随着数字经济加速发展,海量数据与丰富应用场景成为新焦点,海量存储更是被高频提及。在数十甚至数百PB的存储系统,已经成为业界常态的今天,“海量存储”的打造要从百PB级谈起。
选好海量存储,重点要考量三个指标。首先,海量存储不是简简单单设备的堆积,而是要解决呈指数级增长的诸多技术难题;其次对应用的深度把握与定制,才可实现对业务的良好支撑;第三是超大规模项目的部署经验与应用支持,通常支持百PB级存储规模和支撑万级别数量客户访问,才能真正体现厂商实力。
曙光打造真正的海量存储
基于自研优势,曙光ParaStor创新打造的Object System(本地对象管理系统)、分布式锁、多协议支持等多项技术,解决了海量存储系统的磁盘稳定性、数据一致性和多种应用支持等技术难题,实现用户建设高价值存储的愿景。
凭借对行业应用的深刻理解,曙光存储可在硬件平台、软件功能、数据IO路径、系统稳定性等方面进行定制开发和优化,让用户更好地致力于业务创新和更高效的成长。
作为国内专注海量存储系统研制的领先厂商,曙光从2009年单套存储系统容量16PB,到2022年单套存储系统300PB,不断突破业内存储容量和性能的极限。曙光存储团队以强烈的责任心和使命感,为客户提供专业的技术支撑。目前,曙光存储已为全国数千家用户提供数EB的存储空间,持续领跑中国海量存储市场。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。