HPE现有的一部分Apollo超级计算服务器采用的是Skylake,现在可以拥抱基于ARM的早期型号了。
在今年SC17大会上,HPE在Apollo方面公布了:
- Apollo 2000 Gen 10 (G10)
- Apollo 70,采用ARM CPU
- Apollo 4510 Gen 10,针对对象存储
- LTO-8磁带驱动器和磁带库
我们应该注意到,Apollo 2000 Gen 10与HPE Apollo 10系统是不一样的。可以把现有不带Gen 10的Apollo系统看作是采用ProLiant Gen 9服务器(Skylake的上一代)的Apollo。
这是一个2U机架,可容纳最多4个半宽的ProLiant G10服务器(节点):XL170r以及/或者XL190r,可以在同一机箱内混合使用。r2200机箱可最多配置12个大尺寸(LFF - 3.5英寸)驱动器,而r2600机箱可以配置24个小尺寸(SFF - 2.5英寸)驱动器。
r2000机箱可容纳2个XL190r服务器,每台服务器最多可配置2个NVIDIA(V100)、AMD和英特尔GPU,机箱内总共可配置4个GPU。
或者,r2000可以容纳4个XL170r服务器,没有GPU。你可以选择带有GPU的HPC,或者没有。
r2800机箱采用了“驱动器映射”,为机箱内的每台服务器分配存储。r2200和r2600跨服务器节点均衡地分配驱动器。
选配项包括Xeon Scalable处理器、大容量内存、加速器、高速/低延迟HPC集群和I/O互连。
一个42U的机架可以配置最多20个HPE Apollo r2000系列机箱,以及每个机架最多80台HPE ProLiant Gen10服务器。
Apollo 70
目前HPE没有提供这款服务器的规格表。我们知道它是采用了Cavium 64位ARMv8-A ThunderX2 CPU,但是我们并不知道规格、CPU数量、RAM或者任何其他技术细节。
HPE表示,它支持标准HPE配置、集群管理和性能软件。HPE表示,这是针对内存密集型HPE工作负责设计的,内存带宽要比当前的行业标准服务器高出33%,但是这么没有指明是哪些行业标准服务器。
该服务器还支持Mellanox InfiniBand和以太网框架访问,你可以在这台服务器上运行Red Hat Enterprise Linux和SUSE Linux Enterprise Server for ARM。
Apollo 4510 Gen 10
这款Apollo有点奇怪,因为在HPE网站的Apollo页面上,并没有将其分类为一款HPC级的系统。
现有的Apollo 4510是一个4U机箱,一台服务器(采用1个或者2个至强E5-2600 v3和v4系列处理器,总共最多22个核心)、1TB RAM、最多60个8TB3.5英寸磁盘驱动器,也就是每台服务器最多544TB容量。
新推出的4510 Gen 10保留了4U的规格,但是可容纳最多2个Xeon Scalable处理器(Platinum、Gold或者Silver),有4-26个核心;85-150W;1.8 - 3.6 GHz。基本就是这些,4510 Gen 10是一款基于Skylake的4510系统,支持NVMe卡。
Apollo 4510 Gen 10
HPE表示,这款系统的核心数量要比上一代多出16%,NVMe卡可用于Scality RING元数据缓存,所有LFF驱动器托架可以留给对象数据存储。
我们还应该注意到,4510 Gen 10有一个新的前端加载、双抽屉设计以及标准机架深度。
LTO-8磁带
这很简单,LTO-7升级到了容量翻一番(30TB)、速度提升20%(最高可达到每秒360MB传输速率)的LTO-8磁带,而且LTO-8支持(SpectaLogic)TFinity ExaScale磁带库。
HPE表示,磁带正在复苏,作为一个防止网络犯罪和勒索软件的附加保护层。
Apollo 2000和4510今天已经开始供货。LTO-8磁带将在2017年12月供货,Apollo 70在2018年供货。
好文章,需要你的鼓励
大多数用户只使用计算机预装的操作系统直到报废,很少尝试更换系统。即使使用较老版本的Windows或macOS,用户仍可通过开源软件获益。本文建议通过重新安装系统来提升性能,Mac用户可从苹果官方下载各版本系统安装包,PC用户则建议使用纯净版Windows 10 LTSC以获得更长支持周期。文章强调备份数据的重要性,并推荐升级内存和固态硬盘。对于老旧系统,应替换需要联网的内置应用以降低安全风险,定期进行系统维护清理。
新加坡南洋理工大学研究团队提出"棱镜假设",认为图像可像光谱一样分解为不同频率成分,低频承载语义信息,高频包含视觉细节。基于此开发的统一自编码系统UAE,通过频率域分解成功统一了图像理解和生成能力,在多项基准测试中超越现有方法,为构建真正统一的视觉AI系统提供了新思路,有望推动计算机视觉技术向更智能统一的方向发展。
微软杰出工程师Galen Hunt在LinkedIn上宣布,目标是到2030年消除微软所有C和C++代码。公司正结合AI和算法重写最大的代码库,目标是"1名工程师、1个月、100万行代码"。微软已构建强大的代码处理基础设施,利用AI代理和算法指导进行大规模代码修改。该项目旨在将微软最大的C和C++系统翻译为内存安全的Rust语言,以提高软件安全性并消除技术债务。
芝加哥伊利诺伊大学团队提出QuCo-RAG技术,通过检查AI训练数据统计信息而非内部信号来检测AI回答可靠性。该方法采用两阶段验证:预检查问题实体频率,运行时验证事实关联。实验显示准确率提升5-14个百分点,在多个模型上表现稳定,为AI可靠性检测提供了客观可验证的新方案。