ZD至顶网服务器频道 06月12日 新闻消息:思杰公司于去年12月推出了其NetScaler应用交付控制器,而就在数周之后,其容器化版本也即将与广大用户见面。
“NetScaler CPX”于上月在悉尼召开的思杰公司会议上正式亮相,但NetScaler副总裁兼总经理Ash Chowdappa在采访中表示,“如果客户的需求非常迫切,也可以马上开始销售”,且通用版本将于本月末推出。
Chowdappa指出,快速发布是考虑到市场的旺盛需求:容器使用者明显开始意识到容器之间产生的大量往来流量已经令其疲于应对。NetScaler的流量疏导功能则可以很好地解决容器数量攀升时所带来的局域网崩溃问题。
NetScaler CPX是一套Docker容器。Chowdappa解释称,在理想情况下由Kubernetes等方案创建及/或编排的容器都应同时匹配一套CPX容器,这样微服务架构内的各容器将能够享受到良好的通信效果。
这样的定位听起来非常合理,但其中也存在着一个小小的陷阱。问题在于,思杰公司显然假定大家会以规模化方式使用容器,因此需要对相关日志文件管理以确保一切突发情况皆有记录可查,另外利用分析手段了解日志文件的实际内容。不出所料,思杰方面在NetScaler中也给出了针对性的日志管理与分析方案。
而购买了NetScaler CPX的客户也有充分的理由考虑是否要引入完整的NetScaler套件。正因为如此,Chowdappa才在采访中认定NetScaler将成为思杰公司的营收提振利器。不过他同时补充称,思杰方面很清楚其在销售团队规模及覆盖能力上仍然弱于竞争对手。关于这一短板,他强调称思杰公司正在进行结构重组来加以解决。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。