AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/tag/ai 一站å¼IT解决æ–ÒŽ¡ˆæä¾›å•?/description> Fri, 22 Aug 2025 08:13:24 +0000 zh-Hans hourly 1 //wordpress.org/?v=6.8.3 //51269984.cn/wp-content/uploads/2023/06/cropped-fav-32x32.png AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/tag/ai 32 32 AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/bytebridge-blog/cisco-live-2025-san-diego.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=cisco-live-2025-san-diego Fri, 13 Jun 2025 09:49:57 +0000 //51269984.cn/?p=28158 六月的圣åœîCºšå“¥é˜³å…‰æ˜Žåªšï¼Œå…¨çƒ¿U‘技界的目光èšç„¦äºŽæ­¤â€”—备å—瞩目的 Cisco Live 2025 盛会拉开帷幕ã€?[…]

Cisco Live 2025 San Diego ¾_‘Ö½©å›žé¡¾æœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]>

六月的圣åœîCºšå“¥é˜³å…‰æ˜Žåªšï¼Œå…¨çƒ¿U‘技界的目光èšç„¦äºŽæ­¤â€”—备å—瞩目的 Cisco Live 2025 盛会拉开帷幕。作ä¸?strong>å…¨çƒä¸€ç«™å¼ IT 解决æ–ÒŽ¡ˆä¾›åº”å•?/strong>åQŒç‘žæŠ€åQˆByteBridgeåQ‰æºå›¢é˜Ÿå‚加åQŒä¸Žæ¥è‡ªä¸–界å„åœ°çš„è¡Œä¸šé¢†è¢–ã€æŠ€æœ¯ä¸“å®¶å’Œåˆä½œä¼™ä¼´å…Þp¯æœªæ¥ã€?/p>

AI 从概念走å‘è½åœ?

今年çš?Cisco LiveåQŒäh工智èƒ?(AI) 无疑是全场最核心的议题。当æ€ç§‘ž®?AI èžå…¥å…¶å…¨¾U¿äñ”å“和战略æ—Óž¼Œä¸€ä¸ªå…³é”®é—®é¢˜ä¹Ÿéšä¹‹è€Œæ¥åQšä¼ä¸šå¦‚何æ‰èƒ½çœŸæ­£åˆ©ç”¨è¿™äº›å…ˆ˜q›æŠ€æœ¯ï¼Œæž„å¾ä¸€ä¸ªç¨³å®šã€é«˜æ•ˆã€æ™ºèƒ½çš„ IT åŸºç¡€è®¾æ–½æ¥æ”¯æ’?AI 应用åQ?/p>

 

在现场,瑞技展示了领先的 AI 基础设施解决æ–ÒŽ¡ˆå’?strong>æ–îC¸€ä»£ç½‘¾lœè§£å†Ïx–¹æ¡?/strong>åQŒåŠ©åŠ›ä¼ä¸šå°†å‰æ²¿æŠ€æœ¯è{åŒ–äØ“åˆ‡å®žçš„å•†ä¸šä­h倹{€?/p>

ç ´å±€ AI 时代åQŒç‘žæŠ€åŠ©æ‚¨æž„å¾ AI-Ready òq›_°

Cisco Live 2025 传递出一个明¼‹®çš„ä¿¡å·åQšAI 正在从概念走å‘大规模应用åQŒè€Œè¿™ä¸€åˆ‡çš„基础åQŒæ˜¯å¯¹åº•å±?IT æž¶æž„çš„å½»åº•é©æ–°ã€?strong>¾|‘络ã€ç®—åŠ?/strong>å’?strong>æ•°æ®ä¸­å¿ƒå¿…é¡»ä¸?AI 工作负è²çš„严苛需求åšå¥½å‡†å¤‡ã€?/p>

 

瑞技早已‹zžå¯Ÿ˜q™ä¸€­‘‹åŠ¿åQŒåƈ在展会现场展½CÞZº†æˆ‘们如何帮助客户构å¾å¼ºå¤§çš„Â?strong>AI-Ready òq›_°åQ?/p>

 

  • ä¸?AI 打造的高性能¾|‘络架构åQ?/strong>传统的网¾lœå·²æ— æ³•满èƒö AI/ML 集群中æ“v釿•°æ®çš„é«˜é€Ÿã€æ— æŸä¼ è¾“需求。基äº?Cisco Nexus ½{‰ä¸šç•Œé¢†å…ˆäñ”å“,我们ä¸?AI/ML 集群打é€?strong>­‘…低延迟ã€é«˜å¸¦å®½çš„æ— æŸç½‘¾lœæž¶æž„ã€‚ç¡®ä¿æ‚¨çš?GPU 集群内部通信毫无瓉™¢ˆåQŒå°†æ¯ä¸€åˆ†ç®—力都转化为实际生产力ã€?/p>

  • AI ž®ÞqÈA的数æ®ä¸­å¿ƒï¼šAI 应用对供电和散热æå‡ºäº†å‰æ‰€æœªæœ‰çš„æŒ‘战。瑞技æä¾›ä»Žæ•°æ®ä¸­å¿?strong>设计ã€é…ç”üc€æ¶²å†¯‚§£å†?/strong>æ–ÒŽ¡ˆåˆ?/strong>¾l¼åˆå¸ƒçº¿çš?strong>端到ç«?/strong>æœåŠ¡åQŒäؓ您打造一个绿艌Ӏ高效ã€å¯æ‰©å±•çš?AI ½Ž—力“大本è¥â€ã€?/p>

  • AIOps æ™ø™ƒ½˜q维与管ç†ï¼š¾l“åˆ AI 驱动的监控和分æžå·¥å…·åQŒç‘žæŠ€å¸®åŠ©å®¢æˆ·å®žçŽ° IT 基础设施çš?strong>预测性维æŠ?/strong>å’?strong>自动化管ç?/strong>åQŒæžå¤§æå‡åŸº¼‹€è®¾æ–½˜q维效率åQŒé™ä½Žæ½œåœ¨é£Žé™©ã€?/p>

æ–îC¸€ä»£ç½‘¾lœè§£å†Ïx–¹æ¡ˆï¼Œèµ‹èƒ½ä¼ä¸šæ•æ·ä¸Žå®‰å…?

如果说数æ®ä¸­å¿ƒæ˜¯ AI 的“引擎â€ï¼Œé‚£ä¹ˆ¾|‘络ž®±æ˜¯è¾“é€åŠ¨åŠ›çš„â€œåŠ¨è„‰â€ã€‚无论是应对混åˆåŠžå…¬çš„æŒ‘æˆ˜ï¼Œ˜q˜æ˜¯åŠ é€Ÿå¤šäº‘çŽ¯å¢ƒçš„˜qžæŽ¥åQŒç‘žæŠ€è‡´åŠ›äºŽäØ“ä¼ä¸šæž„å¾ä¸€ä¸ªæ›´æ•æ·ã€æ›´å®‰å…¨çš„网¾lœçŽ¯å¢ƒã€?/p>

 

  • æ•æ·ä¸Žå®‰å…¨åƈé‡ï¼šç‘žæŠ€¾|‘络解决æ–ÒŽ¡ˆåˆ©ç”¨ Cisco SD-WAN 技术,安全ã€é«˜æ•ˆåœ°˜qžæŽ¥æ€»éƒ¨ã€åˆ†æ”¯æœºæž„和云端资æºåQŒåƈ¾l“åˆ SASEåQˆå®‰å…¨è®¿é—®æœåŠ¡è¾¹¾~˜ï¼‰æ¨¡åž‹åQŒå®žçŽ°ç½‘¾lœä¸Žå®‰å…¨çš„一体化åQŒè®©æ‚¨çš„æ··åˆåŠžå…¬å›¢é˜Ÿéšæ—¶éšåœ°å®‰å…¨é«˜æ•ˆåœ°å·¥ä½œã€?/p>

  • çŽîC»£åŒ–的数æ®ä¸­å¿ƒä¸Žå›­åŒºç½‘¾lœï¼š¾l“åˆ Cisco ACIåQˆä»¥åº”用ä¸ÞZ¸­å¿ƒçš„基础设施åQ‰ç­‰å‰æ²¿æŠ€æœ¯ï¼Œç‘žæŠ€å¸®åŠ©ä¼ä¸šå®¢æˆ·å®žçް¾|‘络的自动化部çÖv和策略的¾lŸä¸€½Ž¡ç†åQŒå¤§å¤§ç®€åŒ–了˜qç»´å¤æ‚度,æé«˜äº†ç½‘¾lœçš„ç‰|´»æ€§å’Œå“应速度。将˜q维团队从ç¹ççš„é‡å¤æ€§å·¥ä½œä¸­è§£æ”¾å‡ºæ¥åQŒèšç„¦äºŽæ›´é«˜ä»·å€¼çš„业务创新ã€?/p>

  • å…¨çƒåŒ–专业æœåŠ¡äº¤ä»˜ï¼šç‘žæŠ€çš„æ ¸å¿ƒä¼˜åŠ¿åœ¨äºŽæˆ‘ä»¬å…¨çƒç»Ÿä¸€æ ‡å‡†çš„专业æœåŠ¡ã€‚ä»Žå‰æœŸçš„咨询规划(ConsultingåQ‰ã€ä¸­æœŸçš„部çÖv实施åQˆDeploymentåQ‰ï¼Œåˆ°åŽæœŸçš„全烾|‘络/安全˜qè¥ä¸­å¿ƒåQˆNOC/SOCåQ‰æ”¯æŒï¼Œæˆ‘们的全çƒä¸“å®¶å›¢é˜Ÿç¡®ä¿æ‚¨çš?IT 投资在全çƒä“Q何角è½éƒ½èƒ½å¾—到最专业的ä¿éšœã€?/p>

å…Þp¯æœªæ¥æœºé‡

åœ¨äØ“æœŸæ•°å¤©çš„å±•ä¼šä¸­ï¼Œç‘žæŠ€æŠ€æœ¯ä¸“å®¶ä¸Žä¼—å¤šå®¢æˆ·ã€åˆä½œä¼™ä¼´æ·±å…¥æŽ¢è®¨äº†åœ?AI 时代下é¢ä¸´çš„æŒ‘战åQŒåƈ针对 Hyperscalerã€?strong>刉™€?/strong>ã€?strong>金èžã€?strong>é›¶å”®½{‰ä¸åŒè¡Œä¸šçš„具体场景åQŒç»™å‡ÞZº†é‡èín定制的解å†Ïx–¹æ¡ˆå’Œå»ø™®®ã€‚æ¯ä¸€‹Æ¡æ·±å…¥çš„交æµåQŒéƒ½è®©æˆ‘ä»¬æ›´åŠ ç¡®ä¿¡ï¼Œä½œäØ“˜qžæŽ¥æŠ€æœ¯æ„¿æ™¯ä¸Žå•†ä¸šçŽ°å®žçš„æ¡¥æ¢ï¼Œç‘žæŠ€æ­£åœ¨æ‰®æ¼”ç€è‡›_…³é‡è¦çš„角艌Ӏ?/p>

 

Cisco Live 2025 å·²ç»è½ä¸‹å¸·å¹•åQŒä½†ç”?AI 驱动的科技‹¹ªæ½®æ‰åˆšåˆšå¼€å§‹ã€‚作为全çƒåŒ–集æˆäº¤ä»˜æœåС䏓家åQŒç‘žæŠ€ž®†ç‘ô¾l­å‡­å€Ÿæˆ‘们深厚的技术积累ã€è¦†ç›–å…¨çƒçš„交付¾|‘络ã€ä»¥åŠä¸Žæ€ç§‘½{‰è¡Œä¸šé¢†å¯ÆD€…的紧密åˆä½œåQŒäؓ您扫清障¼„,æˆäØ“æ‚¨åœ¨æ•°å­—åŒ–å’Œæ™ø™ƒ½åŒ–è{åž‹é“路上最值得信赖的伙伴ã€?/p>

 

您的愿景åQŒæˆ‘们交付ã€?/strong>

Cisco Live 2025 San Diego ¾_‘Ö½©å›žé¡¾

è”系瑞技

瑞技是一家在全çƒå¤šåœ°æ‹¥æœ‰åŠžå…¬å®žä½“çš„ä¸€ç«™å¼ IT 解决æ–ÒŽ¡ˆæä¾›å•†ã€‚欢˜qŽè”¾pÀLˆ‘们,一期规划您çš?AI 大计ã€?/p>

400-8866-490 �|  sales.cn@bytebt.com

å»¶äŽ×阅读

Cisco Live 2025 San Diego ¾_‘Ö½©å›žé¡¾æœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]> AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/bytebridge-blog/weka-nvidia-blackwell-collaboration.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=weka-nvidia-blackwell-collaboration Tue, 25 Mar 2025 08:43:21 +0000 //51269984.cn/?p=27464 NVIDIA GB200åQˆBlackwellåQ‰åã^å°æ­£ä»¥å‰æ‰€æœªæœ‰çš„速度ã€è§„模和效率é‡å¡‘ AI 计算。NVIDIA […]

WEKA æºæ‰‹ NVIDIA BlackwellåQŒé‡Šæ”?AI æŽ¨ç†æ— é™æ½œèƒ½æœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]>

NVIDIA GB200åQˆBlackwellåQ‰åã^å°æ­£ä»¥å‰æ‰€æœªæœ‰çš?strong>速度ã€è§„模和效率é‡å¡‘ AI 计算。NVIDIA Blackwell ä¸“äØ“æ»¡èƒö下一ä»?AI 工作负è²çš„å·¨å¤§éœ€æ±‚è€Œè®¾è®¡ï¼Œåœ¨æŽ¨ç†æ¨¡åž‹ã€AI 代ç†å’ŒÂ Token 生戽{‰æ–¹é¢å±•çŽîCº†½H破性进展。凭借其先进的架构,Blackwell GPU æä¾›­‘…高速通信ã€å·¨å¤§çš„å†…å­˜å¸¦å®½ä»¥åŠæ— ä¸Žä¼¦æ¯”的计½Ž—能力,˜q™äº›éƒ½æ˜¯å®žçŽ°å®žæ—¶ AI 决策所必需的。éšç€ AI 从啾U¯çš„训练转å‘夿‚的推ç†å’Œå†³ç­–åQŒåŸº¼‹€è®¾æ–½å¿…须䏿–­˜q›åŒ–以跟上步ä¼ã€?/p>

æ–°åž‹ AI ­‘…çñ”芯片
æ–°åž‹ AI ­‘…çñ”芯片
Blackwell æž¶æž„ GPU 拥有2080亿个晶体½Ž¡ï¼Œé‡‡ç”¨ä¸“门定制的尿U¯ç”µ 4NP 工艺刉™€ ã€‚所æœ?Blackwell 产å“å‡é‡‡ç”¨åŒå€å…‰åˆÀLžé™å°ºå¯¸çš„裸片åQŒé€šè¿‡ 10 TB/s çš„ç‰‡é—´äº’è”æŠ€æœ¯è¿žæŽ¥æˆä¸€å—统一çš?GPUã€?/span>

然而,仅é å¼ºå¤§çš?GPU 性能˜q˜è¿œ˜qœä¸å¤Ÿã€?/p>

 

