作为第一个大规模商用的、最有希望接续NAND的下一代存储介质,最近这两三年Intel在傲腾上的投入不可谓不大。Intel甚至在2020年10月宣布出售NAND业务产品线。Intel如此有把握和决心,让我不得不感觉NAND在PLC之后的路,会非常艰难。
搞深度学习的人,应该感谢“祖师爷”Geoffrey Hinton在2012年的尝试。
机器之心原创 作者:张倩 内存不够只能割肉买 DRAM?英特尔:很多时候大可不必。 人们常说,新一代的人工智能浪潮是由数据、算法和算力来驱动的。最近几年模型参数的爆炸式增长更是让大家看到了算力的基础性作用。 为了配合企业用户对于算力的强烈需求,当前的很多 AI 硬件(比如 GPU)都铆足了劲儿地提高峰值算力,但这种提升通常以简化或者删除其他部分(例如内存的分层架构)为代价[1],这就造成 AI 硬件的内存发展速度远远落后于算力的增长速度。 SOTA Transformer 模型参数量(红点)和 AI 硬件
导语:随着后疫情时代到来,线上应用开始深刻影响到人们生活与工作的方方面面,这也给支撑各种线上应用的数据中心带来了效率与成本的巨大挑战。在数据中心效率与成本方面,风靡全球的游戏《我的世界》托管商堪称模范,实现了单台服务器实例数从182增加到至少500个、游戏实例密度提升175%、CPU利用率从40%攀升到85%,这其中究竟有何魔力?让我们一探究竟!
随着数字化技术的创新以及时延敏感型应用的持续落地,越来越多的数据需要实现实时或近实时的处理,这推动了 Redis 等内存数据库的广泛应用。此类数据库对于内存容量有着较高的要求,在数据快速增长的背景下,大内存池构建意味着较高的总体拥有成本 (TCO)压力,需要企业通过内存介质创新、存储架构优化等方式,实现成本与容量的平衡。
英特尔的战略非常清晰:同为新一代存储介质,Optane(傲腾)针对的是热数据,提供其所需要的存储性能;3D NAND(闪存)针对容量型数据存储市场,二者相得益彰。
这是一个技术创新重塑工作负载的时代,人工智能和数据分析在其中正变得越来越重要。对于大多数企业而言,它们是驱动企业业务变革的关键。
这个价钱是当时站长能接受的最高价格。就以这个为起点来划分四个档供大家参考。再次注意!不是说设备越好,做分析发文章越厉害!理性消费,从我做起!另外,郑重声明:站长,不是带货的,与以下出现的商家没有任何合作。图片只为了展现样子和型号,买家是否靠谱,建议多平台货比三家,不希望误导大家。
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不得不说,Colossal-AI训练系统这个开源项目的涨星速度是真快。 在“没十几块显卡玩不起大模型”的当下,它硬是只用一张消费级显卡,成功单挑了180亿参数的大模型。 难怪每逢新版本发布前后,都会连续好几天霸榜GitHub热门第一。 △使用github-star-history制图 之前我们也介绍过,Colossal-AI的一个重点就是打破了内存墙限制,如训练GPT-2与英伟达自己的Megatron-LM,相比GPU显存最高能节省91.2%。
作者 | 贾凯强 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 5G到来,边缘需求不断,IoT持续爆棚,数据在爆炸式增长。 在数据增长的过程中, 相应的其处理能力也需要增长,CPU等算力核心也在提升,可是内存的容量和密度却无力增长,SSD性能整体没有提升,单位容量性能呈现出下降趋势。也就是说,数据爆炸的时代里,始终在呼唤一场属于存储的革命。这场革命不仅需要改变以往的存储结构,还需要在底层有所提升。 因此,英特尔在这一呼唤之下推出了傲腾系列技术产品,其本身可以作为存储的性能层,固态硬盘或磁盘可以作为
千行百业的数字化、智能化转型正如火如荼,IT基础设施资源的供求矛盾也日益突出,这尤其体现在AI和大数据的应用上。
