英特尔和Lightbits Labs已经达成了关于改善数据中心性能和盈利能力的战略合作。

英特尔近日表示,双方将开发适用于数据中心的存储解决方案,特别是那些解决由磁盘容量不足和性能问题导致总拥有成本(TCO)问题的系统。
影响总拥有成本的因素包括能耗、冷却要求、位置和设备选择。通常,降低数据中心成本的手段和减少浪费、缩短劳动时间、回收或恢复闲置磁盘容量(已经分配但未使用的存储)有关,否则这些存储将无法供应用使用。
英特尔和Lightbits Labs将携手合作,共同设计减少磁盘限制容量的技术解决方案,并启动投放市场相关计划。
两家公司将研究如何整合英特尔硬件和Lightbits的LightOS(一种“可分解的NVMe/TCP软件定义存储,性能接近本地闪存”的解决方案)设计,让数据中心所有者从中受益。
LightOS NVMe over Fabrics TCP (NVMe-oF/TCP)存储解决方案已经通过了英特尔以太网800网络适配器系列的测试,目前已有新系统将结合LightOS、英特尔Optane内存、基于QLC的3D NAND SSD、英特尔至强处理器和以太网800网络适配器。
英特尔表示,将LightOS与英特尔硬件结合使用,将为客户“大大提高存储效率,减少利用率不足问题,同时保持与现有基础架构的兼容性”。
英特尔也将投资Lightbits Labs,但协议的财务细节尚未披露。
英特尔副总裁、数据平台集团首席战略与业务开发官Remi EL-Ouazzane表示:“数据中心正在转型,资源的分解和可组合性对于满足解决数据爆炸所需的效率要求至关重要。我们的差异化硬件功能与Lightbits创新的NVMe over Fabrics软件相结合,将为我们共同的客户提供一种非常经济实惠的解决方案。”
好文章,需要你的鼓励
新加坡人工智能机构与阿里云发布全新大语言模型Qwen-Sea-Lion-v4,专门针对东南亚语言和文化特色进行优化。该模型结合阿里云Qwen3-32B基础模型和大量东南亚地区数据集,在东南亚语言模型评估榜单中位居开源模型首位。模型支持119种语言,能在32GB内存的消费级笔记本上运行,采用字节对编码技术更好处理非拉丁文字,并具备3.2万词元上下文长度,可执行文档级推理和摘要任务。
中科大联合快手等机构推出VR-Thinker技术,首次实现AI视频评判员的"边看边想"能力。该系统通过主动选择关键画面、智能记忆管理和三阶段训练,在视频质量评估准确率上达到75%-82%,特别擅长处理长视频场景,为AI视频生成的质量控制提供了突破性解决方案。
AI智能体是下一代业务自动化工具,不仅能对话交流,还能执行复杂任务。与ChatGPT聊天机器人不同,它们可在最少人工干预下规划并完成工作。文章介绍了五个高影响力应用:自动化客户服务解决方案、销售CRM管理、合规自动化、招聘筛选与排程、市场情报报告。这些应用都具有重复性工作流程、依赖结构化数据、遵循可预测规则等特点,能够释放员工宝贵时间用于更有价值的工作。
微软研究院发布BitDistill技术,通过三阶段优化将大型语言模型压缩至1.58位精度,在保持性能的同时实现10倍内存节省和2.65倍速度提升。该技术包括模型结构稳定化、持续预训练适应和知识蒸馏传承三个关键步骤,解决了模型量化中的性能衰减和规模化问题,为AI模型在资源受限设备上的高效部署提供了新方案。