至顶网服务器频道 02月08日 新闻消息: 服务器需求的快速膨胀、高密度数据中心的普及、以及IT架构的变更等因素导致市场对1U双路服务器的需求逐渐增长。浪潮NF5180M5就是专门面向云计算、大数据、虚拟化等应用推出的基于全新一代英特尔至强可扩展处理器设计的1U双路机架式服务器,满足高网络带宽、高计算性能、大内存容量的业务要求,同时对密度及存储有高要求的客户提供了很好的解决方案,特别适合对服务器有苛刻要求的云计算、CDN缓存、SDS/HCI、HPC等应用场景,为商业智能、金融服务、公有云及私有云等提供强劲计算力。

随着互联网、云计算等应用的快速发展,集中式数据中心逐步向分布式架构发展,由此导致数据中心服务器数量增多,规模日益变大,如何提高空间利用率成为数据中心无法绕过的难题。而像金融、通信、能源等行业正在经历着云化转型升级,虚拟化、大数据等技术的深入应用对数据中心提出了更高的要求,选择服务器的标准越来越聚焦于服务器每U空间内是否拥有更强计算力、更灵活的网络结构、更低功耗、更易管理等特性。
作为缓存服务器 更快反应速度
在虚拟化和云计算等应用场景中,1U服务器往往被用作缓存服务器,用于存放需要频繁访问的内容,这就需要更大容量,更快访问速度。考虑到这种需求,NF5180M5相比其他传统1U双路服务器,在前置4个3.5寸SATA硬盘的同时,独家设计支持2个SSD硬盘。这两个SSD硬盘可以作为虚拟化和云服务的数据缓存,提高作为缓存服务器的效率和访问速度。
此外,浪潮服务器NF5180M5基于全新一代英特尔? 至强? 可扩展处理器打造,超高计算密度,单CPU最高拥有28个内核及56线程,24条DDR4内存,拥有更快反应速度。
灵活高效 更快网络速度
大数据和虚拟化等应用场景对网络带宽要求越来越高,需要服务器拥有更高的传输速率,更灵活的网络结构。浪潮服务器NF5180M5支持OCP网卡,由于OCP直接通过PCIE总线与CPU相连,比传统板载网卡通过PCH传输数据效率更高,且 OCP网卡使用类似于PCIE卡的方式,使配置更灵活,更易维护。
同时,NF5180M5可支持OCP和PHY网卡自由切换,提供1G、10G、25G、40G多种网络接口选择,为应用提供更加灵活的网络结构。
智慧管理 降低功耗成本
随着数据中心规模不断扩大,服务器往往进行集群部署,是否能够简化运维、降低功耗成本成为众多用户在选择服务器时的考虑因素。NF5180M5搭载 Inspur BMC(浪潮服务器管理控制单元),独立于服务器及其操作系统,通过带外方式监控服务器传感器状态、开关机和重启、访问BIOS配置或操作系统控制台信息、虚拟媒体加载。管理员可以通过Web方式进行远程管理,或通过IPMI、SNMP、Redfish、Smash CLI方式进行通讯,同时还拥有BMC双镜像、RAID配置、故障诊断、HTML5实用功能,使整个带外管理过程轻松方便。
全新的功耗管理技术可帮助用户对系统功耗进行精确的实时监测和控制,配合Node manager 4.0技术可以有效进行全面能耗管控,进一步提高整体IT架构的能效表现。防回流设计能够有效降低系统散热功耗,风扇智能调速、CPU智能调频等技术保障了机器使用过程中在最大程度上降低能耗成本。
NF5180M5是浪潮推出的M5新一代服务器中的1U双路产品系列,浪潮M5新一代服务器遵循极致、弹性、智能、开放四大设计理念,面向智慧时代多样化应用场景需求,为云计算、大数据和人工智能应用的智慧计算提供强大的基础支撑。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。