从2013年到2019年,娱乐行业数据存储量预计将会增加5.4倍,每年将会增加3.8倍,从14,449PB 增长到50,649PB;从2013年到2019年媒体娱乐行业在存储方面的投入预计将会增加2.3倍,从42亿美元增长到96亿美元。(来源: 数据存储年度媒体娱乐行业市场报告)无论是从容量还是产值均有大幅增长,这对存储厂商来说既是机遇又是挑战,抓住这次机会,提高广电行业市场占有率,企业能够更上一层楼,但也对厂家的产品和技术提出更加严格的要求。
从标清、高清到超高清(4K、8K),随着技术的发展,大家对视频的质量要求越来越高,高清的质量意味着需要更加强大的性能,更大的空间,谁能把握先机,就能在这一轮的竞争中获得胜利。
Infortrend作为一个二十多年专业的存储厂商,始终致力于不断提高产品的性能与存储空间,推出的EonStor GS近期更是有重大的突破。作为统一存储,EonStor GS集SAN、NAS和云存储于一个系统,端对端高达450K IOPS,11GB/s的顺序带宽。对于广电行业的用户来说,大家可能更关心的是作为NAS系统,是否能够达到客户的要求。Infortrend经过实际测试,在CIFS协议下,EonStor GS能够提供6GB/s的读速度,3GB/s的写速度,让读写需求很大的非编系统享受"和谐号"的速度。在影片的编辑过程中要处理大量的图像和声音文件,当下大家对影片素材的质量要求越来越高,一般来说45~50秒的素材就要占用1GB,一部完整的作品制作完成需要多大的空间可想而知。EonStor GS通过选配扩展板,最大可支持900颗硬盘,,海量存储空间满足用户未来很长一段时间内的存储需求。
相对于传统的存储系统,云存储以其低成本、高灵活性又能无限扩展的优势受到用户的青睐,但性能受限于网络带宽,数据安全存在很大隐患。EonStor GS整合了智能云数据服务引擎,能够支持各种公有云服务,例如阿里云,Amazon,Azure,Google等,用户通过自身需求选择云分层、云缓存或云备份功能,提高读写速度,保证云存储的性能优势。EonStor GS也支持OpenStack,可以帮助用户创建私有云服务,实现各部门的跨地域资源共享。这对媒资管理有着重要的现实意义,而其本地传输速度可以达到1GB/s,相较其他同类产品成绩卓然。
随着广播电视数字化、网络化的发展,网络与信息系统在电台、电视台、传输网等中的应用越来越广泛,网络广播电视台、IPTV等新媒体的影响力日益增强。做为国家重点行业基础信息网络和系统,广播电视信息系统的安全已关乎到国家安全、经济命脉和社会稳定。存储设备作为通用信息安全设备的重要组成部分,必须提高自身的安全性能,抵挡住内外的攻击,才能为信息系统提供安全的存储空间保障。无论是云端存储还是网络传输,EonStor GS提供全程256位AES数据加密,同时兼容硬盘自动加密(SED),保护数据安全,避免恶意攻击。更重要的是集成SSL,在服务器和客户之间的链接同样实现加密保护。除了恶意攻击,硬盘意外故障、突然断电和自然灾害都会增加数据丢失的危险,为了将这种风险降到最低,EonStor GS整合了各种备份功能,包括智能硬盘恢复(IDR)、快照、本地复制、远程复制和文件级远程同步。全方位保护数据的安全,杜绝因存储设备造成的信息安全威胁。
Infortrend存储产品在广电行业应用多年,客户众多,包括江苏电视台,湖南卫视,上海广电,天津电影制片厂,唐人影视,太和传媒等等,获得大家的认可,积攒了良好的口碑。统一存储、混合云端,新的产品和技术,以用户的需求作为Infortrend研发的方向,我们一直在路上,不断前行。
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zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
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这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。