2023年5月11日,浪潮信息“智算 开新局·创新机”全国巡展广州站正式启航。会上浪潮重磅发布新一代分布式融合存储AS13000G7,采用极致融合架构设计理念,实现同一套存储满足四种非结构化数据的“All In One”高效融合,数据存力提升300%,IO性能提升100%;同时,AS13000G7在业界率先实现4种非结构化协议无损访问,实现多元场景的“All In One”,加速释放数据要素的价值。
新一代分布式融合存储AS13000G7重磅发布
智算时代,算力是生产力,数据是核心生产要素,也是支撑AI训练和智慧应用的基础。在AIGC、智能驾驶、智能制造、智慧医疗等万千智慧应用场景中,PB级乃至EB多模态数据是支撑智慧应用的关键要素。例如,最近爆火的AI大模型,参数量呈现多元、海量且快速增长的态势。GPT-3语言大模型拥有1750亿的参数量,而到了最近的GPT-4,参数量已突破万亿规模,同时数据类型变得更加丰富,除了文本外,还需要图像、音频、视频等多样化数据。面对千行百业的海量多态的数据场景,企业需要化繁为简的极致存储。
AS13000G7在业界率先实现了一套集群系统同时支持文件、对象、大数据、视频四种协议,实现数据融合;同时支持闪存、磁盘、磁带、光盘四类存储介质,实现管理融合;可以支持基础设施云化、结构化、非结构化等全部应用场景;支持全生命周期管理,数据在热、温、冷、冰四级存储间自由、高效流动,实现“一套存储架构、支持一个数据中心”。
“智算 开新局·创新机”浪潮信息全国巡展广州站
一套存储架构 融合海量多态数据
伴随数字化转型的深入,海量多态数据应用正快速增多,数据融合存储的诉求日益增长,如何以更优的成本、更高的效率,让视频、图片等多态数据存得更多、更久、更可靠,是业界的挑战。
浪潮分布式融合存储,是业内首个支持四合一架构的融合存储,用户购买一套存储享有文件、对象、大数据、视频四种存储服务,不同非结构化存储服务间可访问同一份数据,融合存储空间利用效率提升200%,实现用一套存储架构高效支撑一个数据中心,满足性能需求的同时,帮助企业降低TCO。
同时,在海量多模态场景,浪潮打造高密专有产品,采用4U60盘位配置,支持20TB大容量硬盘,单节点容量超1PB,一台顶三台;同时基于32+2大比例纠删、数据缩减技术,硬盘利用率高达94%。
无论是自动驾驶的路线决策,还是电商平台的精准营销、数字医疗线上问诊等智慧应用,背后都离不开对海量图片、文本、视频等非结构化数据的采集、训练、建模分析和决策,2023年实时数据已占到全球数据圈25%的份额。以高精地图为例,高精地图一般通过采集车每天采集、回传数据进行分析刷新绘制,每辆车每天采集的数据达数十TB,实时回传GPS、轨迹、速度、经纬度等多样化数据,每秒处理千万点位。性能,成为智慧应用永无止境的诉求。
浪潮分布式融合存储AS13000G7为了提升性能,在一套存储平台内推动盘控协同和全链路端到端性能优化,让数据在热温冷冰四级存储内高效互通、流动。AS13000G7搭配第四代英特尔至强CPU、自研PCIe 5.0 NVMe SSD,并通过RDMA协议、CPU专核专用、数据分区、随机转顺序等技术的代码级联合调优实现性能的提升,单节点带宽超过50GB/s,相当于一秒传输25部高清电影。相较上一代产品,AS13000G7新品性能至少提升40%。
一套存储平台 保障数据安全可靠
浪潮分布式融合存储从部件、器件、整机系统、核心软件、管理软件到解决方案,用六重保护确保服务永远在线、数据永不丢失。在器部件层面,AS13000G7严选高可靠性的器件,围绕可靠性去定制硬盘、SSD等部件。在集群层面,AS13000G7目前拥有4大系列、12个产品型号,基于全对称分布式架构,最大可扩展至10240节点,基于大比例弹性EC,最大可同时容忍任意4节点失效。
面向病毒和防勒索软件的攻击,浪潮推出了端到端的数据安全解决方案。首先,可以为用户提供生产存储、双活存储、异地备份的多重保护;其次,通过对读写行为的分析,预测勒索行为,即时终止恶意勒索行为并通过高密快照技术迅速恢复数据;再次,通过引入第三方杀毒软件,杀灭勒索病毒;最后,通过数据防篡改技术、物理隔离技术、加密等技术,让病毒进不来、改不了,数据看不到、带不走,打造数据安全的最后一道防线。
浪潮存储产品连续8个季度装机容量位列中国第一,分布式融合存储市场销量中国第一。
目前,浪潮存储产品基于极致创新,已在金融、通信、能源等领域广泛应用,为国有银行、大型保险公司、运营商、中石油、国家电网等关键行业顶级客户的数字化建设提供了支撑和保障。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。