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
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。