è¦å……分释æ”?AI 推ç†çš„æ½œåŠ›ï¼Œäº‘æœåС商˜q˜éœ€è¦åŒæ ·é«˜æ€§èƒ½çš„æ•°æ®åŸº¼‹€è®¾æ–½åQŒä»¥æ¶ˆé™¤ç“‰™¢ˆòq¶æœ€å¤§åŒ–资æºåˆ©ç”¨çŽ‡ã€‚è¿™ä¹Ÿæ˜¯ WEKA 获得 NVIDIA GB200 高性能数æ®å­˜å‚¨è®¤è¯çš„é‡è¦åŽŸå› ï¼Œä¸?NVIDIA 云åˆä½œä¼™ä¼ß_¼ˆNCPåQ‰æä¾›æ”¯æŒã€‚ä‹É他们在构å»?AI 云ã€GPU åÏxœåŠ¡æˆ–å…¶ä»–æ–îC¸€ä»£äº‘äº§å“æ—Óž¼Œèƒ½å¤Ÿæä¾›æœ€å¿«ã€æœ€å…äh‰©å±•æ€?/strong>的数æ®åŸº¼‹€è®¾æ–½ã€‚该认è¯åŸÞZºŽ WEKA æ­¤å‰èŽ·å¾—çš?NVIDIA HGX H100/H200 ¾pÈ»Ÿè®¤è¯åQŒåƈä¸ÞZ¸Ž Yottaã€Ori Cloudã€Sustainable Metal Cloud ½{‰ä¼—多领先新型云æœåŠ¡å•†çš„é•¿æœŸåˆä½œå¸¦æ¥æ›´å¤šä»·å€¹{€?/p>

ä¸ÞZ»€ä¹ˆè¿™è‡›_…³é‡è¦åQšAI ä¸ä»…æ›´å¿«åQŒè€Œæ˜¯æœ¬è´¨ä¸Šä¸å?/h2>

AI çš„å‘展正¾l历深刻å˜é©ã€‚éšç€æŽ¨ç†æ¨¡åž‹å’?AI 代ç†çš„æ™®åŠï¼ŒAI 工作负è²å˜å¾—æ›´åŠ å¤æ‚åQŒä¸ä»…需è¦é«˜é€Ÿé€šä¿¡ã€å……­‘›_†…å­˜åŠå¼ºå¤§è®¡ç®—能力åQŒè¿˜è¦èƒ½å¤Ÿå®žæ—¶ç”Ÿæˆå’Œå¤„熋¹·é‡æ•°æ® TokensåQŒè¿™è¦æ±‚æ•°æ®åŸºç¡€è®¾æ–½å¿…须能够ä¸?GPU 高性能ååŒå·¥ä½œã€?/p>

 

但传¾lŸçš„æ•°æ®å­˜å‚¨åœ¨ä»¥ä¸‹å‡ æ–šw¢å­˜åœ¨ä¸¥é‡çŸ­æ¿åQ?/p>

  • 性能鸿沟åQ?/strong>传统存储无法满èƒöçŽîC»£ AI 工作负è²çš„对 I/O çš„é«˜è¦æ±‚åQŒè®¡½Ž—与数æ®åŸºç¡€è®¾æ–½ä¹‹é—´çš„é«˜å»¶è¿Ÿå¯ÆD‡´ GPU 利用率中‘Ÿë€?/li>
  • 扩展困境åQ?/strong>许多æœåС商往往ä¸å¾—ä¸è¿‡åº¦é…¾|®å­˜å‚¨æ¥æ»¡èƒö性能目标åQŒä»Žè€Œå¤§òq…æŽ¨é«˜æˆæœ¬ã€?/li>
  • 多租æˆäh”¯æŒä¸­‘»I¼šä¼ ç»Ÿå­˜å‚¨¾~ÞZ¹æœ‰æ•ˆéš”离机制åQŒè¿«ä½¿æœåŠ¡å•†ä¸ºæ¯ä¸ªå®¢æˆ·å¾ç«‹ä½Žæ•ˆçš„存储孤岛ã€?/li>
  • ˜qç»´æˆæœ¬å’Œå¤æ‚性高åQ?/strong>åŸÞZºŽå¤åˆ¶çš„ä¼ ¾lŸå®¹ç¾æ¨¡åž‹è¿›ä¸€æ­¥æŠ¬é«˜äº†½Ž¡ç†æˆæœ¬ã€?/li>

WEKA + NVIDIA GB200 åQšäØ“ AI 时代é‡èín打é€?/h2>

WEKA 现已获得 NVIDIA GB200 部çÖv高性能存储认è¯åQŒNCP å¯åˆ©ç”?WEKA å…¨é¢æå‡ AI 云æœåŠ¡èƒ½åŠ›ï¼š

  • æžè‡´çš„æ€§èƒ½åQ?/strong>WEKA 零调优架构能动æ€é€‚é…ä»ÖM½•工作负è²åQŒå®žçŽîCºšæ¯«ç§’¾U§åšg˜qŸå’Œç™¾ä¸‡¾U?IOPS。å•å¥?8U 基础é…ç½®å›_¯æ»¡èƒö GB200 Blackwell 坿‰©å±•集¾Ÿ¤ï¼ˆ1,152é¢?GPUåQ‰çš„æžç«¯ I/O 需求ã€?/li>
  • é¢å‘ AI ½Ž¡é“优化çš?S3 对象存储åQ?/strong>WEKA 通过优化çš?S3 对象存储接å£åQŒäØ“ AIã€æœºå™¨å­¦ä¹ å’Œæ•°æ®åˆ†æžå·¥ä½œè´Ÿè²ä¸­çš„ž®å¯¹è±¡çš„è®‰K—®æä¾›­‘…低延迟和高åžå釿”¯æŒã€?/li>
  • 最大化 GPU 利用率:存储瓉™¢ˆå¸¸å¸¸æ‰¼æ€ AI 性能åQŒè€?WEKA 能帮助消除这一障ç¢åQŒä‹Éæ•°æ®æ€§èƒ½æå‡ 10 倿ˆ–更多。在实际部çÖv中,客户çš?GPU 利用率从 30-40% è·ƒå‡è‡Œ™¶…˜q?90%ã€?/li>
  • 真正的多¿UŸæˆ·æ”¯æŒåQ?/strong>WEKA 的対l„åˆé›†ç¾¤åˆ©ç”¨å®¹å™¨æŠ€æœ¯å®žçŽ°é€»è¾‘ä¸Žç‰©ç†åŒé‡é𔼛»ï¼Œä»Žè€Œæä¾›å®‰å…¨ã€é«˜æ€§èƒ½çš?AI 云多¿UŸæˆ·æœåŠ¡åQŒå®žçŽ°æ€§èƒ½é›¶å¦¥åã€?/li>
  • 大规模扩展能力:WEKA 在å•一命å½Iºé—´å†…坿”¯æŒå¤šè¾¾ 32,000 é¢?NVIDIA GPU 集群åQŒåŠ©åŠ›è‹±ä¼Ÿè¾¾äº‘åˆä½œä¼™ä¼´åœ¨å…¨çƒèŒƒå›´å†…实çŽîC»Ž PB åˆ?EB ¾U§çš„æ— ç¼æ‰©å±•åQŒè€Œæ— éœ€æ‹…心架构å—é™ã€?/li>
  • 无缘qç§»åQ?/strong>无论是在数æ®ä¸­å¿ƒã€è¶…大规模云˜q˜æ˜¯æ–îC¸€ä»£äº‘环境åQŒWEKA ¾lŸä¸€çš„èÊYä»¶æž¶æž„å‡å¯å®žçŽ°å·¥ä½œè´Ÿè½½çš„æ— ç¼˜qç§»ã€?/li>

基准‹¹‹è¯•与实际性能表现

WEKApod Nitro 讑֤‡ä¸?NVIDIA 云åˆä½œä¼™ä¼´éƒ¨¾|²æä¾›äº†å“越的性能密度和能效:

WEKApod Nitro 讑֤‡
WEKApod Nitro 讑֤‡
  • åžå性能åQ?/strong>WEKApod å•节点实çŽ?70GB/s è¯Õd–速度åQˆæœ€ä½Žé…¾|®ä¸‹å¯è¾¾ 560GB/såQ‰å’Œ 40GB/s 写入速度åQˆæœ€ä½Žé…¾|®ä¸‹å¯è¾¾ 320GB/såQ‰ï¼Œ¼‹®ä¿ Blackwell GPU æŒç®‹èŽ·å¾—é«˜é€Ÿæ•°æ®ï¼Œæœ€å¤§åŒ–利用率ã€?/li>
  • 延迟优化åQ?/strong>亚毫¿U’çñ”延迟åQŒç¡®ä¿?AI 训练和推ç†å·¥ä½œè´Ÿè½½åšg˜qŸæœ€ž®åŒ–åQŒåŠ©åŠ›å®žæ—¶æŽ¨ç?AI 模型高效˜q行ã€?/li>
  • 扩展性实践:借助 WEKApodåQŒNCP 已实çŽîC»Ž PB ¾U§åˆ° EB ¾U§çš„æ•°æ®è§„模扩展åQŒæ”¯æŒæ•°åƒä¸ªòq¶å‘工作负è²è€Œä¸ç‰ºç‰²æ€§èƒ½ã€?/li>
  • GPU 利用率æå‡ï¼šWEKA 的対l„åˆé›†ç¾¤åˆ©ç”¨å®¹å™¨æŠ€æœ¯å®žçŽ°é€»è¾‘ä¸Žç‰©ç†åŒé‡é𔼛»ï¼Œä»Žè€Œæä¾›å®‰å…¨ã€é«˜æ€§èƒ½çš?AI 云多¿UŸæˆ·æœåŠ¡åQŒå®žçŽ°æ€§èƒ½é›¶å¦¥åã€?/li>
  • 能效优化åQ?/strong>WEKApod 优化的数æ®å¤„ç†æ˜¾è‘—é™ä½Žäº†æ¯ä¸ª AI 工作负è²çš„能耗,ä¸?AI 云æœåС商é™ä½Žäº†æ•´ä½“è¿è¥æˆæœ¬ã€?/li>
  • NVIDIA 认è¯åQ?/strong>WEKA è£èŽ· NVIDIA ¾pÈ»Ÿå­˜å‚¨è§£å†³æ–ÒŽ¡ˆè®¤è¯åQŒç¡®ä¿äØ“ AI 和数æ®åˆ†æžå·¥ä½œè´Ÿè½½æä¾›é«˜æ€§èƒ½ã€å¯æ‰©å±•且å¯é çš„存储解决æ–ÒŽ¡ˆã€?/li>

NVIDIA MGX 部çÖv的推è存储酾|?/h2>

åˆç†çš„存储酾|®å¯¹¼‹®ä¿ AI 训练和推ç†çš„æœ€ä½Ïx€§èƒ½è‡›_…³é‡è¦ã€‚å­˜å‚¨æ€§èƒ½ç›®æ ‡å› æ¨¡åž‹ç±»åž‹ã€æ•°æ®é›†å¤§å°å’Œå·¥ä½œè´Ÿè½½ç‰¹å¾è€Œå¼‚ã€‚äØ“æ”¯æŒ NVIDIA MGX ¾pÈ»Ÿä¸Šçš„高性能训练和推ç†ï¼ŒWEKA Data Platform æä¾›äº†ä¸€å¥?NVIDIA Blackwell 认è¯çš„ã€å¯æ‰©å±•且高åžåé‡çš„存储æ–ÒŽ¡ˆåQŒå®Œ¾ŸŽå¥‘åˆçްä»?AI 工作负è²çš„需求ã€?/p>

 

对于大规æ¨?AI 训练æ¥è¯´åQŒæ£€æŸ¥ç‚¹çš„读写性能ž®¤äؓ关键åQŒè¿™æ˜¯ä¸€ä¸ªåŒæ­¥ä“Q务,若优化ä¸å½“,å¯èƒ½ä¼šå¯¼è‡´è®­¾lƒåœæ»žã€‚大型语­a€æ¨¡åž‹åQˆLLMåQ‰åœ¨‹‚€æŸ¥ç‚¹é˜¶æ®µéœ€æžé«˜å†™å…¥åžåé‡ï¼Œå…‰™œ€æ±‚也会éšç€æ¨¡åž‹è§„模增长而增加。例如,一ä¸?300 äº¿å‚æ•°æ¨¡åž‹å¯èƒ½éœ€è¦?206 GB/s çš„æ€Õd†™å…¥é€ŸçއåQŒè€Œä¸€ä¸?1 ä¸‡äº¿å‚æ•°æ¨¡åž‹åˆ™å¯èƒ½éœ€è¦è¿‘ 389 GB/s 的写入速率ã€?/p>

 

下表展示äº?WEKApod Nitro 讑֤‡åœ¨æ»¡­‘?NVIDIA GB200 NVL72 机架åQˆæœ€ä½Žå­˜å‚¨å®¹é‡?10,924TBåQ‰å¢žå¼ºåž‹æŒ‡å¯¼/æ€§èƒ½è¦æ±‚ä¸‹çš„å­˜å‚¨å¯†åº¦ä¸Žè®¤è¯æ€§èƒ½åQ?/p>

通过使用 WEKApodåQŒäº‘æœåС商å¯ä»¥å½»åº•消除存储瓶颈,¼‹®ä¿ Blackwell GPU 始终以最佳状æ€è¿è¡Œï¼Œè€Œæ— éœ€˜q‡åº¦­‘…é…ã€?/p>

未æ¥å·²æ¥åQšæž„å»?AI æŽ¨ç†æ—¶ä»£çš„基¼‹€è®¾æ–½

AI æŽ¨ç†æ—¶ä»£éœ€è¦ä¸€¿U全新的数æ®åŸºç¡€è®¾æ–½åQŒå®ƒä¸ä»…è¦è¿è¡Œå¿«é€Ÿã€é«˜æ•ˆï¼Œ˜q˜èƒ½åº”对 Token ¾l济的爆å‘å¼å¢žé•¿ã€‚现在,借助 WEKA ä¸?NVIDIA GB200 NVL72 å¼ºå¼ºè”æ‰‹åQŒAI 云æœåС商å¯ä»¥åŒæ—¶è޷得凸™‰²çš„æ€§èƒ½ã€å¼ºå¤§çš„æ‰©å±•性和安全ä¿éšœé•Ñ€?/p>

 

如果您是正在构å¾ä¸‹ä¸€ä»?AI 云æœåŠ¡çš„ NVIDIA 云åˆä½œä¼™ä¼ß_¼ŒçŽ°åœ¨æ­£æ˜¯è§£é” GPU 潜能的最ä½Ïx—¶æœºï¼Œä¸?WEKA æºæ‰‹åQŒè®©æ‚¨çš„ AI 云æœåŠ¡æ›´åŠ å¿«é€Ÿã€ç¨³å®šã€ç®€å•ï¼

WEKA æºæ‰‹ NVIDIA BlackwellåQŒé‡Šæ”?AI æŽ¨ç†æ— é™æ½œèƒ½

è”系瑞技

æ‚¨æ­£åœ¨äØ“æ‚¨çš„ AI 云æœåŠ¡å¯»æ‰„¡ªç ´æ€§çš„æ€§èƒ½ã€å¼¹æ€§ã€å¯æ‰©å±•性和数æ®ç‰|´»æ€§å—åQŸç«‹åŒ™”¾pÈ‘žæŠ€ã€?/p>

WEKA æºæ‰‹ NVIDIA BlackwellåQŒé‡Šæ”?AI æŽ¨ç†æ— é™æ½œèƒ½æœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]> AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/bytebridge-blog/weka-helps-unlock-potential-ai-token.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=weka-helps-unlock-potential-ai-token Wed, 26 Feb 2025 04:00:10 +0000 //51269984.cn/?p=27292 AIåQˆäh工智能)的蓬勃å‘å±•ï¼Œé©±åŠ¨ç€æŠ€æœ¯é©æ–îC¸Žåº”用扩展。然而,Token 处ç†çš„æˆæœ¬ä¸Žæ•ˆçŽ‡é—®é¢˜æ—¥ç›Šå‡¸æ˜¾åQŒæˆä¸ºåˆ¶¾U?[…]

