至顶网服务器频道 08月11日 新闻消息(文/董培欣):
8月9日,阿里云正式发布云服务器ECS企业级产品家族,目前已推出面向173种企业应用场景的19款实例。同时阿里云也新发布了该系列产品中采用25G网络与Skylake处理器的全新一代实例。
阿里云ECS产品负责人蒋林泉正式发布阿里云ECS企业级产品家族
目前ECS企业级产品家族包含19款实例族,分为通用型(General Purpose Type) 、计算性(Compute Type)、内存型(Memory Type)、高主频(High Frequency Compute Type)、本地SSD型(Local SSD Type)、大数据型(Big Data Network Enhancement Type)、GPU计算(GPU Compute Type) 、FPGA计算(FPGA Compute Type)等类型,分别适用于包括AI、医疗、视频直播、金融、电商、IoT在内的173个应用场景。
计算方面,ECS企业级产品家族采用了为云计算场景特别定制的Skylake处理器,各项性能首屈一指。
存储领域,ECS企业级产品家族进化为计算与存储分离的先进架构,SSD云盘单实例达到18万IOPS,包括Latency以及吞吐都跃进一层。
基础网络,ECS企业级产品家族将基础网络设施升级到25G。同时将底层网络虚拟化架构进行重构,全面升级到第二代Apsara vSwitch技术。在网络的PPS性能上达到了单实例 450万PPS,Latency降低了66%,实现媲美物理机的网络能力。
与此同时,阿里云宣布企业级产品家族部分实例最高降幅35%(详情见官网),并对8月3日前的客户推出向企业级实例变配补贴50%差价。
基于全新一代的基础技术,阿里云新发布了计算型C5、通用型G5、内存型R5、高主频计算型HFC1、本地SSD型I2等数款实例。这一系列产品最高支持88核,704G内存。并通过25G基础网络带来了200%的网络带宽提升,基于Skylake带来单实例最高60%的计算性能提升,基于计算存储分离架构获得300%的云盘IOPS吞吐提升,基于Apsara vSwitch获得300%网络PPS吞吐性能提升。其中I2在数据库垂直场景相较于I1提升至210万IOPS。
针对对IO有强需求的企业客户,阿里云新引入本地SSD机型I1,该实例具备高达48万IOPS。为需要进行大数据计算的客户提供大数据型实例D1NE,单GB存储成本下降97%,整机吞吐能力提升400%,网络带宽提升200%。
面向人工智能行业,阿里云在此前的GPU可视化计算型GA1、FPGA计算型F1、GPU计算型GN4的基础上,国内首家推出具备8块NVIDIA P100的GPU计算性GN5,达到74.4TFLOPS,比上一代双精度性能提升近100倍。
此外,通过阿里云新建的高等级云数据中心加上高可用的骨干网络,可以为用户提供更加优质的BGP体验。目前,阿里云基础设施历史运行可用性达到了99.999%。自研的飞天系统已具备全球一张网的管理运维能力,两者配合使得基础设施更为健壮。可以更好的为企业云计算业务应用来保驾护航。
脱离了概念的炒作和一味的价格比拼,在本次阿里云ECS企业级产品家族发布会上,通过一个个有针对性的应用技术指标实例,让我们真切的体会到了“云”技术的真实落地。阿里云通过面向173种企业应用场景,有针对性的19款实例族,做到了云计算企业应用细致划分。通过更高性能的网络、计算、存储性能指标,向更多云计算厂商发出了有力的应用性能挑战。
同时,只有明确了性能指标之后,云计算的产品价格才会有实际性的意义。才可以通过性能与价格去全面衡量一个云计算产品,让云落到实处,真实的去解决企业实际应用问题。当然云计算厂商自己发布性能指标,最好能有一些第三方的测试机构来为之进行确认。以后第三方媒体,比如我们至顶网也会发布一些第三方的公有云性能测试结果出来,从而更加公开、公正的将公有云应用性能向用户去进行剖析。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。