近年来,伴随着云计算技术向政府、制造业、电信、能源、物流等传统行业普及,多节点服务器开始出现并应用到这些传统领域,例如电信运营、12306以及各地政府云数据中心等。多节点服务器是根据云计算和大型云数据中心部署要求而设计的,是一种创新的服务器形态。其计算、存储、网络、供电、散热等功能单元高度模块化、资源化,部署密度、能效等级技术指标以及Capex、Opex等经济指标都远远高于传统服务器。
杰和作为服务器国产品牌中的生力军,深耕服务器行业多年,推出了GCR2512T-RF双子星机架式服务器,从硬件、系统、应用等多层次提供深度定制服务。
杰和GCR2512T-RF是一款兼备计算和x均衡的2U双节点高密度机架式服务器。采用英特尔® C612高性能芯片组,支持英特尔® 至强® E5-2600 v3/v4系列处理器和最新一代DDR4内存,最高频率2400MHz。采用半宽双主板设计,每个主板支持2个CPU,单节点独立控制和运行,形成两个完全独立的服务器系统环境。在有限的空间内兼具了高效、可靠、智能、高扩展等特性。该机型每个节点集成2个高性能千兆网口,2个10G SFP+万兆网口,支持网络唤醒,网络冗余,负载均衡等网络高级特性。每个节点支持6个2.5寸/3.5寸热插拔SAS/SATA硬盘,并可灵活扩展PCIe设备。GCR2512T-RF高集成度的设计在有限空间内带来强劲表现,适用于IDC、HPC、分布式存储、虚拟化、云计算等应用。
集中管理,持续优化的扩展能力
杰和GCR2512T-RF提供先进的管理功能和存储技术,兼具可扩充性和实用性,适合云计算、基于web的应用和高性能计算等服务器应用。每个节点支持16个DDR4内存,最大容量1TB。每个节点配置2个PCIe 3.0插槽(PCIe 3.0 x16,PCIe 3.0 x8),1个USB3.0 Type-A接口,1个TPM插针,满足企业级应用需求。每个节点提供6个3.5寸(兼容2.5寸)SATA/SAS硬盘接口,支持冗余备份和热插拔技术,提供多种硬盘框和RAID卡配置选项,灵活配置本地存储,提高了数据保护和数据处理性能。
模块化设计,关键部件如电源、系统风扇、硬盘等均支持热拔插技术。节点式设计,箱体内采用无线电缆,与同配置的传统2U机架服务器相比,节省空间高达50%。搭配杰和GIM管理套件,提供全面远程系统监测、维护、管理和控制功能,从而降低了IT维护成本。
共享架构,高效节能
GCR2512T-RF服务器内嵌智能管理芯片,可实现IPMI 2.0远程系统监控,即使操作系统处于关闭或脱机状态,KVM模块依然能提供全年无休的远程监控与诊断。所有节点共享1个电源和4个风扇,提高资源利用率,降低能耗。标配1600W 80PLUS钛金电源,50%负载下电源模块效率高达94%,这一设计降低了能源损耗,展现了上佳的持久性与电源效率。服务器节点与电源风道采用隔离设计,利用风扇分区、风扇智能调速、CPU智能调频等主动节能技术,可做到精确控制运行能耗,提升散热效率,实时监控系统能耗状况,方便客户根据实际应用情况进行机房功率配置。
行业精准定位,以客户为中心的定制
针对IDC、HPC、分布式存储、服务器虚拟化等行业应用,GCR2512T-RF进行了特别的设计优化,强化了平台性能,实现了计算密度最大化。服务器子卡采用杰和自研的PMC高性能SAS/SATA HBA芯片,进一步提高了硬件系统的可靠性,使业务安全系数更高。从整体规格配置和工业标准外观设计来看,杰和的2U双子星确实是主流商用的好选择,即能满足空间需求,性能也是上乘优选。
众所周知,像特斯拉、劳斯莱斯等超级豪车都有一个共性:可定制化。这也反映了一种人们思想中固化的观点,工业化让很多原本价值连城的商品变得廉价,而定制化产品的出现改变了这种面貌。服务器行业也是如此,在经历了大规模工业化,服务器标准化之后,定制化服务器开始出现。定制化产品能够更加满足企业用户的需求。杰和科技正是发现了传统品牌服务器定制难,成本高这一行业现状,而DIY厂商的攒机又不能保证性能和稳定,适时推出了这款GCR2512T-RF 2U双子星高密度服务器。
好文章,需要你的鼓励
香港中文大学与华为诺亚方舟实验室合作开发了PreMoe框架,解决了大型混合专家模型(MoE)在内存受限设备上的部署难题。研究团队发现MoE模型中的专家表现出明显的任务专业化特征,据此提出了概率专家精简(PEP)和任务自适应专家检索(TAER)两大核心技术。实验证明,DeepSeek-R1 671B模型在精简50%专家后仍保持97.2%的MATH500准确率,内存需求降至688GB;而更激进的精简方案(减少87.5%专家)也能保持72.0%的准确率。该方法适用于多种MoE架构,为强大AI系统的广泛部署铺平了道路。
SCIENCEBOARD是一项开创性研究,旨在评估多模态自主智能体在真实科学工作流中的表现。研究团队构建了一个包含169个高质量任务的基准测试,涵盖生物化学、天文学等六个科学领域,并开发了一个真实环境让智能体通过CLI或GUI接口与科学软件交互。实验评估表明,即使是最先进的模型在这些复杂科学任务上的成功率也仅为15%,远低于人类表现,揭示了当前技术的局限性并为未来科学智能体的发展提供了宝贵见解。
帝国理工学院的研究团队开发了AlphaMed,这是首个仅通过极简规则强化学习就能培养医疗推理能力的AI模型,无需依赖传统的思维链示范数据。通过分析数据信息丰富度和难度分布的影响,研究发现高信息量的医疗问答数据是推理能力的关键驱动因素。AlphaMed在六个医疗问答基准上取得了领先成绩,甚至超越了更大的封闭源模型,同时展现出自发的步骤推理能力,为医疗AI发展提供了更加开放、高效的新路径。
Alita是一种新型通用AI代理系统,采用极简设计理念,以"最小预定义,最大自我进化"为原则构建。由普林斯顿大学等多家机构研究团队开发的Alita,只配备一个核心能力和少量通用模块,能自主创建所需工具并重用为模型上下文协议(MCPs)。实验显示,Alita在GAIA基准测试上达到87.27%的通过率,超越包括OpenAI Deep Research在内的复杂系统,证明简约设计可带来卓越性能。