WEKA 助力ä¼ä¸šé™æœ¬å¢žæ•ˆåQŒè§£é”?AI Token 潜能最先出现在瑞技¿U‘技ã€?/p> ]]>

AIåQˆäh工智能)的蓬勃å‘å±•ï¼Œé©±åŠ¨ç€æŠ€æœ¯é©æ–îC¸Žåº”用扩展。然而,Token 处ç†çš„æˆæœ¬ä¸Žæ•ˆçŽ‡é—®é¢˜æ—¥ç›Šå‡¸æ˜¾åQŒæˆä¸ºåˆ¶¾U?AI 规模化应用的关键因素ã€?a href="/weka">WEKA Data Platform 以å‰çžÀL€§çš„æŠ€æœ¯æž¶æž„,实现微秒¾U?Token 处ç†åQŒäØ“ AI 的普åŠä¸Žåº”用带æ¥è´¨çš„飞跃ã€?/p>

 

*什么是TokenåQˆä»£å¸ï¼‰åQŸÂ?/em>

在Â?AI  领域åQ?strong>TokenåQˆä»£å¸ï¼‰æ˜?AI 处ç†çš„æœ€ž®å•ä½?/strong>åQŒç±»ä¼égºŽä¸€ä¸ªå­—或一个è¯ã€‚例如,当你输入一ŒD‰|–‡æœ¬ç»™ AIåQŒAI 会将其拆解æˆå¤šä¸ªä»£å¸åQŒåƈé€ä¸ªå¤„ç†ã€ç”Ÿæˆå›žåº”。Token 的处ç†é€Ÿåº¦å’Œæˆæœ¬ï¼Œç›´æŽ¥å½±å“ AI 的效率和¾l济性ã€?/em>

Token 生æˆä¼˜åŒ–â€”â€”ä½Žæˆæœ¬ä¸Žé«˜æ•ˆèƒ½òq‰™‡

Token 生æˆä¼˜åŒ–â€”â€”ä½Žæˆæœ¬ä¸Žé«˜æ•ˆèƒ½òq‰™‡

AI 工作‹¹ç¨‹å¾€å¾€éœ€è¦åœ¨æˆæœ¬ã€åšg˜qŸå’Œå‡†ç¡®æ€§ä¹‹é—´å¯»æ±‚åã^衡。传¾lŸä¸ŠåQŒæå‡å…¶ä¸­ä¸€™åÒŽŒ‡æ ‡å¾€å¾€éœ€è¦ç‰ºç‰²å…¶ä»–指标。然而,通过基础设施优化——例如,在ä¿è¯å‡†¼‹®æ€§çš„剿䏋é™ä½Žå†…å­˜ä¾èµ–——WEKA 打破了这一桎æ¢ã€‚WEKA èƒ½å¤Ÿä¼˜åŒ–ä½Žæˆæœ?Token 生æˆåQ?strong>é™ä½Žæˆæœ¬åQŒäØ“ä¼ä¸šå¤§å¹…节çœå¼€æ”¯ã€?/p>

微秒¾U§å“应——æžé€?AI 推ç†ä½“验

对于 AI Token æŽ¨ç†æ¥è¯´åQŒåšg˜qŸæ˜¯å½±å“效率的关键因素。æ¯èŠ‚çœä¸€æ¯«ç§’åQŒéƒ½æ„å‘³ç€æ€§èƒ½çš„大òq…æå‡å’ŒåŸºç¡€è®¾æ–½å¼€é”€çš„æ˜¾è‘—é™ä½Žã€‚WEKA Data Platform 采用 GPU 优化架构åQŒå°† token 处ç†çš„åšg˜qŸç¾ƒçŸ­è‡³å¾®ç§’¾U§ï¼Œå½Õdº•消除了传¾lŸæ•°æ®å¤„ç†çš„瓉™¢ˆã€‚借助é«?strong>é€Ÿæ•°æ®æµå¤„ç†åQŒAI 模型能够更快地å“åº”å’Œåˆ†æžæ•°æ®åQŒå¤§òq…æå‡æ•´ä½“性能ã€?/p>

领先çš?Token 处熋¹ç¨‹â€”—çªç ´è§„æ¨¡ä¸Žæˆæœ¬çš„åŒé‡é™åˆ?/h2>

WEKA æ•°æ®òq›_°çš„独特之处在于,它优化了输入和输å‡?token çš„å¤„ç†æ–¹å¼ã€‚对于大型语­a€æ¨¡åž‹åQˆLLMåQ‰å’Œå¤§åž‹æŽ¨ç†æ¨¡åž‹åQˆLRMåQ‰æ¥è¯ß_¼ŒWEKA ž®†é«˜é€Ÿå­˜å‚¨å˜ä¸ºå†…存的“邻˜q‘层â€ï¼ˆadjacent tieråQ‰ï¼Œå®žçŽ°åª²ç¾Ž DRAM 的性能åQŒåŒæ—¶æ”¯æŒ?PB ¾U§åˆ«çš„超大容é‡ã€‚这一创新性的设计åQŒåŠ©åŠ›ä¼ä¸?strong>以更å…ähˆæœ¬æ•ˆç›Šçš„æ–¹å¼æ‰©å±• AI 应用åQŒåŒæ—¶ä¿æŒå“­‘Šçš„æ•ˆçŽ‡å’Œå‡†¼‹®æ€§ï¼Œä¸å†å—é™äºŽæ˜‚è´ëŠš„内存瓉™¢ˆã€?/p>

½Ž€åŒ–æ•°æ®ç®¡ç†ï¼Œä¼˜åŒ– AI æŽ¨ç†æ•ˆçއ

“在大规模推ç†ä¸­åQŒé«˜é€Ÿæ•°æ®è®¿é—®å’Œä½Žåšg˜qŸæ˜¯åˆšéœ€ã€‚WEKA 通过½Ž€åŒ–æ•°æ®ç®¡ç†ï¼Œå¸®åŠ©æˆ‘ä»¬é™ä½Žæˆæœ¬ã€èŠ‚çœæ—¶é—ß_¼Œè®©æˆ‘们能专注于æä¾›æ›´å¿«ã€æ›´å‡†ç¡®çš?AI ‹zžå¯Ÿã€‚â€?/em>

——æŸAI模型供应商兼 WEKA 客户

WEKA 颠覆 AI 推ç†ä¸­æˆæœ¬ã€åšg˜qŸä¸Ž¾_‘Öº¦çš„ä¼ ¾lŸæƒè¡?/h2>

通过 WEKAåQŒAI 推ç†ä¸?Token 生æˆçš„æˆæœ¬ã€åšg˜qŸä¸Ž¾_„¡¡®åº¦ä¹‹é—´çš„òqŒ™¡¡ä¸å†æ˜¯éš¾ä»¥è§£å†³çš„æŒ‘战。WEKA 高效的数æ®ç®¡ç†ä¸Žå¤„ç†èƒ½åŠ›åQŒäØ“ä¼ä¸šå¸¦æ¥äº†å¯æŒç®‹çš„æŠ€æœ¯ä¼˜åŠ¿ï¼ŒåŠ©åŠ› AI 应用在更òq¿æ³›çš„行业中˜q…速è½åœîC¸Žå‘展ã€?/p>

WEKA 助力ä¼ä¸šé™æœ¬å¢žæ•ˆåQŒè§£é”?AI Token 潜能

è”系瑞技

æ‚¨æ­£åœ¨äØ“æ‚¨çš„ AI 模型居高ä¸ä¸‹çš„æˆæœ¬å’Œæ•ˆçŽ‡è€Œå¿§è™‘å—åQ?ç«‹å³è”系瑞技 AI 专家åQŒè§£é”?WEKA æ•°æ®òq›_°ã€?/p>

WEKA 助力ä¼ä¸šé™æœ¬å¢žæ•ˆåQŒè§£é”?AI Token 潜能最先出现在瑞技¿U‘技ã€?/p> ]]> AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/bytebridge-blog/musk-grok-3-ai-infra-revolution.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=musk-grok-3-ai-infra-revolution Fri, 21 Feb 2025 06:57:59 +0000 //51269984.cn/?p=27232 当其他公å¸è¿˜åœ¨çº ¾l“æ¨¡åž‹å‚æ•°æ—¶åQŒåŸƒéš†Â·é©¬æ–¯å…‹åQˆElon MuskåQ‰é€‰æ‹©ç”¨ç‰©ç†çš„¾l对规模¼„‘ÖŽ‹å¯Òމ‹â€”—在短短214å¤?[…]

½Ž—力狂äh马斯克的“暴力美学â€ï¼š214天狂ç ?0ä¸‡å— GPUåQŒæŽ€èµ?AI 基å¾é©å‘½æœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]>

当其他公å¸è¿˜åœ¨çº ¾l“æ¨¡åž‹å‚æ•°æ—¶åQŒåŸƒéš†Â·é©¬æ–¯å…‹åQˆElon MuskåQ‰é€‰æ‹©ç”¨ç‰©ç†çš„¾l对规模¼„‘ÖŽ‹å¯Òމ‹â€”—在短短214天内åQŒxAI 建æˆäº†æ‹¥æœ‰äº†20ä¸‡å— GPU çš?Colossus 智算集群åQŒè¿™ä¸ä»…æ˜?strong>½Ž—力的象å¾ï¼Œæ›´æ˜¯åŸºå¾é€Ÿåº¦çš„宣­a€ã€?/p>

½Ž—力狂äh马斯å…?20ä¸?GPUåQŒæ”¹å†?AI 基å¾è§„则

马斯克的 AI 野心正以­‘…乎惌™±¡çš„速度è½åœ°ã€‚美东时é—?025òq?æœ?7日,xAI 宣布 Grok-3 完æˆè®­ç»ƒåQŒå…¶èƒŒåŽçš„算力巨å…?Colossus é›†ç¾¤å†æ¬¡åˆäh–°è¡Œä¸šè®¤çŸ¥åQšÂ?/p>

 

  • 首期部çÖvåQ?/strong>10ä¸‡å— NVIDIA H100 GPU 上线åQŒä»…ç”?22天。Â?/p>

  • 二期扩容åQ?/strong>新增10ä¸‡å— GPUåQˆå…¶ä¸?万å—ä¸?H200åQ‰ï¼Œä»…耗时92天ã€?/p>

  • æ€Õd¾è®‘Ö‘¨æœŸï¼š214天ã€?/p>

 

*å†ïLŸ¥è¯†ï¼šColossus çš„å¾è®ùN€Ÿåº¦æ¯”特斯拉造新车还快(ç‰ÒŽ–¯æ‹‰å¼€å‘新车通常需è¦?8-24个月åQ‰ã€?/em>

Colossus 20ä¸‡å— GPU 的智½Ž—集¾Ÿ? srcset=
Colossus 20ä¸‡å— GPU 的智½Ž—集¾Ÿ?/span>

Colossus çš?0ä¸‡å— GPU 的智½Ž—集¾Ÿ¤è®©½Ž—力密度æå‡äº?0å€ï¼Œâ€¯æˆä¸?strong>å²ä¸Šé¦–个「推ç†åˆ†ç ?400ã€çš„ AI 巨兽。Grok-3在数学ã€ç¼–½E‹ç­‰åŸºå‡†‹¹‹è¯•中碾åŽ?GPT-4oã€Gemini ½{‰ä¼—多对手ã€?/p>

˜qžé»„ä»å‹‹éƒ½æƒŠå¹ï¼šé©¬æ–¯å…?9天干完别äº?òq´çš„‹z?/h2>

è‹×ƒ¼Ÿè¾?CEO 黄ä»å‹‹ï¼ˆJensen HuangåQ‰æ›¾åœ¨è®¿è°ˆä¸­ç›´è¨€åQšâ€œé©¬æ–¯å…‹½Ž€ç›´æ˜¯­‘…ähåQŒåˆ«äºø™Š±4òq´çš„事他19天æžå®šã€‚â€?他指出,通常情况下,é‡å¤§æ™ºç®—集群™å¹ç›®ä»Žæ¦‚å¿ëŠš„èŒç”ŸåQŒåˆ°æœ€¾lˆä¸Š¾U¿è¿è¥ï¼Œå¯èƒ½éœ€è¦åކ¾l?4 òq´çš„æ¼«é•¿½{¹å¤‡åQ? òq´ç²¾å¿ƒè§„划,1 òq´è®¾å¤‡è¿è¾“ã€å®‰è£…以åŠè°ƒè¯•)åQŒç„¶è€Œé©¬æ–¯å…‹å´å‡­å€Ÿéžå‡¡çš„æ‰§è¡ŒåŠ›ï¼Œä»…ç”¨Â 19 å¤?/strong>ž®±å®Œæˆäº† Colossus 首期 10 万å—è‹×ƒ¼Ÿè¾?GPU 的部¾|²ä¸Š¾U?/strong>åQŒä×o人å¹ä¸ø™§‚æ­¢ã€?/p>

200,000å?GPU 如何æ¬è¿åQŸç¡¬æ ¸ç¥žå™¨äº®äº†ï¼

当我们将目光èšç„¦åœ?200,000 å?GPU ˜q™ä¸€åºžå¤§æ•°é‡ä¸Šæ—¶åQŒä¸€ä¸ªçŽ°å®žéš¾é¢˜æ‘†åœ¨çœ¼å‰ï¼šå¦‚此巨é‡çš„设备,½I¶ç«Ÿæ˜¯å¦‚何欘qå°±ä½çš„呢?½{”案便是一‹Æ„¡¡¬æ ?IT 讑֤‡æ¬è¿¼œžå™¨ —â€?strong>ServerLIFT å‡é™æœ?/strong>。在马斯克众多堪¿U°é€†å¤©çš„项目中åQŒå¦‚ä½äºŽå¾—å·ž­‘…çñ”工厂çš?Cortex AI æ•°æ®ä¸­å¿ƒå’?Colossus ­‘…算集群åQŒServerLIFT 都扮演ç€è®‘Ö¤‡æ¬è¿ã€ä¸Šæž¶çš„关键工具ã€?/p>

æºè‡ªé©¬æ–¯å…?XåQšå±•½C?Cortex 内部情况åQŒå‘˜å·¥æ­£åœ¨ä‹Éç”?ServerLIFT 部çÖv上架

CortexåQ?/strong>马斯克ä½äºŽå¾—å·žçš„­‘…çñ”工厂åQŒä¸“攻自动驾é©?AI 训练åQŒåˆæœŸç®—力达130兆瓦åQŒè®¡åˆ’扩展至500兆瓦åQŒæ­è½½è¶…10万颗è‹×ƒ¼Ÿè¾?H100/H200 GPU åŠè‡ªç ?Dojo 芯片åQŒç¡¬ä»¶æ€»é‡å ªæ¯”“移动的摩天大楼â€ã€?/p>

æºè‡ª The Tesla Space YouTube è´¦å·åQšå±•½C?Colossus 内部情况åQŒå‘˜å·¥æ­£åœ¨ä‹Éç”?ServerLIFT 部çÖv上架
æºè‡ª The Tesla Space YouTube è´¦å·åQšå±•½C?Colossus 内部情况åQŒå‘˜å·¥æ­£åœ¨ä‹Éç”?ServerLIFT 部çÖv上架

