9月27日,第二届中国大数据产业应用协同创新峰会在京召开,来自大数据产业学术研究、技术研发和应用实践领域的众多嘉宾汇聚一堂,就我国大数据领域宏观政策、基础平台建设以及行业应用实践等话题展开深入交流和探讨。作为中国大数据的领军企业中科曙光凭借在大数据技术、研发和应用等层面的明确规划、多年积累和成功实践,为该领域技术产业化贡献了具有高度可操作性的实施路径以及众多优秀案例,荣膺本届峰会评选的“2017中国大数据产业应用10强企业”。
会上,中科曙光大数据产品事业部总工程师宋怀明做了《数据中国,价值引擎》主题演讲,系统阐述了曙光作为大数据领军企业在该领域的整体战略思路和实践成果。他表示,公司多年来在大数据领域潜心探索,积极实践,已形成特色鲜明的差异化行业优势。未来,曙光还将进一步加大投入,发挥在大数据应用领域的领军地位和产业影响力,为推动我国大数据技术发展和产业化落地积极贡献力量。
本届峰会在科技部、国家信息中心和中央网信办的指导下,由中国大数据产业应用协同创新联盟和财经网共同举办。随着大数据行业的发展,峰会关注和探讨重点,已从整体技术趋势的前瞻和畅想,转变为对当前应用的分析和展望。
行业应用脚踏实地
多年来,曙光坚持倡导数据驱动创新,并结合企业自身发展积极制定了“数据中国”战略,将大数据定位为自身发展的战略高地。在“数据中国”战略及随后的“数据中国加速计划”推进实施过程中,以政府、科学、安全和工业等四个领域重点布局,形成了鲜明的行业优势。目前,曙光已在诸多行业出色实施了多个项目,为各个领域的大数据产业化落地建立了多个标杆,得到客户的一致好评和业内的广泛认可。
此外,曙光公司还积极发现和把握市场需求,不断创新,将人工智能融入大数据,形成一批大数据智慧应用,为客户提供更智能化的定制服务。
产业带动效应显著
大数据应用,对于产业和创新来说具有革新的意义,在数据层面打破了供给和应用的界限,也打通了行业之间的藩篱,为企业创新提供了广阔舞台和无限空间。我国市场广阔、用户众多、经济体制协同效应强,这给曙光这样的“国家队”提供了更佳的发挥空间,同时也提出了更高的要求。为此,曙光从多个层面作出了积极部署和努力:
展望未来,我国大数据产业化发展进程前景光明,机会无限,曙光将继续发力大数据方面的技术投入,提升整体技术水平,并将着眼于大数据在产业的实际应用,在大数据市场不断深耕。
好文章,需要你的鼓励
DDN推出Infinia对象存储系统,采用键值存储架构和Beta Epsilon树数据结构,实现读写性能平衡。系统在对象列表性能上比AWS快100倍,延迟降至毫秒级,支持多租户和SLA管理。通过与英伟达合作优化RAG管道,在AWS上实现22倍性能提升并降低60%成本。
大连理工大学和浙江大学研究团队提出MoR(Mixture of Reasoning)方法,通过将多种推理策略嵌入AI模型参数中,让AI能自主选择最适合的思考方式,无需人工设计专门提示词。该方法包含思维生成和数据集构建两阶段,实验显示MoR150模型性能显著提升,比基线模型提高2.2%-13.5%,为AI推理能力发展开辟新路径。
Alpine Linux核心开发者Ariadne Conill推出了Wayback项目,这是一个实验性的X兼容层,允许使用Wayland组件运行完整的X桌面环境。该项目本质上是一个提供足够Wayland功能来托管rootful Xwayland服务器的存根合成器。与现有的XWayland不同,Wayback旨在创建一个类似X11风格的基于Wayland的显示服务器,让用户能够继续使用传统的X11窗口管理器和桌面环境,而无需重写或替换这些熟悉的工具。
剑桥大学研究团队开发了FreNBRDF技术,通过引入频率修正机制显著提升了计算机材质建模的精度。该技术采用球面谐波分析提取材质频率信息,结合自动编码器架构实现高质量材质重建与编辑。实验表明,FreNBRDF在多项指标上超越现有方法,特别在频率一致性方面改善近30倍,为游戏开发、影视制作、电商预览等领域提供了重要技术支撑。