电脑全装SSD靠谱吗?听说可靠性不行啊
SSD不耐用,主控一坏就全完蛋,数据都会丢失
......
当前,随着技术的愈发成熟及价格的不断下探,SSD的应用已经越来越广泛。但仍有不少小伙伴会担心SSD的可靠性不如HDD、寿命太短,所以一直不敢使用。都2023年了,还有人担心SSD的寿命问题,看来有必要给各位小伙伴解读一番了。
数据丢失会以不同形式发生,比如突然断电、误删除等,那它与存储介质有关吗?哪种硬盘比较可靠,耐用性更久呢?相信很多小伙伴都会说,固态硬盘肯定没机械硬盘安全,可靠性太差。但其实这个说法比较片面,有待商榷。
固态真的不如机械可靠?我们的数据安全吗?
无论是固态或者机械,在遇到意外冲击(突然断电、物理震动等)情况下,都有损坏的风险。从工作原理来看,机械硬盘的数据读写是通过磁头在飞转的磁盘上实现的,突然断电的情况下,机械硬盘的磁头有可能来不及离开磁盘,这种异常掉速有一定几率造成物理划痕,从而损坏磁盘上的磁道,影响数据正常的读写。而固态硬盘采用闪存进行资料存储,不需要磁头进行工作,主控内置的纠错机制,可以有效应对各类意外情况的发生,最大限度的保障存储资料的安全性。
此外,SSD机身没有任何可以活动的零部件。所以在意外冲击、运行环境稳定性等方面,固态硬盘的安全性是要强于机械硬盘的。
致态 TiPlus5000
核心硬件方面来看,闪存颗粒作为SSD的存储介质,其直接决定着SSD性能与寿命。具有原厂闪存生产能力的品牌厂商一般使用优质原片来制作闪存颗粒,以此保障长久稳定的性能及寿命。个人用户使用场景下(文档处理、游戏、剪辑视频等),在一台电脑的生命周期内,固态硬盘颗粒寿命是很难用尽的。而主控芯片作为固态硬盘的CPU,性能稳定且固件成熟,它出现问题的概率微乎其微。
致态 TiPlus5000
如何选择一块优质可靠的固态硬盘?
以长江存储旗下的致态 TiPlus5000为例,采用了长江存储自家第三代三维闪存颗粒,可靠稳定,单颗闪存芯片接口速度高达1600 MB/s,顺序读取方面,512GB、1TB、2TB三种容量版本均可以达到3500 MB/s。
致态 TiPlus5000
无论是助力专业工作者使用CAD、AI等专业软件提升工作效率,或者缩短游戏加载时间、畅玩游戏,它都可以完美胜任。
此外,工程师还给TiPlus5000搭载了智能温控管理系统提升产品的稳定性。同时,写入寿命也更加持久,2 TB版本可以提供高达1200 TBW的写入量,可最大限度的保障数据资料的完整性,实现数据存储安全。
为了保障SSD的可靠性,存储厂商往往会采用优质的闪存颗粒、主控芯片,同时留够闪存冗余。因此我们不需要担心SSD的使用寿命及可靠性等问题,致态 TiPlus5000作为领先的PCie 3.0 SSD,顺序读写速度高达3500MB/s,同时广泛兼容,无论是顶级平台新装或者旧平台升级,都能实现良好适配。最重要的是性价比十分突出,2TB版本入手价格已不足千元,有需求的小伙伴们可以考虑选购。
好文章,需要你的鼓励
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。
这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则,先确保模型具备准确推理能力,再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力,第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示,该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上),又保持或提高了准确率,展现出高效率-高准确率的理想平衡。
这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。