ColossusåQ?/strong>å…¨çƒæœ€å¤?AI ­‘…算集群之一åQŒæ‹¥æœ?0ä¸‡å— GPUåQŒå•机架容纳64个液冷H100 GPUåQŒæ€ÀLœºæž¶æ•°­‘?,500个ã€?/p>

AI 时代的“部¾|²å“²å­¦â€â€”â€”äØ“ä½•é€‰æ‹© ServerLIFTåQ?/h2>

马斯克的选择 ServerLIFT å‡é™æœºçš„背åŽåQŒæ˜¯ AI 基å¾çš„三大é“律: 

 

  • 规模军_®šé‡é‡åQ?/strong>ä»?Colossus ä¸ÞZ¾‹åQ?0ä¸‡å— GPU æ„å‘³ç€æ•îC¸‡å°æœåŠ¡å™¨çš„ç‰©ç†éƒ¨¾|ÔŒ¼Œæ€»é‡é‡è¿‡ä¸‡å¨ã€‚若采用人力æ¬è¿åQŒä»…工伤风险å’?strong>效率ä½?/strong>下便­‘³ä»¥æ‹–åž®™å¹ç›®˜q›åº¦ã€‚Â?/p>

  • ¾_‘Öº¦å†›_®šæˆèÓ|åQ?/strong>高ä­h值的è‹×ƒ¼Ÿè¾?GPUåQŒä»¥åŠä¼—å¤?AI 讑֤‡½E有¼‚•碰å¯èƒ½ž®×ƒ¼šæŸå。ServerLIFT 的“SmartTILTâ„? class=â€å®šä½èƒ½åŠ›ï¼Œå¯ä»¥¾_„¡¡®è°ƒæ•´òq›_°è§’度åQŒé¿å…磕¼„ŽÍ¼Œ¼‹®ä¿å®‰è£…¾_‘Ö‡†åº¦ã€?/p>

  • æ—‰™—´å†›_®šç”Ÿæ­»åQ?/strong>当下 AI 竞赛已步å…?“秒¾U§è„P代â€?的白热化阶段åQŒCortex ž®±æ›¾å› å†·å´ç³»¾lŸåšg误而被˜q«æŽ¨˜qŸä¸Š¾U¿ï¼Œè€?ServerLIFT 安全ã€é«˜æ•ˆçš„装å¸èƒ½åŠ›åQŒäؓ马斯克æˆåŠŸæŠ¢å›žäº†å®è´µçš„部¾|²æ—¶é—?/strong>½H—å£ã€?/p>

ServerLIFT å‡é™æœºï¼šAI 智算中心的终æžä¹‹é€?/h2>

ServerLIFT å‡é™æœºæä¾›äº†ä¸€å¥—高效ã€å®‰å…¨çš„ AI 智算中心æœåŠ¡å™¨éƒ¨¾|²è§£å†Ïx–¹æ¡? srcset=

瑞技独家æ€ÖM»£çš?ServerLIFT å‡é™æœ?/span>æä¾›äº†ä¸€å¥—高效ã€å®‰å…¨çš„ AI 智算中心æœåŠ¡å™¨éƒ¨¾|²è§£å†Ïx–¹æ¡ˆï¼Œä¸“䨓çŽîC»£æ•°æ®ä¸­å¿ƒ/智算中心而设计,功能强大åQŒèƒ½å¤Ÿæœ‰æ•ˆæå‡æ™º½Ž—中心的工作效率和安全性ã€?/p>

ServerLIFT ä¸ÞZ½•与众ä¸åŒåQ?/h2>

适用于ä“Q何现代数æ®ä¸­å¿ƒï¼Œä»ÖM½• IT 讑֤‡åQ? ä»ÖM½•˜q维人员的智能å‡é™æœº

ServerLIFT æ™ø™ƒ½å‡é™æœºçš„设计全é¢è€ƒè™‘了智½Ž—中心的多样化需求和˜q维人员的æ“作便利性。能够轻æ‘Ö¤„ç†ä»Žž®åž‹æœåŠ¡å™¨åˆ°å¤§åž‹ GPU 集群的儿U?IT 讑֤‡åQŒç¡®ä¿åœ¨ä»ÖM½•智算中心环境中都能高效ã€å®‰å…¨åœ°å®Œæˆè®‘Ö¤‡ä¸Šä¸‹æž¶åŠæ¬è¿ä»ÕdŠ¡ã€?/p>

ServerLIFT是NVIDIA 官方推èçš?DGX H100 æœåС噍å‡é™è®¾å¤‡â€? srcset=

NVIDIA 官方推èçš?DGX H100 æœåС噍å‡é™è®¾å¤?/h3>

在英伟达 DGX SuperPOD æ•°æ®ä¸­å¿ƒè®¾è®¡å‚考指å—中åQŒServerLIFT å‡é™æœºæ˜¯Â NVIDIA 唯一官方推èçš?DGX H100 æœåС噍å‡é™è®¾å¤‡ã€‚å……åˆ†è¯æ˜Žäº† ServerLIFT 在高性能计算讑֤‡æ¬è¿ä¸­çš„å“è¶Šå¯é æ€§å’Œé«˜æ•ˆæ€§ã€?/p>

½W¦åˆå…¨çƒè®¤è¯çš„安全标å‡?/h3>

ServerLIFT æ˜?ISO:9001 å’?ISO:14001 认è¯åˆ‰™€ å•†åQŒå…¶ç”Ÿäñ”的数æ®ä¸­å¿ƒå‡é™æœºæ˜¯å…¨çƒå”¯ä¸€èŽ·å¾— CEã€FCC/ICå’?UL ½{‰è®¤è¯çš„æ•°æ®ä¸­å¿ƒæœåС噍å‡é™æœºã€?/p>

ServerLIFT ½W¦åˆå…¨çƒè®¤è¯çš„安全标å‡? srcset=

显著æå‡æ•ˆçއ

在ä¿éšœè®¾å¤‡å’Œäººå‘˜å®‰å…¨çš„åŒæ—Óž¼ŒServerLIFT 解决æ–ÒŽ¡ˆå¤§å¹…æé«˜äº†è¿¾l´æ•ˆçŽ‡ï¼Œæ ÒŽ®ä½¿ç”¨äººæ•°åQŒServerLIFT å¯å°†æ™ºç®—中心效率æé«˜å¤šè¾¾300%。其高效的设备欘q能力ä‹É得智½Ž—中心能够快速增加或更梼‹¬äšg讑֤‡åQŒæ›´å¿«åœ°å“应业务需求和技术更新ã€?/p>

ServerLIFT å¯å°†æ™ºç®—中心效率æé«˜å¤šè¾¾300%

100%无事故记�/h3>

自推å‡ÞZ»¥æ¥ï¼ŒServerLIFT 在客æˆähŠ¥å‘Šä¸­ä¿æŒäº?00%无事故记录,充分展示了其在高强度使用环境中的安全性和å¯é æ€§ã€‚通过å‡å°‘äºÞZؓ错误和安全事故,智算中心å¯ä»¥ä¿æŒ½E›_®šå’Œé«˜æ•ˆè¿è¥ã€?/p>

òq¿æ³›çš„客户信èµ?/h3>

ServerLIFT 获得了全çƒè¶…˜q?0%的百强公å¸çš„ä¿¡èµ–åQŒå¹¿æ³›åº”用于其数æ®ä¸­å¿ƒçš„æ—¥å¸¸˜qè¥å’Œç»´æŠ¤å·¥ä½œã€?/p>

ServerLIFT ä¸­å›½ç‹¬å®¶æŽˆæƒæ€ÖM»£ - ç‘žæŠ€å…¨åŠ›æ”¯æŒæ‚¨çš„æˆåŠŸ

瑞技æ·ÞqŸ¥æ¯ä¸ªæ•°æ®ä¸­å¿ƒçš„独牚wœ€æ±‚和挑战ã€?a href="//51269984.cn/bytebridge-blog/serverlift-partners-with-bytebridge.html" target="_blank" rel="noopener">ä½œäØ“ ServerLIFT 在中国的独家æ€ÖM»£ç?/span>åQŒç‘žæŠ€ä¸ºå®¢æˆähä¾›é‡íw«å®šåˆ¶çš„解决æ–ÒŽ¡ˆåQŒç¡®ä¿ç¡¬ä»‰™ƒ¨¾|²çš„é«˜æ•ˆæ€§å’Œå®‰å…¨æ€§ã€‚åŒæ—Óž¼Œç‘žæŠ€èƒ½äؓ客户在全çƒç‰©‹¹ä¸Žé…é€ã€åº“存管ç†ã€ä¾›åº”链½Ž¡ç†ã€IT 实施与项目管ç†åŠæŒç®‹æ”¯æŒæ–šw¢æä¾›å…¨é¢æ”¯æŒåQŒç¡®ä¿æ‚¨åœ?AI 时代获得最佳的解决æ–ÒŽ¡ˆå’ŒæœåŠ¡ã€?/p>

ä¸ùN‡è‹¥è½»â€”—托èµ?AI 的未æ?

ä»?Cortex 的自动驾驶梦惻I¼Œåˆ?Colossus 的通用 AI å®å¤§é‡Žå¿ƒåQŒé©¬æ–¯å…‹ç”¨è¶…二åä¸‡å— GPU 建立èµïLš„ AI å¸å›½åQŒæ·±åˆÀL­½CÞZº†ä¸€ä¸ªä¸å®¹å¿½è§†çš„行业真相åQšAI 之争åQŒä»Žæ¥ä¸æ­¢æ˜¯ä»£ç ä¸Žç®—法的较é‡åQŒæ›´æ˜¯çŽ°å®žä¸–ç•Œä¸­ä¸€åœºå…³ä¹?“é‡é‡ä¸Žæ—‰™—´â€?çš„æžé™åšå¼ˆã€‚而在˜q™åœº¼‹¬äšg与算法交¾l‡çš„竞技åœÞZ¸ŠåQŒServerLIFT 凭借其å“è¶Šå®žåŠ›è¯æ˜Ž —â€?å³ä¾¿å†åºžå¤§çš„½Ž—力åQŒä¹Ÿéœ€è¦ä¸€åŒèƒ½å¤Ÿâ€œä‹Dé‡è‹¥è½ Z€çš„巧手æ¥ç²¾å¿ƒæ‰˜ä¸¾ï¼Œæ–¹èƒ½½EÏx­¥å‘å‰ã€?/p>

行业å‰çž»

最åŽï¼Œæœ‰ä¸€ä¸ªé¢‡æœ‰æ„æ€çš„点,一度狂跌的è‹×ƒ¼Ÿè¾¾è‚¡ä»øP¼Œå¦‚今已悄然回å‡è‡³ DeepSeek – R1 å‘布å‰çš„æ°´åã^——市场正在用真金白银ä¸?Scaling Laws 投票ã€?/p>

éƒ¨åˆ†ä¸šå†…äººå£«è®¤äØ“åQŒGrok -3 çš„æƒŠè‰³äº®ç›¸ï¼Œå†æ¬¡å°è¯äº†åœ¨å¤§è§„模算力和数æ®çš„强力支撑下åQŒScaling Laws åœ¨å½“ä¸‹ä¾æ—§å…·å¤‡é‡è¦çš„å‚考ä­h倹{€‚对äº?AI 未æ¥çš„å‘展走å‘而言åQŒè¿™ä¸€æˆæžœæ— ç–‘ä¸ÞZ¸šç•Œæä¾›äº†å…¨æ–°çš„观察视角。无论是大模型的规模化å‘展èµ\径,˜q˜æ˜¯è®¡ç®—资æºçš„æ•´åˆä¼˜åŒ–能力,都将æˆäؓ推动技术挾l­è„P代与创新的关键驱动因素ã€?/p>

½Ž—力狂äh马斯克的“暴力美学â€ï¼š214天狂ç ?0ä¸‡å— GPUåQŒæŽ€èµ?AI 基å¾é©å‘½æœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]> AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/bytebridge-blog/token-economy-reshapes-generative-ai.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=token-economy-reshapes-generative-ai Tue, 11 Feb 2025 03:57:26 +0000 //51269984.cn/?p=27102 ˜q‘æ—¥åQŒä¸­å›?AI 公叿·±åº¦æ±‚烦åQˆDeepSeekåQ‰å› ½Hç ´æ€§æŠ€æœ¯æˆæžœå¼•å‘行业震动。其最新研å‘çš„ DeepSeek […]

ä»?DeepSeek 爆ç«åQŒçœ‹ Token ¾l济如何é‡å¡‘生æˆå¼?AI最先出现在瑞技¿U‘技ã€?/p> ]]>

˜q‘æ—¥åQŒä¸­å›?AI 公叿·±åº¦æ±‚烦åQˆDeepSeekåQ‰å› ½Hç ´æ€§æŠ€æœ¯æˆæžœå¼•å‘行业震动。其最新研å‘çš„ DeepSeek V1通过é©å‘½æ€§çš„¾~“存技术,ž®†å¤§æ¨¡åž‹ API æˆæœ¬æœ€é«˜ç›´é™?0%åQŒå½»åº•改写了生æˆå¼?AI 的代å¸ç»‹¹Žå­¦è§„åˆ™ã€‚è¿™åœºç”±å­˜å‚¨æŠ€æœ¯åˆ›æ–°é©±åŠ¨çš„æˆæœ¬é©å‘½åQŒæ­£åœ¨é‡å¡‘å…¨ç?AI 产业格局——通过é™ä½Žç”Ÿæˆæˆæœ¬ã€ä¼˜åŒ?Token åžåé‡ã€çªç ´å†…å­˜é™åˆÓž¼Œç”Ÿæˆå¼?AI 正在å˜å¾—更加触手å¯åŠå’Œç»‹¹Žé«˜æ•ˆã€‚让我们æ¥çœ‹çœ‹è¿™ä¸‰å¤§å…³é”®½Hç ´åQŒå¦‚何从æ ÒŽœ¬ä¸Šæ”¹å?AI Token 的生æˆå’Œå¤„ç†æ–¹å¼åQŒè®© AI çš„è½åœ°æˆæœ¬ä¸åœ¨æˆä¸ÞZ¼ä¸šæ‰©å±•的障ç¢ã€?/p>

*什么是TokenåQŸÂ?/em>

在Â?AI  领域åQ?strong>Tokenæ˜?AI 处ç†çš„æœ€ž®å•ä½ï¼Œ¾cÖM¼¼äºŽä¸€ä¸ªå­—或一个è¯ã€‚例如,当你输入一ŒD‰|–‡æœ¬ç»™ AIåQŒAI 会将其拆解æˆå¤šä¸ªä»£å¸åQŒåƈé€ä¸ªå¤„ç†ã€ç”Ÿæˆå›žåº”。Token 的处ç†é€Ÿåº¦å’Œæˆæœ¬ï¼Œç›´æŽ¥å½±å“ AI 的效率和¾l济效益ã€?/em>

æ™ø™ƒ½¾~“å­˜åQšå¤§òq…é™ä½?Token ç”Ÿæˆæˆæœ¬

æ™ø™ƒ½¾~“å­˜åQšå¤§òq…é™ä½?Token ç”Ÿæˆæˆæœ¬

DeepSeek 的关键çªç ß_¼Œåœ¨äºŽå…¶å¯¹Â Token ç”Ÿæˆæ•ˆçŽ‡çš„æ·±åº¦ä¼˜åŒ–ã€‚ä»¥Â DeepSeek R1 ä¸ÞZ¾‹åQŒå®ƒé‡‡ç”¨¼‚盘¾U§åˆ«çš„上下文¾~“å­˜åQˆcontext cachingåQ?/strong>åQŒå°† Token 生æˆçš„Â?strong>API æˆæœ¬é™ä½Žé«˜è¾¾90%ã€?/strong>

