京东、淘宝、微信、头条……随着移动应用的不断发展,人们的工作与生活也与数字化的信息结合的越来越紧密。由此而产生出的问题就是,这些数字化的信息应当如何去进行存储?数据有冷有热,对于随时需要调用的热数据,需要实时进行读取,要有尽量低的延时;对于不常使用的冷数据,还需要让“冷”的数据保持一定温度,以便在偶尔进行调用的时候,可以迅速进行响应。当然对于数据中心而言,更大的存储容量、更小的占用空间与更低的能耗与使用成本是始终不变的追求。
那么要如何实现存储设备更快的响应时间、更低的占用空间、更低的能耗这些“高”要求呢?在2018中国存储与数据峰会上,英特尔中国区非易失性存储事业部总经理刘钢向大家展示了傲腾+QLC实现高速、高密、大容量的存储发展趋势。
傲腾高性能的处理有四大特点:低延迟、高质量、极高的耐用性和高吞吐率。
在上面的测试结果中,可以清楚的看到,随着写压力的增长,傲腾和通常的传统固态盘SSD的延时时间变化。黄色的线是写压力,灰色的部分是传统固态盘的延迟时间,可以看到随着写压力的增长延迟也在增长。而傲腾的延迟蓝线始终紧贴在时间X轴之上,几乎没有变化。所以可以看出来傲腾的性能相对于传统的SSD的进步。到了写压力大的时候,傲腾的性能提升是63倍,所以这是傲腾在低延迟部分非常大的性能提升。除此以外,在低队列深度的时候,傲腾对吞吐量的性能提升、读写速度的性能提升都是好几倍。
而在耐用性方面,目前通常质量很好的固态盘全天可插拔次数大概是全盘3次左右,而傲腾可以做到60次,相当于现在中等耐用性固态盘的20倍以上。由此可知,傲腾这项技术对于非易失性存储的性能提升是非常巨大的。
QLC 3D NAND,是一种新的外形、尺寸的存储介质,可以极大提高存储容量。原本需要整整一个机柜42U才能实现一个PB容量的存储,而未来很可能1PB只要1个U就可以实现,这里面既包含了QLC的闪存来提供大容量、低成本,也包含有傲腾技术来提供高性能、低延迟这样一个新型的数据中心存储架构。
正如上图所示,以每块传统HDD硬盘存储4T容量计算,约需要占用22U的机柜空间。而英特尔QLC 3D NAND SSD的每把“尺子”可以提供32T的存储空间,也就是说只需要32把尺子占用1U的机柜空间,就同样可以提供1PB的存储容量。体积降低导致功耗降低64%,散热效率提升2.8倍。
傲腾与QLC相结合的结果,并不是1+1=2这样简单,而是将引发数据中心存储变革的新趋势。
从阿里云的ESSD云盘采用傲腾+QLC技术之后,在MySQL上性能提升了3.5倍、PostgreSQL这部分性能也提高了3倍、在插入数字上面性能提升了26倍。同样可看出,傲腾技术不止是在读写数字上提高,而且在真实应用场景当中、实践应用场景当中性能也提高很多,这是在阿里的数据库,阿里的ESSD云盘当中,我们看到的真实的效果。
传统磁盘在进行数据存储时,始终存在着传输效率低、使用能耗高、占用空间大等诸多问题。而相对于固态存储产品而言,这些问题都可以得到很好的解决。英特尔QLC 3D NAND SSD产品的出现,又搬开了固态存储使用价格这一块固态存储在数据中心普及最后的拦路石。因此,傲腾的高性能+QLC的大容量,势必将引发数据中心固态存储技术发展新变革。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。