人工智能的研究者绘制各种神经连接。我们渴望与世界各地的研究者合作,目前已经和Allen脑研究所、冷泉港实验室和斯坦福大学的研究者展开合作。"
同时,骆清铭教授介绍到,苏州脑空间信息研究院将会产生海量数据,一个小鼠脑的数据量已经达到了8TB,而人脑的体积大约是小鼠脑的1500倍,如果以研究院现有速度需要一台成像系统至少花费20年时间完成数据采集。目前该研究院正致力于提高速度并采用多套成像系统并行工作。
25PB大容量+6GB/S高带宽的智能存储平台
浪潮结合多年来的项目经验,为华中科技大学苏州脑空间信息研究院制定了专业化的解决方案。方案采用近20台浪潮智能存储AS5500G2,构建高效、安全的统一存储资源池,提供25PB裸容量,保证 6GB/s 左右的 IO 带宽,充分满足研究院对脑空间信息大数据的应用需求。在实现大容量与高带宽的同时,AS5500G2还有助于系统建设成本的控制,数据显示,基于浪潮智能存储AS5500G2的一体化解决方案比传统解决方案节能15%,节省大约 30%的费用。
在可用性方面,AS5500G2采用全冗余架构、全模块化、冗余缓存、双活控制器设计,主要部件无单点故障,减少了硬件故障对数据安全的威胁。而且,浪潮还推荐了浪潮 DPS 备份软件、浪潮磁带库TL3000相结合的数据备份容灾解决方案,其采用LAN 备份方式,来实现集中、统一、快速、自动的数据备份。
新一代浪潮智能存储G2平台自2017年2月上市以来,便受到了广泛关注。除了在此次华中科技大学苏州脑空间信息研究院数据中心批量应用外,浪潮智能存储G2平台在政府行业、金融行业、能源行业、教育行业、医疗行业、企业等领域更是实现了规模化覆盖,承载大量关键业务,在推动业务转型、提升业务可用性等方面发挥了重要作用。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。