 

˜q™ä¸€åˆ›æ–°çš„æ ¸å¿ƒé€»è¾‘在于åQ?strong>ž®†å¸¸ç”¨ä¸Šä¸‹æ–‡å­˜å‚¨äºŽåˆ†å¸ƒå¼å­˜å‚¨¾pÈ»ŸåQŒè€Œéžå®Œå…¨ä¾èµ–高昂的内存ã€?/strong>˜q™æ ·åQŒAI æŽ¨ç†æ—¶å¯ä»?strong>åƒè¯»å–内存一样快速访问已计算˜q‡çš„ä¿¡æ¯åQŒä»Žè€Œå¤§òq…削å‡?Token 生æˆçš„èµ„æºæ¶ˆè€—。Â?/p>

 

˜q™é¡¹åˆ›æ–°çš„绋¹Žä­hå€ég¸å®¹å¿½è§†ï¼šä¼ ç»Ÿçš?AI æŽ¨ç†æˆæœ¬å—é™äºŽæ˜‚è´ëŠš„高带宽内存(HBMåQ‰ï¼Œä½?DeepSeek 的优化ä‹É AI 推ç†èƒ½å¤Ÿåœ¨Â?strong>SSD 固æ€ç¡¬ç›˜ä­hæ ¼çš„æˆæœ¬ä¸‹ï¼ŒèŽ·å¾—æŽ¥è¿‘å†…å­˜¾U§åˆ«çš„æ€§èƒ½åQŒæ½œåœ¨æˆæœ¬ä¸‹é™å¯è¾¾Â?strong>30å€?/strong>。对于希望扩å±?AI 应用的ä¼ä¸šè€Œè¨€åQŒè¿™æ ïLš„优化è®?strong>大模型应用更加触手å¯å?/strong>åQŒåœ¨ä¸åª„哿€§èƒ½çš„å‰æä¸‹å®žçŽ°æžè‡´çš„æˆæœ¬æŽ§åˆ?/strong>ã€?/p>

微秒¾U§åšg˜qŸï¼Œåžåé‡ä¼˜åŒ–新范å¼

微秒¾U§åšg˜qŸï¼Œåžåé‡ä¼˜åŒ–新范å¼

在生æˆå¼ AI 中,延迟åQˆLatencyåQ?/strong>Â æ˜¯ç›´æŽ¥åª„å“æˆæœ¬å’Œç”¨æˆ·ä½“éªŒçš„æ ¸å¿ƒå› ç´ ã€‚æŽ¨ç†æ¯èŠ‚çœä¸€æ¯«ç§’åQŒéƒ½æ„å‘³ç€æ›´é«˜çš„计½Ž—æ•ˆçŽ‡ã€æ›´ä½Žçš„基础设施支出。然而,传统架构往往难以åœ?strong>å‡†ç¡®çŽ‡ã€æˆæœ¬ä¸Žé€Ÿåº¦ä¹‹é—´æ‰‘Öˆ°òqŒ™¡¡åQŒå¯¼è‡´æ‰©å±•性å—é™ã€‚Â?/p>

 

WEKA 正在改嘘q™ä¸€æ ¼å±€åQŒæˆ‘们超低åšg˜qŸå­˜å‚¨æ–¹æ¡ˆäØ“ AI 推ç†å¸¦æ¥äº†é©å‘½æ€§çš„½Hç ´ã€?strong>WEKA çš?GPU 优化存储架构¾l“åˆÂ NVMe SSD 加速和高性能¾|‘络åQŒä‹É Token 处ç†çš„åšg˜qŸé™ä½?strong>高达40å€?/strong>åQŒå®žçް微¿U’çñ”推ç†ã€‚Â?/p>

˜q™æ„味ç€åQšÂ?/p>

â— Â?strong>æ›´å¿«çš?Token 处ç†é€Ÿåº¦åQŒå‡ž®‘计½Ž—资æºå ç”¨Â?/p>

â—Â Â æ”¯æŒæ›´å¤šåƈå‘用æˆ?/strong>åQŒä¼˜åŒ–ä¸šåŠ¡æˆæœ¬Â?/p>

â— Â?strong>æå‡å®žæ—¶ AI 应用体验åQˆå¦‚æ™ø™ƒ½å®¢æœã€æµåª’体处ç†ã€å†…容生æˆç­‰åQ‰Â?/p>

 

对ä¼ä¸šè€Œè¨€åQŒToken åžåé‡çš„æå‡æ„味ç€åœ¨ç›¸åŒçš„计算资æºä¸‹ï¼Œå¯ä»¥æ”¯æŒæ›´å¤šç”¨æˆ·ã€æ›´å¿«å“åº?/strong>åQŒæœ€¾lˆå®žçŽ°æ›´ä½Žçš„˜qè¥æˆæœ¬ã€‚在 AI ¾læµŽä¸­ï¼Œä½Žæˆæœ¬ã€é«˜æ•ˆçއçš?Token 处ç†èƒ½åЛ已æˆä¸ø™¡Œä¸šç«žäº‰çš„æ–°ç„¦ç‚V€?/p>

打破内存瓉™¢ˆåQŒPB ¾U§æ‰©å±•çš„æˆæœ¬é©å‘½

长期以æ¥åQŒAI 推ç†å—é™äºŽæ˜‚è´ëŠš„内存资æºåQŒå¤§è¯­è¨€æ¨¡åž‹ä¾èµ–高带宽内存(HBMåQ‰è¿›è¡ŒæŽ¨ç†è¿½Ž—,但规模化扩展˜q™ä¸€æž¶æž„çš„æˆæœ?strong>æžäؓ昂贵。如今,行业正通过利用高性能存储åQŒæ‰“破这一é™åˆ¶åQŒå®žçŽ?Token 处ç†èƒ½åŠ›çš„æ‰©å±•ï¼Œè€Œæ— éœ€æ”¯ä»˜æŒ‡æ•°¾U§å¢žé•¿çš„å†…å­˜æˆæœ¬ã€?/p>

 

WEKA 高性能存储解决æ–ÒŽ¡ˆæ­£åœ¨æŽ¨åŠ¨å­˜å‚¨ä¸?AI æŽ¨ç†æž¶æž„的深度èžåˆï¼Œä½¿å¤§è¯­è¨€æ¨¡åž‹åQˆLLMåQ‰å’Œå¤§è§„æ¨¡æŽ¨ç†æ¨¡åž‹ï¼ˆLRMåQ‰èƒ½å¤Ÿå°†é«˜æ€§èƒ½å­˜å‚¨ä½œäؓ扩展内存层,在实玊W?strong>DRAM ¾U§åˆ«çš„æ€§èƒ½åŒæ—¶å®žçŽ°Â PB ¾U§æ‰©å±•能åŠ?/strong>。这¿U架构演˜q›ä‹Éä¼ä¸šèƒ½ä»¥ SSD çš„ä­hæ ÆDŽ·å¾—è¿‘ä¼¼å†…å­˜çš„æ€§èƒ½åQŒå®žçŽ°æˆæœ¬å¯æŽ§çš„AI应用扩展ã€?/p>

 

以优化推ç†ç¼“存的 vLLM Mooncake ™å¹ç›®ä¸ÞZ¾‹åQŒå…¶ä¸?WEKA çš„é›†æˆæ–¹æ¡ˆåœ¨¾~“存定w‡ã€é€Ÿåº¦å’Œæ•ˆçŽ‡ä¸Š˜qœè¶… Redis å’?Memcached ½{‰ä¼ ¾lŸç¼“存方æ¡?/strong>。这¿U代å¸å¤„ç†æŠ€æœ¯çš„½Hç ´åQŒä‹Éä¼ä¸šæ— éœ€æ‰¿å—内存扩容带æ¥çš„æŒ‡æ•°çñ”æˆæœ¬å¢žé•¿å›_¯æ‰©å±• AI 工作负è²ã€?/p>

 

˜q™ä¸€å˜é©æ„味ç€åQšä¼ä¸šå¯ä»?strong>æ›´ä½Žæˆæœ¬æ‰©å±• AI 应用åQŒåŒæ—¶ä¿æŒé«˜æ•ˆå’Œ¾_‘Ö‡†çš„æŽ¨ç†èƒ½åŠ›ï¼Œæ‰“ç ´ä¼ ç»ŸæŽ¨ç†æž¶æž„çš„æˆæœ¬é™åˆ¶ã€?/p>

AI基础设施的未æ¥å†³èƒœç‚¹

åœ?AI é©å‘½çš„竞争中åQ?strong>赢家ž®†æ˜¯é‚£äº›èƒ½å¤ŸæŒç®‹é™ä½Ž Token æˆæœ¬åQŒåŒæ—¶ä¿æŒé«˜æ€§èƒ½çš„ä¼ä¸?/strong>。通过 DeepSeek 的智能缓存与 WEKA 的高æ•?AI 基础架构½{‰çªç ´æ€§æŠ€æœ¯ï¼Œæ­£åœ¨é‡å¡‘生æˆå¼?AI 的绋¹Žæ¨¡å¼â€”—让生æˆå¼?AI å˜å¾—æ›´åŠ å¼ºå¤§ã€æ™®åŠï¼Œòq¶å…·å¤‡æ›´é«˜çš„æˆæœ¬æ•ˆç›Šã€‚Â?/p>

 

éšç€ç”Ÿæˆå¼?AI 的挾l­æ¼”˜q›ï¼ŒToken ¾l济ž®†æˆä¸ºå†³å®?AI 坿‰©å±•性的关键因素。那些无法优åŒ?Token å¤„ç†æˆæœ¬çš„ä¼ä¸šï¼Œž®†åœ¨ç«žäº‰ä¸­é€æ¸å¤±åŽ»ä¼˜åŠ¿ã€?strong>¾~“存优化ã€å­˜å‚¨åŠ é€Ÿã€æŽ¨ç†åšg˜qŸé™ä½?/strong>½{‰åˆ›æ–ŽÍ¼Œæ­£åœ¨ä¸ºæ›´å…¯‚§„模化ã€ç»‹¹ŽåŒ–çš?AI 部çÖv铺åã^é“èµ\ã€?/p>

ä»?DeepSeek 爆ç«åQŒçœ‹ Token ¾l济如何é‡å¡‘生æˆå¼?AI

è”系瑞技

æ‚¨æ­£åœ¨äØ“æ‚¨çš„åº”ç”¨å¯ÀL‰¾½H破性的性能ã€å¼¹æ€§ã€å¯æ‰©å±•性和数æ®ç‰|´»æ€§å—åQ?ç«‹å³è”ç³» WEKA 解决æ–ÒŽ¡ˆ™åùN—®ã€?

ä»?DeepSeek 爆ç«åQŒçœ‹ Token ¾l济如何é‡å¡‘生æˆå¼?AI最先出现在瑞技¿U‘技ã€?/p> ]]> AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/bytebridge-blog/deepseek-ai-enterprises-follow-up.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=deepseek-ai-enterprises-follow-up Fri, 07 Feb 2025 03:02:54 +0000 //51269984.cn/?p=27065 当所有äh都在为åƒäº¿å‚数大模型疯狂æ—Óž¼ŒDeeSeek R1 凭借其½Hç ´æ€§çš„æ™ø™ƒ½¾~“存技术,在全ç?AI 领域投下äº?[…]

DeepSeek 领跑 AI 陿œ¬å¢žæ•ˆæ–°èŒƒå¼ï¼Œä¼ä¸šå¦‚何快速跟˜q›ï¼Ÿæœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]>

当所有äh都在为åƒäº¿å‚数大模型疯狂æ—Óž¼ŒDeeSeek R1 凭借其½Hç ´æ€§çš„æ™ø™ƒ½¾~“存技æœ?/strong>åQŒåœ¨å…¨çƒ AI 领域投下了一颗釼‚…炸å¼V€‚通过¼‚盘¾~“存优化åQŒæˆåŠŸå°† API 费用ç åˆ°è„šè¸ä»·â€”—é™ä½ŽÂ?strong>90%åQŒäؓ大规æ¨?AI è®¡ç®—çš„æ™®åŠæä¾›äº†æ–°æ€èµ\ã€?/p>

 

DeepSeek 的爆ç«è¯æ˜Žäº†Â æ™ø™ƒ½å­˜å‚¨+é«˜æ•ˆæŽ¨ç† èƒ½å¤Ÿæ˜¾è‘—é™ä½Ž AI è®¡ç®—æˆæœ¬åQŒæ›´é¢„示ç€ç€æœªæ¥çš?AI å¯èƒ½ä¼šå˜å¾—更亲民åQŒè®©æ›´å¤šä¼ä¸šå’Œä¸ªäºÞZ»¥æ›´ä½Žçš„门槛ä‹É用强大的 AI 技术ã€?/p>

 

但问题æ¥äº†ï¼šå…‰æœ‰æŠ€æœ¯çªç ´å°±å¤Ÿäº†å—?AI 计算的基¼‹€è®¾æ–½èƒ½è·Ÿä¸Šå—åQ?img src="//s.w.org/images/core/emoji/16.0.1/72x72/1f680.png" alt="🚀" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" />

 

½Ž—力ã€å­˜å‚¨ã€ç½‘¾lœã€è¿¾l?/strong>æ˜?AI 计算的四大基矻I¼ŒDeepSeek 虽然é™ä½Žäº†æŽ¨ç†æˆæœ¬ï¼Œä½†å¦‚æžœä¼ä¸šæƒ³ž®†å…¶åº”用到生产环境,˜q˜éœ€è¦?strong>完整çš?IT 生æ€?/strong>支撑åQŒè€Œè¿™æ­£æ˜¯çŽ°å®žä¸–ç•Œä¸­çš„éšùN¢˜åQšÂ?/p>

  • ½Ž—力资æºç´§å¼ åQŒå¦‚何高效利ç”?GPUåQŒé¿å…“抢ä¸åˆ°½Ž—力â€ï¼ŸÂ 
  • å­˜å‚¨æˆæœ¬é«˜æ˜‚åQŒå¦‚何优化AI数残¹ï¼Œé¿å…带宽和存储æˆä¸ºç“¶é¢ˆï¼Ÿ
  • å…¨çƒéƒ¨çÖv AI 隑ֺ¦å¤§ï¼Œå¦‚何在多个国家和地区快速æ­å»?AI 生äñ”环境åQ?/strong>
  • ˜qç»´å¤æ‚度高åQšå¦‚何ä¿éš?AI ¾pÈ»Ÿé•¿æœŸ½E›_®š˜q行

 

˜q™äº›æŒ‘战的解冻I¼Œæ— æ³•ä»…ä¾èµ–å•一技术供应商åQŒè€Œéœ€è¦ä¸€ä¸ªå…·å¤?strong>å…¨çƒè§†é‡Žå’?strong>æ•´åˆèƒ½åŠ›çš?IT 伙伴åQŒæ¥å¸®åŠ©ä¼ä¸šä¸²è”技术ã€èµ„æºä¸ŽæœåŠ¡åQŒæ‰“é€?AI 计算全链è·?/strong>。这正是瑞技åQˆByteBridgeåQ‰ä½œä¸?strong>å…¨çƒ IT 集æˆå•?/strong>的核心ä­hå€û|¼šæˆ‘们以“技术集æˆè€…â€çš„角色åQŒå¸®åŠ©å®¢æˆ¯‚·¨­‘ŠæŠ€æœ¯ä¸Žåœºæ™¯çš„é¿`沟,让创新方案从设计到è½åœ°å…¨½E‹æ— å¿§ã€‚Â?/p>

