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智能時代的存儲演進(jìn)

浪潮存儲 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-06-07 17:40 ? 次閱讀
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人工智能、大數(shù)據(jù)、云等新技術(shù)興起對存儲發(fā)展帶來哪些新的沖擊,浪潮存儲如何制定未來的發(fā)展路線?在日前的浪潮IPF2018大會上,浪潮存儲研發(fā)總監(jiān)李輝和Gartner VP Stanley,就智能時代的存儲演進(jìn)共同接受了媒體采訪。

智能,拉近兩大平行世界

今天我們生活的世界,形成了兩個平行世界,一層是我們的物理世界,另一層則是由各種智能終端、傳感器、服務(wù)器、存儲設(shè)備所匯聚及衍生的數(shù)據(jù)及其交互行為,所形成的數(shù)字世界。這兩個世界并非割裂,而是通過數(shù)據(jù)載體來交互信息和進(jìn)行融合。

Stanley在IPF2018演講

注:據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示, 2020年互聯(lián)設(shè)備達(dá)到260億臺,移動設(shè)備74億臺

因?yàn)閿?shù)據(jù)承載著人們的社交信息,我們才能與世界每一個角落交流;因?yàn)閿?shù)據(jù)記載了每一條道路的信息,自動駕駛才能平穩(wěn)地行駛于其上;也是因?yàn)閿?shù)據(jù)匯聚了從訂單導(dǎo)入、工序制定到機(jī)床生產(chǎn)等各環(huán)節(jié)的信息,智能產(chǎn)線才能開工運(yùn)轉(zhuǎn)。可以說,現(xiàn)在及未來任何一種商業(yè)模式、每個人的工作和生活,都將被數(shù)據(jù)及其內(nèi)蘊(yùn)信息的智能應(yīng)用所改變。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度來看,只有站在兩個世界之上,跨越物理世界和數(shù)字世界的交點(diǎn)(即進(jìn)行智能時代的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型),才能獲得完整的產(chǎn)業(yè)機(jī)會。而IT廠商的使命,就是為各行各業(yè)的再一次轉(zhuǎn)型提供專業(yè)的數(shù)字化產(chǎn)品和方案。

AI改變IO的本質(zhì)

“在智能時代,智能信息應(yīng)用和數(shù)據(jù)智能技術(shù)兩者是互促式創(chuàng)新?!盙artner VP Stanley表示。 “在數(shù)據(jù)存儲的歷史上,存儲面對的應(yīng)用是老三樣,即數(shù)據(jù)庫、文件和流媒體;今天,在智能時代驅(qū)動下,存儲要面對新三樣應(yīng)用,即Cloud、Big Data和AI,這是智能應(yīng)用的三層進(jìn)階和實(shí)現(xiàn)路徑?!崩顺贝鎯ρ邪l(fā)總監(jiān)李輝表示。

新三樣的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn):規(guī)模、性能、共享與管理

老三樣應(yīng)用促使傳統(tǒng)存儲在性能、安全性、可靠性上有了比較好的解決方案,新三樣應(yīng)用對存儲提出了更多的要求。

在智能時代,數(shù)據(jù)成為核心資產(chǎn)和基礎(chǔ)生產(chǎn)資料,企業(yè)期望能做到數(shù)據(jù)及其所蘊(yùn)藏信息的最大化共享。因此,李輝認(rèn)為:“新三樣應(yīng)用不僅是把基礎(chǔ)設(shè)施的資源價值最大化地挖掘出來,更需要把整個數(shù)據(jù)資源——無論是關(guān)鍵數(shù)據(jù),還是以前認(rèn)為沒有價值的數(shù)據(jù),價值都能夠最大化地挖掘出來、貢獻(xiàn)出來。其本質(zhì)上是基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源在超大規(guī)模應(yīng)用下進(jìn)行共享的問題?!?/p>

這首先對存儲規(guī)模提出了挑戰(zhàn)。從云計(jì)算來看,云計(jì)算的應(yīng)用多達(dá)幾十種、上百種,客戶可能有幾百個、甚至上千個虛擬機(jī),承載成千上萬個虛擬桌面。作為它的整個后臺,存儲集群會規(guī)模很大。從大數(shù)據(jù)或者AI來看,其數(shù)據(jù)量非常之龐大,可能擁有十億或者百億的文件,構(gòu)成一個龐大的數(shù)據(jù)鏈。這就決定了,大數(shù)據(jù)或AI需要借助一個很大的集群,包括服務(wù)器集群、存儲集群或GPU集群來服務(wù)上層業(yè)務(wù)。

