数字化时代背景下的企业竞争,决胜关键是往往是快速发展。谁的决策速度与执行速度快、谁就能跻身市场赢家。因此为了追求极致效能,近年愈来愈多企业斥巨资引进国际品牌的 NVMe 全闪存存储(AFA),希望由此更加快速得推动数字化发展的进程。
NVMe快速发展 大兆极存全闪存产品抢先机
去年,随着行业内全球前五大存储系统商竞相推出「All NVMe」AFA 产品,让 NVMe 名词转趋热门。然而什么是NVMe呢?并非换一张卡就可称之 All NVMe,需要从客户端、AFA 服务器端一路到存储媒介端,全程走 NVMe 传输协议,其间没有协议转换,才能算正统 All NVMe 架构,使性能提升到最高、延迟降至最低。
大兆极存紧跟国际潮流经过几年的产品技术研发率先发力 AFA,直接投入最新的 NVMe架构,不走搭载 SATA/SAS SSD 的旧架构,孕育 出全新的VirtualStor® FlashGo产品以及解决方案。

VirtualStor® FlashGo有FlashGo/S, FlashGo/E与FlsahGo/P三种型号,前两者为2U机箱,定位是入门机型,后者则为2U+2U机箱,定位是高性能机型,都为双控制器,所采用的2U24 NVMe JBoF支持多组RAID,使用者可透过直连式NVMe进行纵向扩展。
自研操作系统 六大特点引领全闪存头部技术
操作系统部分,VirtualStor® FlashGo采用SIMOStor OS软件,除可达到数据减量目标外,相较于市场同类型产品的可使用容量多为60%,此平台则可达到70%,并具备灾难复原、实时数据压缩、实时重复数据删除功能,内部的VMware VAAI,可让主机将特定存储相关的服务卸载至存储系统,光纤通道则大幅提升传输速率,降低数据延迟。固态硬盘方面,搭载采用慧荣科技控制芯片的企业级 PCIe NVMe SSD,有2TB与4TB两种eTLC NAND可供选择,Smart Dual-Port可故障转移与SSD寿命预测两大功能,可优化存储设备的可用性。
VirtualStor® FlashGo总体上具有六大优势特点首先是高达1.2M的IOPS,大幅提升数据读写速度,;第二个特点是双节点控制器,通过此设计所打造出端对端纵向扩展与100Gb双网卡特色。第三数据减量,内建采用Fingerprint算法(SHA1)的重复数据删除引擎,以及采用lz4算法的压缩引擎。当数据输入时,系统会先找出重复数据并删除,再交由lz4算法压缩数据量,透过这两个算法引擎,数据可减量3:1;第四可将 SSD 分为四个 RAID 群组,每群组各有12个硬盘;第五自研的 SIMO RAID6 保护,在配置三或四个 RAID 组前提下,最多都能允许4颗SSD故障;第六可用性高,通过双节点控制器、双端口网络卡、备用电源等设计,可用性达 99.9999%;

除上述特色功能外,一般 AFA 产品普遍具备的存储功能、快照、克隆、快速克隆、远程复制、精简配置、完整配置、Volume QoS 等等功能,VirtualStor FlashGo 皆能完全支持。
全闪存阵列正在改变大型企业中大多数应用装配存储的方式。随着行业和网络环境的加速发展,数据与数据掌握能力已然成为企业抢占市场先机的关键,尽管和硬盘相比,全闪存阵列每TB的价格要高,但全闪存阵列性能显著提升意味着全闪存阵列提供了与以往有所不同的虚拟数据中心运作方式,企业和用户将体会到全闪存带来的便捷。大兆极存VirtualStor® FlashGo经过几年的沉淀已加入到全闪存发展的蓝海中,将会提供给企业和用户更多更专业的闪存解决方案,满足企业一站式采购需求。
好文章,需要你的鼓励
AI颠覆预计将在2026年持续,推动企业适应不断演进的技术并扩大规模。国际奥委会、Moderna和Sportradar的领导者在纽约路透社峰会上分享了他们的AI策略。讨论焦点包括自建AI与购买第三方资源的选择,AI在内部流程优化和外部产品开发中的应用,以及小型模型在日常应用中的潜力。专家建议,企业应将AI建设融入企业文化,以创新而非成本节约为驱动力。
字节跳动等机构联合发布GAR技术,让AI能同时理解图像的全局和局部信息,实现对多个区域间复杂关系的准确分析。该技术通过RoI对齐特征重放方法,在保持全局视野的同时提取精确细节,在多项测试中表现出色,甚至在某些指标上超越了体积更大的模型,为AI视觉理解能力带来重要突破。
Spotify在新西兰测试推出AI提示播放列表功能,用户可通过文字描述需求让AI根据指令和听歌历史生成个性化播放列表。该功能允许用户设置定期刷新,相当于创建可控制算法的每周发现播放列表。这是Spotify赋予用户更多控制权努力的一部分,此前其AI DJ功能也增加了语音提示选项,反映了各平台让用户更好控制算法推荐的趋势。
Inclusion AI团队推出首个开源万亿参数思维模型Ring-1T,通过IcePop、C3PO++和ASystem三项核心技术突破,解决了超大规模强化学习训练的稳定性和效率难题。该模型在AIME-2025获得93.4分,IMO-2025达到银牌水平,CodeForces获得2088分,展现出卓越的数学推理和编程能力,为AI推理能力发展树立了新的里程碑。