一台路由器缓冲区稍微大一点,你知道会带来多大的益处吗?稍微小一点,你知道会带来多少的悲哀吗?
跑高速的时候,有时候两辆车轻微碰擦,就会带来几十公里的拥堵....这就是局部事故引发全局连锁反应。前年,沪嘉高速施工,拆除中心绿化带,取消硬路肩,将二车道改为三车道,你可别小看这一根车道,作用大了。
对于网络而言,数据包在网线上的时候,绝对安全,绝对是全速前进,最危险的就是到达转发设备内部,设备处理数据包带来的固有延迟导致数据包必须有机 会被缓冲,处理加速比一定要和缓冲区大小对应,此时增加缓冲区大小就类似于高速公路增加车道,作用大了去了。不管增加多少,缓冲区大小和线路带宽之间有个 公式,说实话,TCP为这个公式帮了大忙。
我们知道,UDP无状态无连接,丢了就丢了,谁也不知道,一切默默地。所以转发设备没法衡量到底设置多大的缓冲区。但是TCP可以帮忙。TCP有一 个RTT,即一个数据包一个来回所需要的时间,开启时间戳之后,这个测量是很精准的,因此,转发设备的缓冲区大小设置就和这个相关了。也就是说,缓冲区必 须能够保存一个TCP来回时间持续到达的数据包,能持续到达多少呢?这个由带宽决定。如果缓冲区大小小于这个值,一旦内部发生队列阻塞或者延迟,TCP就 会持续丢包。因此,越是高速的链路,缓冲区大小越是要大,网络带宽持续提高的今天,设备如何在单位时间缓冲存储如此巨量的数据,是一个大问题。固 然,TCP发现丢包会降速,那么UDP呢?
归根结底,转发设备缓冲区大小的决定因素就是内存访问效率,目前什么样的存储设备能满足要求啊?数据量巨量,直接就把昂贵的东西给pass了,不考虑并行性,什么才是神器?
好文章,需要你的鼓励
Anthropic发布了面向成本敏感用户的Claude Haiku 4.5大语言模型,定价为每百万输入令牌1美元,输出令牌5美元,比旗舰版Sonnet 4.5便宜三倍。该模型采用混合推理架构,可根据需求调整计算资源,支持多模态输入最多20万令牌。在八项基准测试中,性能仅比Sonnet 4.5低不到10%,但在编程和数学任务上超越了前代Sonnet 4。模型响应速度比Sonnet 4快两倍以上,适用于客服聊天机器人等低延迟应用场景。
上海AI实验室联合多家顶尖机构开发出全球首个科学推理大模型SciReasoner,该模型在2060亿科学数据上训练,支持103个科学任务,能够像科学家一样进行逻辑推理并展示思考过程。它实现了化学、生物学、材料科学等多领域知识整合,在分子设计、性质预测、文献分析等方面表现出色,为科学研究提供了强大的AI助手工具。
英国初创公司Nscale将为微软建设四个AI数据中心,总计部署约20万个GPU,合同价值高达240亿美元。首个数据中心将于明年在葡萄牙开建,配备1.26万个GPU。德州数据中心规模最大,将部署10.4万个GPU,容量从240兆瓦扩展至1.2吉瓦。所有设施将采用英伟达最新Blackwell Ultra显卡。
南洋理工大学研究团队开发出SHINE方法,这是一种无需额外训练就能实现高质量图像合成的新技术。该方法通过巧妙引导现有AI模型的潜能,能够在复杂光影条件下完美合成图像,包括准确的阴影生成和水面倒影效果。研究团队还创建了ComplexCompo基准测试集,验证了SHINE在各种挑战性场景中的卓越性能,为图像编辑技术的发展开辟了新方向。