在这篇文章里,我们来学习一下接口测试用例设计,主要是来学习一些用例设计要点。其实说白了,接口用例设计和功能用例设计差不多,照猫画虎即可。不要把它想象的多么高大上,多么的难,其实一样,以前怎么设计,现在就怎么设计,和黑盒测试设计测试用例半斤八两。这里不再赘述,想详细了解的可以看一下Python的接口自动化用例设计。宏哥在这里,换一个角度来说接口测试的用例设计,首先我们看一下接口测试的范围。
我们早已进入大数据时代,但是大众更多关心的是数据有多大,而不是这些数据存放在哪里,虽然后者关系到存储和访问数据的性能与成本。
你指尖跃动的电光,是我此生不灭的信仰,唯我超电磁炮永世长存。 瞬间爆炸,完成单杀。 深度长文,非常非常长,执行这些程序可能导致机器完全死机,请遵照指示安全开车。 JVM中分了两大块,公共区域和栈私有区
作为俄罗斯最大的在线社交平台,VKontakte(意为“接触”,以下简称:VK)的全球注册用户超过了2亿,支持包括中文在内的86种语言。按照Alexa的数据统计,VK全球流量排名第14位,在俄罗斯则排名第一位。
在数据世界里,时间同样是恒定的。人们希望更快的数据流动和更智能的数据策略来提升数据利用价值。
傲腾(Optane)是Intel在存储器方面的重量级产品。其采用3D Xpoint存储非易失介质来存储数据。3D Xpoint的一大特点就是延迟更加接近SDRAM,而寿命方面大大高于NAND Flash,而容量密度则介于SDRAM和NAND Flash之间。这种特性决定了傲腾天生就是在SDRAM和Flash甚至HDD之间做缓存的好料。
英特尔首款10nm工艺的服务器处理器来了,基于Ice Lake的第三代至强可扩展处理器正式发布。
pageadmin CMS网站制作教程: http缓存的作用是提供网站相应速度和负载,用户第一次访问一个页面时,会向服务器发出请求,服务器接受到请求后会对网站进行编译,从数据库读取数据,读取配置文件等流程,最后再输出http响应结果给浏览器,这些流程都是费时的,如果一个页每天几万人访问,同一个页面相同的流程就要重复几万次,这个是很没有必要的,网站要想提高响应速度和负载,我们就要减少很多重复的流程,尽可能的减少服务器编译,读取数据库这些操作,能不能用户向服务器发出请求后省略中间环节,直接输出http响应结果给浏览器呢?答案是可以的。
收集各种有用脚本,有部分脚本是网上找的,脚本的代码我都看过了,功能我也测试过,完全没什么问题,支持centos6,ubuntu12,debian7以上,kvm,vmware,hyper-v架构的linux系统。
人机协作机器人企业丹麦优傲机器人公司(Universal Robots)作为协作机器人市场的先驱者,一直致力于推动电子制造业的智能转型。工业4.0及《中国制造2025》的相继出现,为中国传统制造业的升级、寻求新的动能打下了良好的基础与铺垫,进一步将“中国制造”向“中国智造”方向大力推进。 为实现智能升级与转型,中国制造业也面临着急需解决的问题,那就是如何在转型中实现成本的降低、产能的提高以及获得更高更快的投资回报率。而对于电子制造业来讲,除了上述问题,制造企业还需要可以带来精准位置控制的智能科技帮手。协作机
AI看似离我们很遥远,其实正在悄然融入到我们的生活与工作之中。无论是商家智能推荐商品给用户,还是自动驾驶汽车走向商用,亦或人脸识别应用带来的便捷……一个智能世界正在加速构建,AI正在点亮人类生活的方方面面。
乌干达,位于非洲东部,虽然横跨赤道,但由于地势较高,温度较为适宜,加上雨量充沛,境内湖泊星罗棋布,一派植物繁茂四季如春的景致,有“高原水乡”之称,还曾被英国首相丘吉尔喻为“非洲明珠”。
数据是企业的核心资产,企业的数字化转型是必然趋势。在数字经济时代,浪潮信息积极帮助用户进行企业化数字转型,并且基于傲腾开展了一些实践工作。
滴水成河,积水成渊,许多企业今天面临的存储危机其实是数据字节累积的结果。数据的增长表现在三个不同方面:
在使用PageAdmin Cms做网站时候,启用http缓存可以很大程度提高网站速度和负载,下面介绍一下http缓存的作用是什么?