瑞技 AI 解决æ–ÒŽ¡ˆâ€”—从“方案设计â€åˆ°â€œå…¨çƒè½åœ°â€çš„全生命周期æœåŠ?/h2>

瑞技 AI 解决æ–ÒŽ¡ˆâ€”—从“方案设计â€åˆ°â€œå…¨çƒè½åœ°â€çš„全生命周期æœåŠ? srcset=

ä½œäØ“ä¸“æ³¨ IT 集æˆçš„å…¨çƒæœåС商åQŒç‘žæŠ€通过整åˆå…¨çƒèµ„æºä¸Žæœ¬åœ°åŒ–æœåŠ¡èƒ½åŠ›åQŒäؓ客户æä¾›æ— ç¼çš„端到端支æŒåQ?/strong>

1. 需求定义与æ–ÒŽ¡ˆè®¾è®¡åQšç²¾å‡†åŒ¹é…åœºæ™¯ï¼Œè§„é¿æŠ€æœ¯é™·é˜?/h3>

很多ä¼ä¸šåœ¨éƒ¨¾|?AI æ—Óž¼Œå¸¸å¸¸é¢äÍ “技术选型困难â€Â?/strong>å’ŒÂ?strong>“资æºåˆ†é…ä¸åˆç†â€?/strong> 的问题——è¦ä¹ˆé…¾|®è¿‡å‰©ï¼Œå¢žåŠ ä¸å¿…è¦çš„æˆæœ¬åQŒè¦ä¹ˆæ€§èƒ½ä¸èƒöåQŒå¯¼è‡´ç³»¾lŸæ— æ³•支撑业务增é•Ñ€?/p>

 

场景化咨询:瑞技专家团队深入分æžå®¢æˆ·ä¸šåŠ¡ç›®æ ‡ä¸ŽæŠ€æœ¯éœ€æ±?/strong>åQŒè§„éŽì€œè¿‡åº¦é…¾|®â€æˆ–“性能瓉™¢ˆâ€ã€‚å助客户制定最优的 AI 计算架构åQŒé¿å…â€œä¹°è´µäº†â€æˆ–“买ž®‘了â€ã€?/p>

 

多厂商ååŒï¼šç‘žæŠ€åšæŒåŽ‚å•†ä¸­ç«‹åŽŸåˆ™åQŒèƒ½å¤Ÿäؓ客户ç‰|´»æ•´åˆå…¨çƒé¢†å…ˆæŠ€æœ¯å“牌方案,规é¿ä¾›åº”商é”定风险,¼‹®ä¿æœ€ä½Ïx€§ä­h比ã€?/p>

2. å…¨çƒéƒ¨çÖv与快速è½åœŽÍ¼šå•点å¯ÒŽŽ¥åQŒå…¨çƒäº¤ä»?/h3>

AI 技术想è¦å…¨çƒåŒ–è½åœ°åQŒé¢ä¸´çš„æœ€å¤§æŒ‘æˆ˜å¾€å¾€ä¸æ˜¯½Ž—法åQŒè€Œæ˜¯¼‹¬äšg供应ã€åˆè§„è¦æ±‚ã€åŸº¼‹€è®¾æ–½æ­å¾½{‰çŽ°å®žé—®é¢˜ã€‚ç‘žæŠ€åœ¨Â?strong>24+ 国家和地åŒ?/strong>拥有本地实体和åˆä½œç½‘¾lœï¼Œèƒ½å¸®åŠ©ä¼ä¸šå¿«é€Ÿè½åœ?AI 计算环境ã€?/p>

 

å…¨çƒä¾›åº”é“¾èµ„æºæ•´åˆï¼šç‘žæŠ€å¯äؓ客户åè°ƒå¦?GPU æœåС噍ã€ç½‘¾lœè®¾å¤‡ã€å­˜å‚¨ç³»¾lŸç­‰å…¨çƒ IT 资æºåQŒè§£å†³ç¡¬ä»‰™‡‡è´­ã€ç‰©‹¹é€šå…³ã€æœ¬åœ°åˆè§„ç­‰éšùN¢˜ã€?/p>

 

标准化交付浽E‹ï¼šä»?strong>机房规划ã€ç¡¬ä»¶å®‰è£…到¾pÈ»Ÿè°ƒä¼˜åQŒç‘žæŠ€é€šè¿‡ä¸“业的部¾|²æµ½E‹åŠ™å¹ç›®½Ž¡ç†åQŒå¸®åЩ客æˆïL¾ƒçŸ?AI 基础设施部çÖv周期ã€?/p>

 

本地化支æŒ?/strong>åQšç‘žæŠ€çš„å…¨çƒå›¢é˜Ÿæä¾›Â?strong>区域åŒ?IT 交付æœåŠ¡åQŒç¡®ä¿?AI 计算½W¦åˆä¸åŒå›½å®¶çš„åˆè§„è¦æ±‚ã€?/p>

3. æŒç®‹˜qç»´ä¸Žæ•æ·å“应:è®?AI ¾pÈ»Ÿâ€œå§‹¾lˆåœ¨¾UŽì€?

AI 计算基础设施一旦部¾|ÔŒ¼ŒæŽ¥ä¸‹æ¥çš„æŒ‘战ž®±æ˜¯Â å¦‚ä½•ä¿æŒé•¿æœŸ½E›_®š˜q行åQ?/strong>

 

æ™ø™ƒ½˜qç»´òq›_°åQ?/strong>瑞技通过 AI 监控工具实时监控客户全çƒåŸºç¡€è®¾æ–½çжæ€ï¼Œé¢„测故障òq¶ä¸»åŠ¨å¹²é¢„ï¼Œé™ä½Žåœæœºé£Žé™©ã€?/p>

 

ç‰|´»æœåŠ¡æ¨¡å¼åQ?/strong>æä¾›ä»?strong>˜qœç¨‹æ”¯æŒã€çŽ°åœºé©»åœºã€å®šæœŸç»´æŠ¤ç­‰çš„多¿UæœåŠ¡æ¨¡å¼ï¼Œé€‚é…客户ä¸åŒé˜¶æ®µçš?AI ˜q维需求ã€?/p>

 

计算资æºä¼˜åŒ–åQ?/strong>定期评估½Ž—力使用情况åQŒä¼˜åŒ?GPU 调度åQŒç¡®ä¿è®¡½Ž—资æºé«˜æ•ˆåˆ©ç”¨ï¼Œé¿å…‹¹ªè´¹ã€?/p>

4. 生æ€ååŒï¼šè®?AI 计算架构与业务一èµähˆé•?/h3>

AI åº”ç”¨åœºæ™¯åœ¨ä¸æ–­å˜åŒ–,基础设施架构也需è¦éšä¹‹è°ƒæ•´ã€‚瑞技ä¸ä»…æä¾› IT 交付和迾l´æ”¯æŒï¼Œ˜q˜èƒ½å¸®åŠ©ä¼ä¸šåЍæ€ä¼˜åŒ?AI 计算架构åQŒè®© IT 体系适应业务增长ã€?/p>

 

技术支æŒä¸ŽåŸ¹è®­åQ?/strong>瑞技专家团队è”åˆåŽ‚å•†ä¸ºå®¢æˆäh供定制化培训åQŒæå‡å®¢æˆ?AI 计算环境的迾l´èƒ½åŠ›èƒ½åŠ›ã€?/p>

 

æž¶æž„˜q­ä»£æ”¯æŒåQ?/strong>ä¼´éšå®¢æˆ·ä¸šåŠ¡æ‰©å±•åQŒç‘žæŠ€èƒ½å¤Ÿå助客户动æ€è°ƒæ•´æž¶æž„è®¾è®¡ï¼Œä¾‹å¦‚ä»Žå•æ•°æ®ä¸­å¿ƒæ‰©å±•åˆ°æØœåˆäº‘+边缘计算架构ã€?/p>

AI é©å‘½çš„下åŠåœºâ€”â€”å±žäºŽé‚£äº›æ—¢æ‡‚æŠ€æœ¯ã€æ›´æ‡‚è½åœ°çš„“务实派â€?/h2>

DeepSeek çš„çªç ´æŽ€å¼€äº?AI 计算优化的新½‹‡ç« åQŒä½†如何è®?AI 真正è½åœ°ã€å¦‚何让ä¼ä¸šæ›´é«˜æ•ˆåœ°ä½¿ç”¨ AIåQŒæ‰æ˜¯æœªæ¥çš„真正战场ã€?/strong>

 

ç‘žæŠ€ä½œäØ“å…¨çƒ IT æœåŠ¡å•?/strong>åQŒè‡´åŠ›äºŽè®©ä¼ä¸šå®¢æˆ¯‚·¨­‘?AI è½åœ°é¸¿æ²ŸåQŒè®© AI 从“å¯è¡Œâ€åˆ°â€œå¯ç”¨â€ï¼Œä»Žâ€œåˆ›æ–°â€åˆ°â€œä­h值â€ï¼Œè®?/strong>½Ž—力无忧ã€?/strong>部çÖv无界ã€?/strong>˜q维无感åQŒåŠ©åŠ›ä¼ä¸šå®¢æˆ·å¾—以专注核心创斎ͼŒæŠ¢å  AI 时代先机ã€?/strong>

DeepSeek 领跑 AI 陿œ¬å¢žæ•ˆæ–°èŒƒå¼ï¼Œä¼ä¸šå¦‚何快速跟˜q›ï¼Ÿ

è”系瑞技

当你的竞争对手开始用1/10çš„æˆæœ¬è®­¾lƒæ¨¡åž‹æ—¶åQŒä½ çš?IT 架构准备好迎接这åœ?#8221;½Ž—力性ä­h比战äº?#8221;了å—åQ?/p>

400-8866-490 �|  sales.cn@bytebt.com

å»¶äŽ×阅读

DeepSeek 领跑 AI 陿œ¬å¢žæ•ˆæ–°èŒƒå¼ï¼Œä¼ä¸šå¦‚何快速跟˜q›ï¼Ÿæœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]> AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/bytebridge-blog/weka-wins-key-victory-io500.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=weka-wins-key-victory-io500 Fri, 24 Jan 2025 06:12:42 +0000 //51269984.cn/?p=27052 在竞争激烈的高性能计算åQˆHPCåQ‰é¢†åŸŸï¼Œå­˜å‚¨¾pÈ»Ÿæ— ç–‘是驱动技术çªç ´çš„关键。è€?IO500 基准‹¹‹è¯•åQŒä½œä¸ÞZ¸šç•Œå…¬è®?[…]

颠覆¿U‘ç ”åQšWEKA 拿下 IO500 关键胜利åQŒäØ“ AIã€åŸºå› ã€è¶…½Ž—注入创新强动力最先出现在瑞技¿U‘技ã€?/p> ]]>

在竞争激烈的高性能计算åQˆHPCåQ?/strong>领域åQŒå­˜å‚¨ç³»¾lŸæ— ç–‘是驱动技术çªç ´çš„关键。è€?IO500 基准‹¹‹è¯•åQŒä½œä¸ÞZ¸šç•Œå…¬è®¤çš„“金标准â€ï¼Œä»¥å…¨é¢è¯„估存储系¾lŸçš„æ€§èƒ½ä¸Žæ•ˆçއ闻å。WEKA 在最æ–?IO500 ‹¹‹è¯•中的å“越表现åQŒä»¥é¢†å…ˆçš„æ•ˆçŽ‡ä¸Žå¼ºå¤§çš„å­˜å‚¨èƒ½åŠ›ï¼Œå†æ¬¡è¯ é‡Šäº†å…¶åœ¨é«˜æ€§èƒ½å­˜å‚¨é¢†åŸŸçš„éžå‡¡å®žåŠ›ã€?/p>

 

本文ž®†å¸¦ä½ äº†è§?WEKA åœ?IO500 基准‹¹‹è¯•中的亮眼表现åQŒæ­¤‹Æ¡æµ‹è¯•由享誉全çƒçš„纪忉|–¯éš?凯特ç³ç™Œç—‡ä¸­å¿ƒï¼ˆMSKCCåQŒMemorial Sloan Kettering Cancer CenteråQ‰æäº¤å®Œæˆã€‚凭借çªç ´æ€§çš„æ•ˆçŽ‡è¡¨çŽ°ã€æ˜¾è‘—é™ä½Žçš„资æºéœ€æ±‚以åŠå‡ºè‰²çš„元数æ®å¤„ç†èƒ½åŠ›ï¼ŒWEKA 冿¬¡è¯æ˜Žä¸ÞZ½•它是 AI/MLã€?strong>基因¾l„ç ”½I?/strong>å’?strong>大规模仿çœ?/strong>½{‰é«˜è´Ÿè²åº”用场景的首选åã^å°ã€?/p>

关于 MSKCC å’?IRIS ­‘…çñ”集群

¾Uªå¿µæ–¯éš†-凯特ç³ç™Œç—‡ä¸­å¿ƒï¼ˆMemorial Sloan Kettering Cancer CenteråQŒç®€¿U?MSKCCåQ‰æ˜¯ä¸€å®¶ä½äºŽçº½¾U¦æ›¼å“ˆé¡¿äº«èª‰å…¨çƒçš„癌症治疗与研究机构。作为美国国家癌症研½I¶æ‰€æŒ‡å®šçš?72 家综åˆç™Œç—‡ä¸­å¿ƒä¹‹ä¸€åQŒMSKCC 始终站在肿瘤学研½I¶ä¸Žæ‚£è€…护ç†çš„剿²¿åQŒå¼•é¢†è¡Œä¸šçš„ä¸æ–­˜q›æ­¥ä¸Žçªç ´ã€?/p>

 

˜q™ä¸€æˆå°±çš„æ ¸å¿ƒæ˜¯Â IRIS ­‘…çñ”集群。它支æŒåŸºå› ¾l„å­¦ã€è‚¿ç˜¤å­¦å’Œè®¡½Ž—生物学½{‰å…³é”®é¢†åŸŸçš„工作负è²åQŒæžå¤§æå‡äº†æ‚£è€…护ç†å’Œ¿U‘ç ”å‘现的效率。该¾pÈ»Ÿæ­£é€šè¿‡åŠ é€Ÿå‘现进½E?/strong>òq?strong>改善患者预å?/strong>åQŒæŽ¨åŠ¨ç™Œç—‡ç ”½I¶çš„å˜é©ã€‚例如,åŸÞZºŽ AI çš„åˆ›æ–°æˆæžœä¸ä»…大òq…ç¾ƒçŸ­æ‚£è€…çš„åº·å¤æ—‰™—´åQŒè¿˜åœ¨ç»“肠癌临床试验中å–得了 100% çš„æˆåŠŸçŽ‡ã€‚IRIS ­‘…çñ”集群的数æ®åŸº¼‹€è®¾æ–½æ ¸å¿ƒæ­£æ˜¯ WEKA Data Platform。MSKCC 高性能计算部门负责äº?Jessica Audette 表示åQšâ€œWEKA å¯?MSK çš„åª„å“æ·±˜qœã€‚它是我们的关键òq›_°ä¹‹ä¸€åQŒå¸®åŠ©æˆ‘ä»¬åœ¨å¤šä¸ª HPC 工作负è²ä¸­åŠ å¿«ç§‘ç ”æˆæžœçš„转化。â€?/p>

