近日,亚马逊云科技(AWS)宣布推出Amazon EC2 R7iz实例的私人预览版,该实例采用代号为Sapphire Rapids的第四代英特尔®至强®可扩展处理器。
R7iz实例提供高达3.9 GHz的全核睿频频率,与类似的高频率EC2实例相比,该实例的性能提升最高可达20%。基于第四代英特尔®至强®可扩展处理器和AWS Nitro系统,R7iz实例能够提供含专用硬件和轻型虚拟机管理程序的组合,在降低总体成本的同时,实现性能和安全性的大幅提升。
基于此,客户能够进一步提升计算密集型和内存密集型工作负载的性能,如电子设计自动化(EDA)、单核授权费极高的关系数据库工作负载,以及金融、精算和数据分析模拟工作负载。
为满足客户对更高内存和可扩展性的需求,R7iz实例提供多种规模,拥有最多达128个虚拟中央处理器(vCPU)和最高1,024 GB内存,最高可达类似高频率实例的2.6倍。作为第一个采用DDR5内存且基于x86的EC2实例,与类似的高频率实例相比,R7iz可提供最高可达2.4倍的内存带宽。
英特尔公司副总裁兼至强产品部总经理Lisa Spelman表示:“数据中心客户非常期待产品能够满足日益增长的需求,并在实现数据商业价值最大化的同时降低总体成本。而AWS打造的全新实例,则基于具备更高性能和安全性的第四代英特尔®至强®可扩展处理器,能够满足最严苛的工作负载需求。”
好文章,需要你的鼓励
当前AI技术正引发一场"认知迁移",重新定义专业价值和工作方式。不同于以往技术革命,AI不仅自动化任务,更开始承担判断、语言和创意表达,模糊了人机界限。面对这一转变,专业人士呈现五种态度:积极拥抱者、被动适应者、主动抵制者、未受影响者和边缘化群体。AI采用速度超越理解速度,重塑认知领域的同时也带来身份认同危机。这场迁移将重新定义角色、价值观和整个职业阶层,需要制度层面的具体应对措施。
上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience,包含125万高质量实例,首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力,训练的模型在多项基准测试中超越官方版本,且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。
企业持续投资云优先战略,但大型数据库云迁移面临复杂挑战。通过"规划-构建-运行"结构化方法,IT领导者可成功完成本地系统云迁移。关键包括:制定迁移策略、评估环境复杂性、选择数据传输和同步工具、创建测试计划、执行迁移并保持同步,最后优化云运营、确保安全合规。云迁移不仅是数据搬迁,更是创新增长平台的构建过程。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。