不久前,浪潮信息的研发工程师基于2U4路旗舰通用服务器NF8260G7,采用领先的张量并行、NF4模型量化等技术,实现服务器仅依靠4颗CPU即可运行千亿参数 “源2.0” 大模型,成为通用AI算力的新标杆。
随着AI技术和应用的爆炸式增长,人们正在大步迈入智能世界,大家也期望一个全新的数据中心来支撑 AI 时代的到来,那么未来数据中心是一个什么样子?
Gartner最新的全球IT支出预测显示,数据中心系统支出将增长24.1%,是三个月前预期的10%的2倍多,是去年4%实际增幅的6倍——而这一切要都是因为生成式AI。
戴尔与爱立信宣布建立战略合作伙伴关系,旨在将双方在电信软件、解决方案和支持方面的专业知识相结合,帮助电信运营商实现无线接入网络(RAN)云转型。
AI in ALL”就是让我们的产品、解决方案以及产品研发过程全面嵌入AI,全面AI化。来,我们将全面推动网络、安全、计算、存储、云、大数据、智能终端等领域全栈产品和解决方案的智原生,让它们在AI技术的加持之下更智能。这是我们要做的事情,也是我们一直努力在做的事情。
面对现实挑战,英特尔决定将其产品线一分为二:其一为传统至强核心(即所谓性能P核),其二为经过改进的Atom核心(即所谓能效E核)。
而经历了疫情期间消费级市场的PC大规模升级潮之后,客户端计算市场也开始大幅萎缩,这对严重依赖PC业务的戴尔来说同样不是个好消息。
根据Kleyn在采访中的介绍,C500能够支持HPC与AI计算集群,但主要“面向经典HPC环境及运行建模/仿真(例如在HPE构建的计算集群上进行计算机辅助工程的计算流体动力学)的部门。”
戴尔今天推出了新的PowerEdge系列服务器,采用了Open Compute Project创建的硬件设计,并配备了冷通道。
由于存在可能影响数据中心的各种威胁和风险,因此保护任何类型的数据中心都地极具挑战性的。但说到边缘数据中心,数据中心安全性更具挑战了,甚至可能没有像保护传统设施资产那样的安全控制措施和工具。
IBM不甘被排除在人工智能基础架构的游戏之外,于本周二推出了一对微小的Power 10服务器,瞄准网络边缘的数据处理。
大家可能听过一个老笑话,大概是2000年初那会出现的,当时超大规模设施运营企业(我们如今熟知的云服务商还没有出现)开始坐拥数亿用户,并利用数百万台服务器加存储阵列来支撑自家应用程序。与此同时,负责为几乎所有企业、包括互联网企业提供服务器与存储产品的原始设备制造商(OEM)之间,则迎来一波广泛的兼并浪潮。
超聚变从2021年独立运营之初的80亿营收,到今年预计的380亿营收,短短三年,背后的底气是什么?2024超聚变合作伙伴大会期间,在参观完超聚变X实验室之后,笔者有了答案,那就是扎实的根技术。
你已经很好地保护了数据中心周边的安全。你建立了设施控制来保护入口,锁定了服务器机房并部署了多种物理身份验证因素来控制机架访问权限。你确信自己已经尽一切可能维护了物理数据中心的安全。
“Venado”超级计算机日前正式迎来启动剪彩仪式,其技术根基源自2021年4月英伟达宣布的第一项数据中心级ARM服务器CPU计划。而Venado本体的构建计划则由洛斯·阿拉莫斯国家实验室的研究员们于2022年5月公布,只是当时的相关细节还无法满足我们对于速度和馈送性能的大胆想象。
2023年数据中心物理基础设施(DCPI)行业实现了两位数的增长,克服了长期存在的、疫情引发的供应链问题,开始意识到AI热潮带来的好处。
根据Synergy Research Group的预测,未来六年超大规模数据中心的平均容量将是当前运营的超大规模设施的两倍多。2024年初发布的多项公告都预测未来将出现强劲的增长趋势。
如果你是数据中心运营商,可能会优先考虑数据中心服务器的可靠性、能源效率和最佳布局,但你也可能忽略了和服务器相关的另一个考虑因素:数据中心噪声排放。
冷却数据中心的最简单方法就是安装空气交换器,产生冷空气并在服务器机房内进行循环。但如果您想省钱,至少从长远来看,更好的方法可能是在每个机架上安装空气交换器,并用这些交换器来冷却各个服务器机架。