至顶网服务器频道 08月09日 新闻消息:NVMe存储正在成为一种在密度与速度方面远超其它存储介质类型的解决方案。也正因为如此,思科公司UCS首席技术官Raghunath Nambiar才认为NVMe未来将扮演容量层这一角色。
在上周于悉尼接受采访时,Nambiar解释称“就目前而言,人们主要从性能的角度看待NVMe; 但真正的游戏规则改变将体现在容量层面。”
Nambiar指出,2.5英寸SSD将很快达到7 TB容量级别,但“NVMe则将在未来18个月当中达到32 TB容量水平。”这样的存储密度意味着即使是像UCS B200这样的小型思科半宽服务器,也完全能够实现每服务器64 TB数据存储容量。其它刀片机架或架构无疑将拥有更为可观的容量规模。
Nambiar表示,企业将能够把这些数据用于更为密集的即时分析处理。
他提到,“目前美国开始广泛了解消费者的购买模式”,并借此构建起强大的推荐引擎。他同时补充称,消费者可能需要在利用自动柜员机或者在线零售商店时忍耐大约一秒的滞后,但企业则可在这短短的一秒之内交付分析信息。
他指出,“目前,这类分析记录约为100条; 在未来六个月内,记录数量将达到1000条。”在他看来,不久之后企业即会利用这种分析手段提供成千上万条记录,借以提升交叉销售能力或者改善客户满意度。
作为回应,数据中心运营商则需要做好准备以立足现有机架托管更多数据。Nambiard表示,100G以太网也将很快成为决定企业成败的重要支柱。通过提升数据吞吐量来实现向外扩展——而非依赖于新型CPU、GPU、FPGA以及网络——也将变得至关重要。
Nambiar解释称,思科公司将规划多种方式为客户提供帮助,其中包括立足大数据与分析验证新型工作负载设计,并借此强化其整体架构。但他提醒称,“这并不属于即插即用型方案。要想充分利用这些功能,大家需要深入思考且直接面向数据管理平台。”
最近推出的Starship服务器自动化平台与得到进一步强化的UCS Director将抢先一步在这方面作出尝试。Nambiar指出,思科公司的目标在于确保UCS能够在机架与堆栈构建完成后立即可供客户使用,且其操作系统与应用程序能够自动安装,并根据预期工作负载进行自主优化。
他解释称,“我们将根据自身最佳实践实现这种‘可调节性’。”
Nambiar总结道,“服务器即将成为运行应用程序的平台,而硬件本身的重要程度越来越低——与之对应,管理层才是真正的核心所在。”
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。