其次,新三樣應(yīng)用對存儲性能提出了更大的挑戰(zhàn)。無論是面向文件和對象的OPS的性能,還是面向云虛擬機(jī)環(huán)境下IOPS的性能,新三樣應(yīng)用都帶來了第二個非常大的挑戰(zhàn),就是性能一定要足夠高。比如現(xiàn)在一些應(yīng)用,已經(jīng)到了百萬級的IOPS,已經(jīng)到了TB級的帶寬。

第三,云、大數(shù)據(jù)、AI需要在設(shè)施資源和數(shù)據(jù)資源的共享基礎(chǔ)上進(jìn)行再利用,這對數(shù)據(jù)的共享與管理帶來挑戰(zhàn)?,F(xiàn)在及未來,客戶追求的是全局最大化共享,而不僅僅是局部或內(nèi)部共享。Stanley表示,“大數(shù)據(jù)或AI應(yīng)用實(shí)際上需要把一些之前扔掉的數(shù)據(jù)重新拿回來做分析,扔掉的數(shù)據(jù)反而會產(chǎn)生很大的價值。”李輝表示,“數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)共享、要流動的話,可能牽扯到幾百個乃至更多的數(shù)據(jù)存儲節(jié)點(diǎn),涉及數(shù)萬個數(shù)據(jù)卷或者數(shù)百萬個文件。這些數(shù)據(jù)資源,需要通過統(tǒng)一架構(gòu)來支撐、統(tǒng)一管理平臺來調(diào)度和組織,在共享和管理上有很多技術(shù)上的挑戰(zhàn)。”

標(biāo)本兼治,以智變促質(zhì)變

新三樣對存儲系統(tǒng)帶來了更高的技術(shù)要求,主要集中在六大方面:存儲架構(gòu)與數(shù)據(jù)服務(wù)、存儲內(nèi)外的高速互聯(lián)、空間資源的超大規(guī)模池化、資源池內(nèi)數(shù)據(jù)的超高速流動(即匯聚和分發(fā))、對上層應(yīng)用(尤其是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI應(yīng)用框架、平臺、生態(tài))的超密對接、數(shù)據(jù)中心級的統(tǒng)一智能管理與調(diào)度。因?yàn)橛猩鲜鲂枨螅F(xiàn)在存儲的構(gòu)建方法和使用技術(shù)也有所改變。

對于這六大方面的技術(shù)需求,在存儲系統(tǒng)上應(yīng)標(biāo)本兼治。

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和AI是智能應(yīng)用的上層建筑,存儲與服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和云平臺則構(gòu)成基礎(chǔ)設(shè)施。首先,存儲作為基礎(chǔ)設(shè)施之一,其系統(tǒng)架構(gòu)是本。架構(gòu)的一致性和歸一性會給數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)實(shí)施帶來互聯(lián)互通、共享統(tǒng)管方面的保證,帶來全方位的CAPEX和OPEX節(jié)省。其次,生長于架構(gòu)上的新技術(shù)、新特性、新功能,則是標(biāo),通過這些創(chuàng)新,存儲可以完美適配不同的應(yīng)用場景。

存儲架構(gòu)發(fā)展到現(xiàn)在,主流的存儲架構(gòu)趨勢有兩個:

一個是傳統(tǒng)存儲(即磁盤存儲)的Scale-up縱向擴(kuò)展架構(gòu)。通過對Scale-up架構(gòu)進(jìn)行重構(gòu),增加一定的Scale-out橫向擴(kuò)展能力,以及更多技術(shù)特性和功能,可以更好地滿足智能時代新三樣應(yīng)用的架構(gòu)需求。比如增加高端存儲特性,滿足新三樣應(yīng)用的高端超高性能應(yīng)用;又如存儲在同一套架構(gòu)上支持磁盤、磁盤固態(tài)盤混合、全固態(tài)盤等多種介質(zhì),提供磁盤存儲、混合存儲、全閃存儲等應(yīng)用模式,達(dá)到“統(tǒng)一存儲”的目的。

另一個主流架構(gòu)則是Scale-out,即分布式架構(gòu)。在數(shù)據(jù)量動輒PB級的時代,分布式存儲的應(yīng)用越來越廣泛。面向新應(yīng)用,分布式存儲最需要“All in One”架構(gòu),即一套架構(gòu)支持文件、塊、對象和大數(shù)據(jù)等不同類型的數(shù)據(jù)服務(wù)。這種分布式存儲在架構(gòu)上的一致性,能保證在基礎(chǔ)設(shè)施層面就地分發(fā)數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)復(fù)制和遷移,減少部署和運(yùn)維的復(fù)雜度,在一套技術(shù)體系內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期管理。

