银行、保险、证券等金融行业,
随着互联网应用的暴增,核心业务系统对存储系统挑战重重
但对于某证券公司的IT管理人员而言,
其IT系统正在井井有条的处理着各种业务问题
时间拨回一年前
刚好赶上上行行情,
交易火爆让券商的APP频频宕机,
严重影响交易
焦头烂额的他请来了专家来求助
IBM专家通过现场勘察,
发现了存储系统宕机的原因
IBM专家一针见血的指出
金融业核心业务需要
一个低延迟、高性能、高可靠的存储系统
基于IBM最新的FlashSystem全闪存系统
能够应用于金融业的核心业务交易系统,
结合IBM Spectrum存储软件,
通过发挥闪存的高性能优势,
来实现数据加速
IBM FlashSystem闪存
增强了混合云、云原生的支持能力。
完全满足金融业未来长时间的数据存储需求
IBM通过解决核心系统硬件性能瓶颈,
有效改善核心应用速度和数据查询速度,
大幅增强存储系统的安全稳定性,
从而帮助金融业的存储系统整体运行效率及利用率的提高
而现在,自从有了IBM闪存,
核心业务更加流畅,
机房空间大大节省,
IBM闪存每一天的工作,
都给IT管理人员带来一个字“爽”
想了解更多金融业的存储解决方案和详细的IBM存储功能请点击链接:http://www.zhiding.cn/special/IBM_2021_IT_infrastructure
咨询IBM专家:400 6692 039
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。