MSKCC 高性能计算部门负责�Jessica Audette

MSKCC 高性能计算部门负责�Jessica Audette

MSKCC 通过 IO500 基准‹¹‹è¯•åQŒéªŒè¯äº† IRIS ­‘…çñ”集群的性能和效率,¼‹®ä¿å…¶èƒ½æ»¡èƒö基因¾l„å­¦ã€è‚¿ç˜¤å­¦å’Œè®¡½Ž—生物学½{‰å‰æ²¿ç ”½I¶çš„高计½Ž—需求。通过˜q™ä¸€åŸºå‡†‹¹‹è¯•åQŒMSKCC ä¸ä»…展示了在技术选择上的å‰çž»æ€§ï¼Œæ›´è¡¨æ˜Žäº†å…¶è‡´åŠ›äºŽåˆ©ç”¨™å¶å°–¿U‘技加速科研çªç ´ã€ä¼˜åŒ–患者预åŽçš„军_¿ƒã€‚æ­¤‹Æ¡å‡ºè‰²çš„ IO500 æˆç‡W是在 WEKA æ•°æ®òq›_°ä¸Šå®Œæˆçš„åQŒè¿›ä¸€æ­¥éªŒè¯äº† WEKA 在高性能计算环境中的å“越能力与强劲表现ã€?/p>

‹¹‹è¯•¾l“果关键亮点

  • 供应商:WEKA
  • æ–‡äšg¾pÈ»ŸåQšWekaFS
  • 客户节点敎ͼš261
  • 总进½E‹æ•°åQ?7,144
  • IO500 分数åQ?65.49
  • 带宽 (BW) åQ?52.54 GiB/s
  • 元数æ?(MD)åQ?,753.69 kIOP/s

èƒ½æºæ¶ˆè€—和冷å´éœ€æ±‚的增加

更少节点åQŒæ›´é«˜æ•ˆçŽ?/h3>

WEKA 在仅使用 261 个客æˆïL«¯èŠ‚ç‚¹çš„æƒ…å†µä¸‹åQŒå–得了665.49çš?IO500分数åQŒè€ŒæŸäº›ä¼ ¾lŸåˆ†å¸ƒå¼æ–‡äšg¾pÈ»ŸåQˆå¦‚ LustreåQ‰åˆ™éœ€è¦?2,080 个客æˆïL«¯èŠ‚ç‚¹æ‰èƒ½è¾‘Öˆ° 797.04 的分数。这表明åQŒWEKA 能够在更ž®‘的资æºä¸‹æä¾›å“­‘Šçš„æ€§èƒ½åQŒä»Žè€Œæ˜¾è‘—é™ä½Žç¡¬ä»‰™œ€æ±‚ã€ç”µåŠ›æ¶ˆè€—å’Œæ“ä½œå¤æ‚性ã€?/p>

 

节点数的å‡å°‘æ„味ç€ä¼ä¸šèƒ½å¤Ÿä»¥è¾ƒä½Žçš„¼‹¬äšg投入ã€è¾ƒä½Žçš„能耗和½Ž€åŒ–çš„˜qè¥½Ž¡ç†åQŒä¾ç„¶èŽ·å¾—å“­‘Šçš„æ€§èƒ½ã€‚è¿™ä¸ä»…èƒ½æ˜¾è‘—èŠ‚çœæˆæœ¬ï¼Œ˜q˜èƒ½é™ä½Žå¯¹çŽ¯å¢ƒçš„å½±å“åQŒä‹Éå…¶æˆä¸ºé‚£äº›æ—¨åœ¨æœ€å¤§åŒ–投资回报率(ROIåQ‰åƈå‡å°‘¼„Œ™ƒö˜q¹çš„ä¼ä¸šçš„ç†æƒ³é€‰æ‹©ã€?/p>

å“越的元数æ®å¤„ç†èƒ½åŠ›

WEKA å…ƒæ•°æ®æ€§èƒ½æ–šw¢è¡¨çްå“è¶ŠåQŒè¾¾åˆîCº†Â 1,753.69 kIOP/såQŒæŽ¥˜q?Lustre 895.35 kIOP/s 的两å€ã€‚这一æˆç‡W充分展现äº?WEKA 在元数æ®å¯†é›†åž‹åœºæ™¯ä¸­çš„强大优势,å¦?AI/ML 模型训练ã€å¤§è§„模仿真以åŠåŸºå› ¾l„ç ”½I¶ç­‰å·¥ä½œè´Ÿè²åQŒä‹Éå…¶æˆä¸ºé¦–选解å†Ïx–¹æ¡ˆã€?/p>

 

此外åQŒWEKA åœ?strong> easy stat 性能‹¹‹è¯•中达åˆîCº†Â 15,370.21 kIOP/såQŒå¤§òq…领先于 Lustre çš„Â?strong>1,739.90 kIOP/såQŒè¿›ä¸€æ­¥å¬må›ÞZº†å…¶åœ¨å…ƒæ•°æ®å¤„ç†é¢†åŸŸçš„领先åœîC½ã€?/p>

 

元数æ®å¯†é›†åž‹æ“作åQˆä¾‹å¦?AI/ML 模型训练ã€å¤§è§„模仿真åŠåŸºå› ç»„研究åQ‰é€šå¸¸æ˜¯ä¼ ¾lŸå­˜å‚¨ç³»¾lŸçš„瓉™¢ˆæ‰€åœ¨ã€‚然而,WEKA 凭借其无与伦比的元数æ®å¤„ç†èƒ½åŠ›åQŒå¤§òq…æå‡äº†æ•°æ®è®‰K—®ä¸Žå¤„ç†é€Ÿåº¦ã€æ¨¡åž‹è®­¾lƒæ•ˆçއ以åŠé¦–‹Æ¡å“应时间。这¿Uå“­‘Šçš„æ€§èƒ½ä¸ä»…能够帮助ä¼ä¸šåŠ é€Ÿåˆ›æ–°ã€æå‡ç”Ÿäº§åŠ›åQŒè¿˜èƒ½ç¡®ä¿å…¶åœ¨ç«žäº‰æ¿€çƒˆçš„市场中始¾lˆä¿æŒé¢†å…ˆä¼˜åŠÑ€?/p>

ä¸ÞZ»€ä¹ˆé€‰æ‹© WEKAåQ?/h2>

æ— ç¼æ‰©å±• 

WEKA çš„èÊY件定义存储架构以½Ž€‹z高效的方å¼å®žçŽ°æ— ç¼æ‰©å±•åQŒé¿å…äº†å¤æ‚é…置的ç¹ç,让ä¼ä¸šèƒ½å¤Ÿéšç€æ•°æ®éœ€æ±‚的增长è½ÀL¾æ‰©å±•存储能力。Â?/p>

 

æ— ä¸Žä¼¦æ¯”çš„å…ƒæ•°æ®æ€§èƒ½Â 

䏓䨓AI å’?ML½{‰çŽ°ä»£åŒ–å·¥ä½œè´Ÿè²è€Œæ‰“造,WEKA å“è¶Šçš„å…ƒæ•°æ® IOPS å¯å®žçŽ°æ›´å¿«ã€æ›´å¯é çš„æ•°æ®å¤„ç†ï¼ŒåŠ©åŠ›ä¼ä¸šä»¥é—ªç”µèˆ¬çš„速度驱动创新。Â?/p>

 

æžè‡´æ•ˆçއåQŒé™æœ¬å¢žæ•ˆÂ?/strong>

通过显著更少的节点实现顶ž®–性能åQŒWEKA 大幅é™ä½Žäº†åŸº¼‹€è®¾æ–½å’Œè¿¾l´æˆæœ¬ï¼Œè®©ä¼ä¸šç”¨æ›´å°‘的投入实现更多ä­h倹{€?/p>

 

é¢å‘未æ¥çš„å“­‘Šè®¾è®¡Â?/strong>

凭借对 NVMe 的原生支æŒä»¥åŠå…ˆ˜q›çš„òq¶è¡Œæ–‡äšg¾pÈ»ŸåŠŸèƒ½åQŒWEKA 完美契åˆä¸‹ä¸€ä»£å·¥ä½œè´Ÿè½½çš„需求,¼‹®ä¿æ‚¨çš„å­˜å‚¨åŸºç¡€è®¾æ–½å§‹ç»ˆå¤„äºŽè¡Œä¸šå‰æ²¿ã€‚Â?/p>

 

WEKA ä¸ä»…是一¿U存储解å†Ïx–¹æ¡ˆâ€”—更是一个å˜é©æ€§çš„创新òq›_°åQŒä¸“为满­‘Ïxœ€è‹›åˆ»çš„业务需求而设计,助力ä¼ä¸šå®žçŽ°åˆ›æ–°ã€æå‡æ•ˆçŽ‡ï¼Œòq¶è½»æ‘Ö®žçŽ°æ‰©å±•ã€?/strong>

实际影å“

在应å¯?AI/ML 工作‹¹ã€åŸºå› ç»„‹¹‹åºå’Œé‡‘èžå¾æ¨¡ç­‰å¤æ‚ä»ÕdŠ¡æ—Óž¼ŒWEKA 凭借哭‘Šçš„æ€§èƒ½ä¸ÞZ¼ä¸šåˆ›é€ äº†å·¨å¤§çš„ä­h倹{€‚å…¶­‘…越传统存储¾pÈ»Ÿçš„æ— ä¸Žäëu比的能力åQŒä‹Éå…¶æˆä¸ÞZ¼ä¸šæ‰©å±•高性能计算 (HPC) çŽ¯å¢ƒæ—¶çš„é¦–é€‰æ–¹æ¡ˆï¼Œä»¥æœ€é«˜æ•ˆçŽ‡å’Œæœ€ä½Žå¤æ‚度满èƒö业务需求ã€?/p>

 

MSK 癌症中心çš?IRIS ­‘…çñ”集群正是一个典型案例。通过 WEKA 的支æŒï¼Œè¯¥é›†¾Ÿ¤åœ¨ AI 驱动的癌症研½I¶ä¸­æ˜¾è‘—加速了¿U‘ç ”˜q›å±•åQŒç¾ƒçŸ­äº†å‘现周期åQŒå®žçŽîCº†æ‹¯æ•‘生命的çªç ´ã€‚这一æˆåŠŸæ¡ˆä¾‹ç”ŸåŠ¨å±•çŽ°äº?WEKA 在现代研½I¶ä¸Žåˆ›æ–°é¢†åŸŸçš„æ·±˜qœå˜é©æ€§åª„å“ã€?/p>

 

如果æƒÏx·±å…¥äº†è§£å®žçŽ°è¿™äº›æˆæžœçš„é…ç½®¾l†èŠ‚åQŒè¯·å‚阅åQ?/p>

WEKA é…ç½®åQšhttps://io500.org/submissions/configuration/719

¾l“语

WEKA åœ?IO500 基准‹¹‹è¯•中的å“越表现ä¸ä»…仅是一个数字,更是我们在高性能存储领域æŒç®‹å¼€æ‹“创新的鲜明è§è¯ã€‚凭借无与äëu比的效率ã€å“­‘Šçš„æ‰©å±•能力和强大的元数æ®å¤„ç†åŠŸèƒ½ï¼ŒWEKA æ•°æ®òq›_°æ­£é‡æ–°å®šä¹?AIã€åŸºå› ç»„学和大规模仿真等çŽîC»£åŒ–工作负载的å¯èƒ½æ€§ã€?/p>

 

Memorial Sloan Kettering 癌症中心 IRIS ­‘…çñ”集群的æˆåŠŸæ¡ˆä¾‹ï¼Œç”ŸåŠ¨è¯ é‡Šäº?WEKA å¦‚ä½•åŠ é€Ÿç§‘ç ”è¿›å±•åÆˆæ”¹å˜ç ”ç©¶æˆæžœã€‚无论是应对ž®–端¿U‘学挑战åQŒè¿˜æ˜¯ä¼˜åŒ–ä¼ä¸šé«˜æ€§èƒ½è®¡ç®—环境åQŒWEKA 都以兼具½Ž€‹z性与å“越性能的未æ¥è§£å†Ïx–¹æ¡ˆï¼Œä¸ºæ¯ä¸€‹Æ¡çªç ´ä¿é©¾æŠ¤èˆªã€?/p>

 

在高性能计算需求日益增长的时代åQŒWEKA å§‹ç»ˆèµ°åœ¨è¡Œä¸šå‰æ²¿åQŒåŠ©åŠ›ä¼ä¸šä¸Žç ”究机构½Hç ´æžé™ã€å®žçŽ°åˆ›æ–°ã€è§£é”未æ¥çš„æ— é™å¯èƒ½ã€?/p>

颠覆¿U‘ç ”åQšWEKA 拿下 IO500 关键胜利åQŒäØ“ AIã€åŸºå› ã€è¶…½Ž—注入创新强动力

è”系瑞技

æ‚¨æ­£åœ¨äØ“æ‚¨çš„åº”ç”¨å¯ÀL‰¾ ½H破性的性能ã€å¼¹æ€§ã€å¯æ‰©å±•性和数æ®ç‰|´»æ€§å—åQ?那就立å³è”系瑞技å§ã€?

颠覆¿U‘ç ”åQšWEKA 拿下 IO500 关键胜利åQŒäØ“ AIã€åŸºå› ã€è¶…½Ž—注入创新强动力最先出现在瑞技¿U‘技ã€?/p> ]]> AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧 //51269984.cn/bytebridge-blog/weka-predictions-for-it-trends-in-2025.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=weka-predictions-for-it-trends-in-2025 Thu, 16 Jan 2025 10:24:39 +0000 //51269984.cn/?p=27030 éšç€2024òq´çš„¾l“æŸåQŒæ˜¯æ—¶å€™å±•望未æ¥ï¼Œå¯?025òq´çš„­‘‹åŠ¿åšå‡ºä¸€äº›å¤§èƒ†é¢„‹¹‹äº†ã€‚å°½½Ž¡é¢„‹¹‹æœªæ¥æ€ÖM¼šæœ‰ä¸¼‹®å®šæ€§ï¼Œä½?0 […]

å¡‘é€?AI 未æ¥åQšWEKA 展望2025òq?IT ­‘‹åŠ¿æœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]>

éšç€2024òq´çš„¾l“æŸåQŒæ˜¯æ—¶å€™å±•望未æ¥ï¼Œå¯?025òq´çš„­‘‹åŠ¿åšå‡ºä¸€äº›å¤§èƒ†é¢„‹¹‹äº†ã€‚å°½½Ž¡é¢„‹¹‹æœªæ¥æ€ÖM¼šæœ‰ä¸¼‹®å®šæ€§ï¼Œä½?025òq´çš„关键­‘‹åŠ¿å·²ç»åˆéœ²ç«¯å€ªã€‚æå‰æŽ¢ç´¢è¿™äº›è¶‹åŠ¿ï¼Œä¸ä»…能帮助ä¼ä¸šæŠ“使œºé‡ï¼Œ˜q˜èƒ½ä»Žå®¹åº”对挑战。在 WEKAåQŒæˆ‘们希望与大家分äínå¯?025òq?IT 领域几大­‘‹åŠ¿çš„è§è§£ï¼Œä»¥åŠå®ƒä»¬å¯¹å¸Œæœ›ä¿æŒç«žäº‰åŠ›çš„ä¼ä¸šæ„味ç€ä»€ä¹ˆã€?/p>


以下是我们预‹¹‹å°†åœ?025òq´å¡‘é€?IT 战略的几个é‡è¦è¶‹åŠ¿ï¼š

AI 的“第二æ‡L‹¹ªæ½®â€â€”—推ç†ä¸Žä¼˜åŒ–预训¾lƒæ¨¡åž?

