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大模型推理技术正广泛应用于聊天、搜索、代码生成等领域,但其高效运行面临关键挑战:用户提问常共享大量上下文知识,导致系统需频繁加载重复数据。现有方案依赖GPU/C...
在AI大模型时代,用户对实时交互体验的要求与日俱增。大型语言模型(LLM)的推理延迟成为制约用户体验的核心痛点,其关键参数TTFT(首Token时延)和TBT(...
在数据爆炸的时代,存储技术的革新成为推动数字化进程的核心动力。Seagate作为全球存储领域的领军者,正通过突破性技术重新定义HDD的未来。本文聚焦其三大核心技...
随着AI模型规模的指数级增长,企业面临计算与存储的双重挑战。IBM通过Vela系统和Granite系列模型,重新定义了AI基础设施的标准。本文深入解析其架构设计...
随着云计算和大数据技术的快速发展,云存储已成为现代数据管理的核心。然而,传统的云存储架构在处理大规模数据访问时,面临着性能瓶颈和延迟问题。本文探讨了一种通过解耦...
在当今数据爆炸的时代,存储技术的创新变得尤为重要。本文深入探讨了Seagate在HDD存储技术方面的最新进展,特别是通过纳米级存储技术、HAMR(热辅助磁记录)...
在生成式AI和大数据时代,存储系统的性能和效率变得至关重要。传统的SATA和SAS接口已经无法满足现代数据中心对高吞吐量和低延迟的需求。NVMe(非易失性内存 ...
随着生成式AI的快速发展,数据的指数级增长对存储系统提出了前所未有的挑战。在这一背景下,硬盘驱动器(HDD)因其低成本、大容量和高能效的特点,仍然在数据中心中占...
在高性能计算(HPC)领域,存储技术的创新一直是推动计算能力提升的关键。随着数据规模的不断增长和计算需求的日益复杂,传统的存储架构已逐渐无法满足需求。HPE通过...
AI存储与传统存储的区别在于AI工作负载通常是多阶段的,且每个阶段的需求和模式不同。AI优化目标也与传统存储不同,更关注GPU的利用率和数据科学家的工作效率。此...
人工智能(AI)的快速发展,尤其是生成性AI的崛起,正在深刻改变存储系统的设计与优化方向。从ChatGPT的快速普及到大型语言模型(LLMs)的规模扩张,AI应...
自去年 9/15 开始更新 FMS 24会议材料,到今天2/15,完整持续了5个月,FMS24 第一篇文章是
在现代存储技术中,SSD(固态硬盘)因其高速读写性能和低延迟特性,成为数据中心和云计算环境中不可或缺的一部分。然而,随着多租户环境和混合工作负载的普及,SSD的...
人工智能的快速发展正在深刻改变存储行业的格局。随着大模型的广泛应用和AI技术的不断进步,数据量呈指数级增长,对高容量、高性能存储的需求也日益迫切。
随着AI计算需求爆发式增长,全球数据中心正面临前所未有的能耗挑战。传统存储架构基于50年历史的512字节块设计,在应对可变数据规模时产生严重的读写放大问题,导致...
数据的增长速度呈指数级上升,云原生时代的到来进一步加剧了对高性能、低成本存储解决方案的需求。
人工智能(AI)的应用范围不断扩大,从简单的数据处理到复杂的模型训练和推理,都对计算和存储系统提出了前所未有的挑战。尤其是在大规模AI应用中,数据的体量和复杂性...
在现代存储系统中,数据的高效管理和存储优化是提升性能和延长设备寿命的关键。随着存储介质的多样化和技术的不断进步,如何在复杂的存储环境中实现数据的灵活放置,成为了...
随着AI和大数据应用的爆发式增长,云存储系统面临性能与成本的双重挑战。传统QLC SSD虽具备高密度优势,却受限于写入放大效应(WAF)和耐用性问题。在此背景下...
大语言模型(LLM)和多模态模型的崛起,AI对计算资源的需求呈指数级增长。从Llama-2到Llama-Next,模型的复杂性不断提升,从单一的文本处理扩展到视...
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