这些数字来自某移动互联网企业在一次技术交流活动上对自家数据处理能力的介绍。先不说EB,就说说1PB是什么概念吧?大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐,如果一个人不停地听这些音乐,能听上1900年。
携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大,集群的扩容,上下线,实例扩容都面临着不小的挑战。
本周的 Intel 数据创新大会上,傲腾持久内存正式发布,采用 DDR4 接口和协议,既可以当纯粹的 DDR4 内存,又可以做存储型缓存盘。
本文将演示如何使用USB Rubber Ducky和unicorn攻击一台运行AVG2015杀毒软件并且补丁全部打上的Windows 7电脑。本教程仅供学习,请勿用作非法用途。 准备 进行实验所要做
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随着数据集规模的不断增长,数据中心负载对内存、存储的性能和容量的要求也在不断提高。与此同时,每单位时间需要处理更多数据,组成计算系统的组件性能也在不断提高。所谓性能,是一个涉及多方面的话题,其中一些指标(例如带宽)的增长速度就会比其它指标(例如时延)的增长速度更快。
Hi,大家好,今天是三月的第一天,至此正式进入 “金三银四”升职加薪的黄金季。如果你在公司是加班时的超人,加薪时的隐形人。面对跳槽机会,你动心吗?假如发展空间受限而此时恰好有很好的机会,积极投入到找工作的新大军不失为当前的一种选择,今天分享一波接口自动化面试题为你助攻,祝加薪成功!💰 一 请求接口中常见的返回状态码 请求接口中返回状态码以如下数字开头: 1xx– 信息提示(表示临时的响应。客户端在收到常规响应之前,准备接收一个或多个 1xx 响应)。 2xx – 成功(表明服务器成功地接受了客户端请求)。
现如今的电脑主板,m.2/ngff接口相当普遍。具有minipcie接口的主板大概只有工控主板和老款的主板的了。并不代表minipcie就会别淘汰了。
带宽问题是性能分析中常见的问题之一,其难点就在于,带宽不像 CPU 使用率那么清晰可理解,它和 TCP/IP 协议的很多细节有关,像三次握手,四次挥手,队列长度,网络抖动、丢包、延时等等,都会影响性能,关键是这些判断点还不在同一个界面中,所以需要做分析的人有非常明确的分析思路才可以做得到。而且现在的监控分析工具中,对网络的判断也是非常薄弱的。
前几个星期,点开了RN的技能树,废话不多说,那我就意简言赅地记录一下自己遇到的坑,避免后人再犯自己的错误。 先说明一下我的运行环境: 1.我当时这个年代用的RN版本是0.55 2.使用的脚手架是create-react-native-app
都说操作系统(简称 OS ),是程序员的三大浪漫之一,我们经常会用“灵魂、大脑、内核、基石”等词来形容它,足以见得它对计算机而言有多么重要。 在实际工作中也确实如此,很多遇到的疑难杂症,都和操作系统密切相关,比如: 内存为什么会泄漏、服务进程为什么会 dang 掉、文件为什么打不开? MySQL 的 IO 性能还能不能再提升? 网络服务为什么会掉线? Redis 中经典的 Reactor 设计模式靠什么技术支撑? Node.js 的 I/O 模型长什么模样? 除此之外,在做高性能服务端编程的时候,经常会用到
近日国外媒体Android Authority就对全球使下载最大的11款手机浏览器进行了性能方面的横向评测,相信在看完后,你能够从中找到更适合自己的手机浏览器。(注:本测试主要针对浏览器性能,并不能说明浏览器的整体效果)
视频流媒体服务器的功能真的在日益强大,在现有技术能力之下,很多你想不到的功能都可以进行开发配置。像互联网视频直播服务器,也可以自由定义端口号。
傲客坐在饭桌另一头,兴致勃勃地说,他们公司要在当年4月份办一场网络安全领域的“人机大战”,让人类黑客和机器人黑客比一比,看谁更厉害。
并不是所有的 Kubernetes 集群都有很大数量的机器, 一个 Pod 也有可能占用几十 G 内存, 希望读者能在阅读前就了解这样的现实.
丰色 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 搅翻计算生物界的AlphaFold2一开源,各种加速方案就争相涌现。 妹想到啊,现在居然有了个CPU的推理优化版本,不用GPU,效果也出人意料的好—— 端到端的通量足足提升到原来的23.11倍。 △ 高达23.11倍的提升不是一蹴而就,但依然惊艳 换个更具体的数据,它直接让AlphaFold2的通量从每天约4.6个序列提升到了约105.4个。 要知道,由DeepMind开源的AlphaFold2,通过AI算法对蛋白质结构预测实现了接近实验精度的精
业务后台实现,关于userSig参考:https://cloud.tencent.com/document/product/647/17275
我原来有一台基于英特尔Atom 525的NAS,一直勤勤恳恳地正常服役,突然有一天毫无征兆地挂了,只能换一台新的。
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鱼皮你好,我想问一下关于软件开发的,现在我知道的软件开发都是前端三件套然后 vue 或 react 框架,后端 springboot springmvc、Javaweb 这些技术。前端页面需要调用后端接口来调用函数,这个接口应该是通过网络实现的吧?
企业正被数据洪流所淹没。而供应商和评论家也在不断提醒企业这一事实。谈论数据的海量规模、多样性和急剧增长已是司空见惯,专家每次都会反复地对企业所产生的庞大数据做出耸人听闻的预测。而他们给出的建议是,如果不采取根本性的措施,那么用于存储和保护所有这些数据的系统会濒临崩溃边缘。
如果说闪存是近年来IT基础设施领域变革的主要诱因,那么超融合则是IT基础设施变革的最直接结果之一。超融合不仅深刻改变着用户IT基础设施的使用习惯和模式,更对整个IT基础设施市场格局有着长远的影响。
我的腾讯云服务器是之前利用学生身份(有优惠)买的,现在快到期了,而且服务器上面只有一个引导页(静态页面)还有用,别的项目都没有用了。所以就想找一种不花钱买服务器就可以访问到我的引导页的方法。然后突然间想到了之前小伙伴说过hexo写博客非常方便而且是托管到github上的,我就想能不能用类似的方法把自己的静态页面也托管到github上。
俗话说,计算机编程的任何问题,都可以通过增加一个抽象层来解决,这句话用在我身上就太合适了。
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