AI 的“第二æ‡L‹¹ªæ½®â€â€”—推ç†ä¸Žä¼˜åŒ–预训¾lƒæ¨¡åž? srcset=

åœ?AI å‘展的“第一波浪潮â€ä¸­åQŒä¼ä¸šä¸»è¦ä¸“注于基础模型的开å‘和训练åQŒäØ“ AI çš„é©æ–°èƒ½åŠ›æ‰“ä¸‹äº†åšå®žåŸºç¡€ã€‚而到äº?025òqß_¼Œ˜q™ä¸€é‡ç‚¹ž®†å‘推ç†å’?strong>优化预训¾lƒæ¨¡åž‹è{¿U?/strong>。ä¼ä¸šå°†ä¸å†èŠÞp´¹å¤§é‡æ—‰™—´å’Œèµ„æºä»Žé›¶å¼€å§‹æž„建新的模型,而是更們֑于利用现有的预训¾lƒæ¨¡åž‹ï¼Œòq¶æ ¹æ®å…·ä½“需求进行定制ã€?/p>

 

½Ž€å•æ¥è¯ß_¼Œé¢„è®­¾lƒæ¨¡åž‹å°±åƒä¸€ä¸ªâ€œä¸‡èƒ½æ¨¡ç‰ˆâ€ï¼Œä¼ä¸šä¸å†éœ€è¦ä»Žå¤´æ‰“造,而是通过微调让它更脓åˆè‡ªå·Þqš„业务需求。这¿Uæ–¹å¼ä¸ä»…çœæ—¶çœåŠ›ï¼Œ˜q˜èƒ½å¿«é€Ÿä»Žæ•°æ®ä¸­æŒ–掘出有ä­h值的‹zžå¯ŸåQŒå°¤å…¶æ˜¯åœ?strong>åŒÈ–—ã€?strong>金èžå’?strong>é›¶å”®½{‰é¢†åŸŸã€?/p>

 

对于 IT 领导者æ¥è¯ß_¼Œ˜q™æ„味ç€éœ€è¦é‡æ–°æ€è€?AI ½{–略。é‡ç‚¹å°†ä»Žä»¥æ¨¡åž‹è®­ç»ƒä¸ÞZ¸»çš„基¼‹€è®¾æ–½è½¬å‘优化推ç†å·¥ä½œè´Ÿè²çš„基¼‹€è®¾æ–½ã€?strong>高性能ã€?strong>低åšg˜q?/strong>ä¸?strong>å?/strong>扩展的系¾lŸå°†æˆäؓ实现 AI æˆåŠŸçš„å…³é”®ã€?/p>

电力是“新货å¸â€â€”â€”é‡æ–°å®šä¹?AI ¾l济中的能效

AI 的强大需è¦å¤§é‡è®¡½Ž—能力,而这背åŽéœ€è¦çš„电力资æºåŒæ ·æƒŠähã€‚ç„¶è€Œï¼Œå…¨çƒæ•°æ®ä¸­å¿ƒçš„æ‰©å¼ é€Ÿåº¦å·²ç»å¿«åˆ°è®©ç”µ¾|‘有些“喘ä¸è¿‡æ°”â€ã€?/p>

 

2025òqß_¼Œèƒ½æºæ•ˆçއž®†æˆä¸?AI ¾l济中的军_®šæ€§å› ç´ ã€‚那些能够最大化数æ®ä¸­å¿ƒèƒ½æºæ•ˆçŽ‡çš„ç»„¾l‡æœºæž„,以åŠé€‰æ‹©¿U‰æŒå¯æŒ¾l­å‘展ç†å¿ëŠš„云æœåŠ¡ä¾›åº”å•†çš„ä¼ä¸šï¼Œž®†åœ¨å‡è½» AI 对电¾|‘造æˆåŽ‹åŠ›çš„åŒæ—¶å®žçŽ°æ›´é«˜çš„ AI 产出。这ž®†æŽ¨åŠ¨ç›¸å…³é¢†åŸŸçš„æŠ•èµ„åQ?/p>

 

节能的硬件设计:优化功耗与性能比的¼‹¬äšgž®†æˆä¸ºå…³é”®ã€‚䏓䏸™ƒ½æ•ˆè®¾è®¡çš„先进 GPUåQˆå›¾å½¢å¤„ç†å™¨åQ‰ã€DPUåQˆæ•°æ®å¤„ç†å™¨åQ‰å’Œ CPUåQˆä¸­å¤®å¤„ç†å™¨åQ‰å°†æˆäØ“ AI ˜qè¥çš„必备选择ã€?/p>

 

创新冷å´è§£å†³æ–ÒŽ¡ˆåQ?/strong>液冷和浸没å¼å†·å´½{‰æ–°å…´æŠ€æœ¯å°†æœ‰åŠ©äºŽåœ¨ä¿æŒé«˜æ€§èƒ½çš„åŒæ—‰™™ä½Žèƒ½è€—ã€?/p>

 

å¯å†ç”Ÿèƒ½æºæ•´åˆï¼š­‘Šæ¥­‘Šå¤šçš„ä¼ä¸šå°†é‡‡ç”¨å¯å†ç”Ÿèƒ½æºï¼Œòq¶æŽ¢ç´¢ç¢³¿U¯åˆ†½{‰ç­–略,以抵æ¶?AI ˜qè¥å¯¹çŽ¯å¢ƒçš„å½±å“ã€?/p>

 

½Ž€è€Œè¨€ä¹‹ï¼Œèƒ½æ•ˆä¸ä»…影哿ˆæœ¬åQŒæ›´å†›_®šç«žäº‰æˆèÓ|。è°èƒ½ä»¥æœ€ž®‘çš„èƒ½æºæ¶ˆè€—高效扩å±?AI 工作负è²åQŒè°ž®Þpƒ½åœ¨èµ„æºç´§å¼ çš„æœªæ¥å æ®ä¼˜åŠ¿ã€?/p>

为“超大规模计½Ž—â€åšå¥½å‡†å¤‡â€”—打造é¢å‘未æ¥çš„æ•°æ®åŸºç¡€è®¾æ–½

“超大规模计½Ž—â€ï¼ˆç™¾äº¿äº¿æ¬¡è®¡ç®—åQŒExascale ComputingåQ‰ï¼Œâ€”—毿U’至ž®‘执行一百亿亿次计算åQˆå³ 10¹â?‹Æ¡è®¡½Ž—)——曾¾låªæ˜¯ä¸€ä¸ªé¥ä¸å¯åŠçš„æ¦‚念。而在2025òqß_¼Œ˜q™ä¸€æ„¿æ™¯æ­£åœ¨æˆäؓ现实。在 WEKAåQŒæˆ‘ä»¬äº²çœÆD§è¯äº†˜q™ä¸€å˜é©åQ?024òq´åˆåQŒæˆ‘们尚无ä“Q何超大规模计½Ž—的客户åQŒè€Œå¹´æœ«æ—¶åQŒå·²æœ‰å¤šå®¶å®¢æˆ·åœ¨½Ž¡ç†˜q™ç§è§„模的æ“v釿•°æ®ï¼Œå…¶ä¸­ä¸€ä½å®¢æˆïLš„½Ž¡ç†æ•°æ®é‡æŽ¥˜q?0 EBåQˆè‰¾å­—节åQ?00äº?GBåQ‰ã€?/p>

 

ž®½ç®¡ç™¾äº¿äº¿æ¬¡è®¡ç®—ç›®å‰å¯èƒ½˜q˜æœªæ™®åŠåQŒä½†2025òq´å°†æˆäؓ更多ä¼ä¸šå¼€å§‹å…³æ³¨è¿™ä¸€é¢†åŸŸçš„关键节ç‚V€‚è¸å…¥è¿™ç‰‡æœªçŸ¥é¢†åŸŸçš„ä¼ä¸šž®†é¢ä¸´ç‹¬ç‰ÒŽŒ‘战,包括½Ž¡ç†åºžå¤§çš„æ•°æ®é›†åQŒä»¥åŠç¡®ä¿åŸº¼‹€è®¾æ–½çš?strong>坿‰©å±•æ€?/strong>å’?strong>å¯é æ€?/strong>ã€?/p>

 

对于 IT 领导者æ¥è¯ß_¼Œä¸ø™¶…大规模计½Ž—åšå¥½å‡†å¤‡æ„味ç€éœ€è¦åœ¨å­˜å‚¨ã€?strong>计算å’?strong>¾|‘络技术上˜q›è¡Œå¤§èƒ†æŠ•资。与æ·Þp°™­‘…大规模计算动æ€çš„供应商åˆä½œè‡³å…³é‡è¦ï¼Œ˜q™äº›ä¾›åº”商正在开å‘专为处ç†å‰æ‰€æœªæœ‰çš„æ•°æ®é‡å’Œå¤æ‚性而设计的解决æ–ÒŽ¡ˆã€?/p>

 

率先采用­‘…大规模计算的ä¼ä¸šæ‰€¿U¯ç¯çš„ç»éªŒï¼Œž®†äØ“æœªæ¥æ›´å¹¿æ³›çš„应用奠定基础。那些敢于直é¢ç™¾äº¿äº¿‹Æ¡è®¡½Ž—挑战的¾l„织åQŒå°†åœ¨æœªæ¥ä»¥æ•°æ®é©±åŠ¨çš„ç»‹¹Žä¸­å æ®é¢†å…ˆåœîC½ã€?/p>

DPU 的崛起——颠覆基¼‹€è®¾æ–½æ•ˆçŽ‡çš„å…³é”®åŠ›é‡?

2025òq´å°†æ˜?DPUåQ?æ•°æ®å¤„ç†å™¨ï¼‰å¤§æ”¾å¼‚彩的一òqß_¼Œ˜q™äº›å¼ºå¤§çš„处ç†å™¨ž®†æˆä¸ºçްä»?IT 基础设施的核心è{æŠ˜ç‚¹ã€‚åƒ NVIDIA çš?BlueField-3 ˜q™æ ·çš?DPUåQŒä¸“为å¸è½½å…³é”®ä“Q务而设计,包括¾|‘络ã€å­˜å‚¨å’Œå®‰å…¨½{‰åŠŸèƒ½ï¼Œä»Žè€Œå‡è½?CPU å’?GPU 的负担,使系¾lŸè¿è¡Œæ›´åŠ é«˜æ•ˆã€?/p>

 

éšç€ AI 工作负è²ã€äº‘原生应用和分布弾pÈ»Ÿçš„快速增长,ä¼ä¸šéœ€è¦ä½Žå»¶è¿Ÿã€é«˜åžåé‡çš„æ€§èƒ½åQŒè€?DPU æä¾›äº†ä¸€ä¸ªæ—¢èƒ½æå‡å¯æ‰©å±•性åˆèƒ½é™ä½ŽåŠŸè€—çš„è§£å†³æ–ÒŽ¡ˆã€?/p>

 

DPU 的好处在哪里åQŸçœ‹çœ‹è¿™äº›äº®ç‚¹ï¼š

 

优化 AI ½Ž¡é“åQ?/strong>通过处ç†å¤–å›´ä»ÕdŠ¡åQŒDPU 释放äº?CPU å’?GPU 的资æºï¼Œä»Žè€Œä‹É AI 核心ä»ÕdŠ¡æ›´åŠ é«˜æ•ˆã€?/p>

 

支æŒåˆ†å¸ƒå¼ç³»¾lŸï¼šéšç€ä¼ä¸šéƒ¨çÖv更多分布å¼åº”用,DPU 能够æä¾›æ‰€éœ€çš„高性能和扩展能力,¼‹®ä¿˜q™äº›å·¥ä½œè´Ÿè²çš„æ— ¾~管ç†ã€?/p>

 

æå‡å®‰å…¨æ€§ï¼šDPU ˜q˜å¯ä»¥é€šè¿‡¼‹¬äšg隔离和安全ä“Q务å¸è½½ï¼Œæå‡¾pÈ»Ÿçš„æ•´ä½“弹性ã€?/p>

 

对于 IT 领导者æ¥è¯ß_¼Œ2025òq´å°†æ˜¯å°† DPU 集æˆåˆ°åŸº¼‹€è®¾æ–½ä¸­çš„关键时刻。率先采用这一技术的ä¼ä¸šž®†åœ¨ä¼˜åŒ–性能和能效方é¢èŽ·å¾—æ˜¾è‘—ä¼˜åŠÑ€?/p>

æ€È»“

AI 推ç†ä½œäØ“½W¬äºŒæ³¢æµªæ½®ã€èƒ½æºæ•ˆçއæˆä¸ºç«žäº‰ä¼˜åŠÑ€è¶…大规模计½Ž—的崛è“vä»¥åŠ DPU 的普å? srcset=

é¢„æµ‹æœªæ¥æ€ÀL˜¯éœ€è¦æƒ³è±¡åŠ›å’Œæ´žå¯ŸåŠ›ã€‚è™½ç„¶åÆˆéžæ‰€æœ‰é¢„‹¹‹éƒ½ä¼šå®žçŽŽÍ¼Œä½?025òq´å·²¾l显现出许多­‘‹åŠ¿çš„é›å½¢ã€‚AI 推ç†ä½œäØ“½W¬äºŒæ³¢æµªæ½®ã€èƒ½æºæ•ˆçއæˆä¸ºç«žäº‰ä¼˜åŠÑ€è¶…大规模计½Ž—的崛è“vä»¥åŠ DPU 的普åŠâ€”—这些ä¸ä»…仅是预‹¹‹ï¼Œè€Œæ˜¯å·²ç»åŠ é€Ÿå‘展的现实ã€?/p>

 

åœ?WEKAåQŒæˆ‘ä»¬è‡´åŠ›äºŽé€šè¿‡ä¸“äØ“åº”å¯¹æœªæ¥æŒ‘æˆ˜è€Œæ‰“é€ çš„å‰æ²¿è§£å†³æ–ÒŽ¡ˆåQŒåŠ©åŠ›å„¿Uä¼ä¸šåº”对这些å˜é©ï¼Œæˆ‘们é¢å‘未æ¥çš?strong>云原生的架构ã€?strong>支挭‘…大规模计算的数æ®åã^åŽÍ¼Œä»¥åŠå¯?DPU å’?GPU ½{?strong>下一代硬件的支æŒåQŒç¡®ä¿ä¼ä¸šèƒ½å¤Ÿé«˜æ•ˆæ‰©å±•åÆˆä¿æŒå“è¶Šæ€§èƒ½ã€‚èµ°åœ¨è¿™äº›è¶‹åŠ¿å‰æ²¿ï¼Œž®†å¸®åŠ©ä¼ä¸šå……分释攑օ¶ IT 投资的潜力,在瞬æ¯ä¸‡å˜çš„ AI 驱动的世界中蓬勃å‘展ã€?/p>

 

让我们一赯‚¿ŽæŽ¥ä¸€ä¸ªå……满å˜é©ä¸Žæœºé‡çš?025å§ï¼

å¡‘é€?AI 的未æ¥ï¼šWEKA å¯?025òq?IT ­‘‹åŠ¿é¢„æµ‹

è”系瑞技

AI å‘展日新月异åQŒå„¿U?AI 产å“层出ä¸ç©·åQŒå…¶æ­£åœ¨åŠ å…¥èžå…¥å’Œæ·±åˆÀL”¹å˜æˆ‘们的生活。WEKA 是一个专业的 AI æ•°æ®å¤„ç†òq›_°åQŒä¸“䏸™¶…大规模数æ®å¤„ç†è€Œç”Ÿã€?/p>

å¡‘é€?AI 未æ¥åQšWEKA 展望2025òq?IT ­‘‹åŠ¿æœ€å…ˆå‡ºçŽ°åœ¨ç‘žæŠ€¿U‘技ã€?/p> ]]>