近日,紫光股份旗下新华三集团宣布推出“新华三全闪存数据缩减承诺”计划,在连接智能管理运维平台InfoSight和数据服务控制平台DSCC的条件下,让数据缩减的效率承诺史无前例地提升到了5:1,从而助力百行百业的存储用户应对数据规模的飞速增长,降低部署和使用全闪存存储的总体成本,为行业数字化转型构建安全高效、智能加持的数据平台。
在“数字中国”、“新基建”等战略的驱动下,数字经济正在成为驱动社会经济高质量发展的关键引擎,企业需要构建起安全可靠、降本增效、敏捷创新、智能管理的新一代基础架构。在这些需求和挑战的驱动之下,全闪存数据中心正成为未来数据中心的重要发展方向之一。然而,尽管全闪存阵列在密度、时延、可靠性等方面存在显著优势,但较高的总体成本也在制约着更多行业部署和使用全闪存。
为了能够让全闪存在更广泛的维度上赋能企业的数字化转型,新华三集团基于在“智能存储”领域多年来的创新投入和技术积累,推出了“全闪存数据缩减保障”承诺计划,在连接智能管理运维平台InfoSight和数据服务控制平台DSCC的条件下,最高能为全闪存用户提供业界最高5:1的数据效率承诺;而在没有连接InfoSight和DSCC平台的情况下,也能提供最高4:1的数据效率承诺,显著提升了全闪存阵列的管理效率,降低了部署成本。在这一保障计划发布后,在2022年12月31日前向新华三以及认证合作伙伴采购HPE Nimble AF全闪存阵列、HPE Alletra 6000全闪存阵列、H3C UniStor CF5000全闪存阵列和H3C UniStor CF6600全闪存阵列的行业用户,能够以更加安全可靠、敏捷稳定、高效智能的存储系统加速数字化转型进程,为释放数据价值,驱动业务创新构建起新的创新引擎。
在这一业界最高的数据效率承诺背后,是新华三集团多年来在智能存储创新上的持续投入和技术革新。在功能上,新华三采用了精简配置、零检测、重删、压缩、块折叠等多种技术,最大限度地优化了数据效率,优化了全闪存系统的部署成本。新华三能够利用InfoSight的需求预测、应用感知等创新功能,为不同应用乃至不同版本提供最合适的数据效率设置,以智能化技术提升数据缩减的成效。同时,新华三Nimble系列闪存阵列、Alletra 6000系列全闪存储采用了独特的变长重删、自适应压缩技术,极大提升了缩减效率,同时独立的重删压缩过程可以自行开启或关闭,更不会对系统性能造成任何影响,真正践行提质增效、降低成本的双重使命。
面对“数字中国”的布局和“双碳”战略的推进,更加强大的数据缩减功能不仅将进一步推动数据价值的释放,让数据更好地发挥新型生产要素的作用,更能够以效率的提升优化存储空间利用,实现节能降耗的目标,打造更加绿色、可持续的数字基础架构。未来,新华三集团将继续以“智能存储”的全面革新洞察转型需求,释放数据价值,助力金融、政府、医疗等百行百业的用户从容应对数字时代的多重挑战,为数字经济的高质量发展全面赋能。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。
北京大学团队开发出WoW世界模型,这是首个真正理解物理规律的AI系统。通过200万机器人互动数据训练,WoW不仅能生成逼真视频,更能理解重力、碰撞等物理定律。其创新的SOPHIA框架让AI具备自我纠错能力,在物理理解测试中达到80.16%准确率。该技术将推动智能机器人、视频制作等领域发展,为通用人工智能奠定重要基础。
人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。
香港大学和蚂蚁集团联合推出PromptCoT 2.0,这是一种让AI自动生成高质量训练题目的创新方法。通过"概念-思路-题目"的三步策略,AI能像老师备课一样先构思解题思路再出题,大幅提升了题目质量和训练效果。实验显示该方法在数学竞赛和编程任务上都取得了显著提升,为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。