近年来全球疫情、贸易保护主义等外部压力日益严峻,全球经济整体下行压力巨大,抓住数字经济发展机遇已经成为我国稳定经济增长和复苏的关键手段,而大数据技术正是推动数字经济发展的核心技术之一。
为了帮助企业更好地迎接大数据的各种挑战,华为以GaussDB(DWS)数据仓库、MRS大数据等为核心,推出采存算管用数据全生命周期管理解决方案。其中,GaussDB(DWS)是业界唯一同时支持OLAP数据分析、时序流引擎的企业级数仓,具备极速性能、高可靠、高扩展特性,为金融、政府、运营商、大企业、互联网等行业提供强大的商业决策支持。
2021年1月,华为携手中国工商银行,成功实施GaussDB(DWS)数据仓库新一轮扩容,扩容后单集群规模达到480台物理服务器,算力提升至50000+Cores,装机容量达10PB,算力和容量均再次刷新业内纪录。在480台规模下,集群进行全并行数据查询交换时,集群内可达数十亿的并行连接,已远超TCP物理连接端口号和socket文件句柄上限。GaussDB(DWS)通过自研Multi-Streams多流通信技术,该技术基于逻辑连接机制,将连接数提升5个数量级,突破物理连接天花板。同时避免了TCP连接的三次握手的机制,单数据节点建连性能达到100万次/s,较物理连接提升20倍。并且,该技术基于全异步无阻塞代理通信架构,支持跨逻辑连接的数据合并,将网络吞吐能力提升3倍,有效支撑大规模集群下的高效稳定运行。
本次华为和工行通力协作,全面验证了华为GaussDB(DWS)过硬的产品力和专业服务水平,为持续提升工行数字金融服务能力打下坚实基础,也为国内金融同业构建新一代数据仓库系统树立了参考标杆。
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国际能源署发布的2025年世界能源展望报告显示,全球AI竞赛推动创纪录的石油、天然气、煤炭和核能消耗,加剧地缘政治紧张局势和气候危机。数据中心用电量预计到2035年将增长三倍,全球数据中心投资预计2025年达5800亿美元,超过全球石油供应投资的5400亿美元。报告呼吁采取新方法实现2050年净零排放目标。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
AMD首席执行官苏姿丰在纽约金融分析师日活动中表示,公司已准备好迎接AI浪潮并获得传统企业计算市场更多份额。AMD预计未来3-5年数据中心AI收入复合年增长率将超过80%,服务器CPU收入份额超过50%。公司2025年预期收入约340亿美元,其中数据中心业务160亿美元。MI400系列GPU采用2纳米工艺,Helios机架系统将提供强劲算力支持。
西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。