對于存儲規(guī)模來說,從應(yīng)用角度,PB級容量已經(jīng)是常態(tài)。十PB級、百PB級需求也已出現(xiàn),不久的未來,一些大型客戶會出現(xiàn)EB級容量需求。對此,Stanley表示,“現(xiàn)在存儲技術(shù)比較廣泛適用的是橫向擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)——分布式存儲。它可以同時增加容量、計(jì)算力和帶寬。也就是說,容量增長的同時,計(jì)算力跟帶寬均呈線性增長。這就解決了擴(kuò)展性的問題。分布式存儲發(fā)展到現(xiàn)在,其容量的衡量單位已經(jīng)是PB。”

Stanley在訪談現(xiàn)場

Stanley特別強(qiáng)調(diào):“由于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),如今數(shù)據(jù)增長的70%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),所以比起IOPS,大數(shù)據(jù)更多關(guān)注帶寬、容量和成本。而HDD,即傳統(tǒng)介質(zhì),在帶寬、容量方面相對于閃存更有競爭優(yōu)勢,而且它就是原始數(shù)據(jù)存儲的成本也更加低。所以如果要把之前扔掉的數(shù)據(jù),現(xiàn)在收回來,用于AI、大數(shù)據(jù)分析的話,混合存儲(磁盤和固態(tài)盤)架構(gòu)反而具備更多競爭優(yōu)勢?!?/p>

其次,對于數(shù)據(jù)訪問性能問題。關(guān)鍵應(yīng)用和虛擬機(jī)集群要求高IOPS,全閃存儲會是更好的選擇。一方面,全閃存儲使用固態(tài)存儲介質(zhì)技術(shù),比如3D NAND閃存技術(shù),還有一些新興介質(zhì)技術(shù),比如3D xpoint。通過全閃存儲系統(tǒng)內(nèi)的介質(zhì)全部固態(tài)硬盤化,可以大幅提高IOPS、時延和帶寬。另一方面過去20年里,主流的存儲介質(zhì)協(xié)議改變了很多。當(dāng)前主流的是SASSATA;NVMe和NVMe over Fabric也已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化,在此基礎(chǔ)之上,業(yè)界出現(xiàn)了NVMe固態(tài)硬盤。對比來看,NVMe SSD的高IOPS能力對比SAS SSD沒有更多改變,但是它的容量和擴(kuò)展規(guī)模更大,更重要的是,時延能大幅降低。

Stanley表示,“基于固態(tài)存儲技術(shù),我們還可以把一些存儲技術(shù)模塊打包,從快速存儲向內(nèi)存存儲來改變,帶動內(nèi)存計(jì)算技術(shù)的發(fā)展。這樣的話,內(nèi)存計(jì)算的方式發(fā)展起來之后,業(yè)界在數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)、應(yīng)用設(shè)計(jì)這些方面都要得到改變。所以說一個緯度的改變會帶動很多緯度的改變,包括這些應(yīng)用本質(zhì)的一些改變,應(yīng)用及其支撐的改變是相互的。”

場景驅(qū)動開發(fā),互聯(lián)網(wǎng)+存儲

Stanley表示,“云計(jì)算的出現(xiàn)其實(shí)也改變了客戶的購買模式。因?yàn)楹芏嗟幕A(chǔ)設(shè)施上云之后,它的上面的數(shù)據(jù)也就上云了,其實(shí)跟本地的存儲形成了一種競爭的關(guān)系?!?/p>

李輝表示,現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心在快速演進(jìn),大部分的數(shù)據(jù)中心都會遵循某個模式來發(fā)展。像一些互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心,或者一些高性能計(jì)算的數(shù)據(jù)中心,會做得比較激進(jìn)。這些數(shù)據(jù)中心主要是新建的,沒有一些固有的歷史包袱,它可以面向未來去更多的采用一些新架構(gòu)和新技術(shù)。政府或者企業(yè)的一些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心,問題可能就會比較大一些。因?yàn)樗纫弦恍┬屡d的應(yīng)用,同時還有一些過去建設(shè)了這么多年傳統(tǒng)的應(yīng)用,面臨的優(yōu)化、整合、數(shù)據(jù)上云、應(yīng)用上云等問題會比較多一些。

對此,浪潮存儲研發(fā)堅(jiān)持“場景驅(qū)動開發(fā)”模式,即“以客戶為中心、以應(yīng)用為導(dǎo)向、以技術(shù)為基礎(chǔ)、以創(chuàng)新為橋梁”,把新技術(shù)和新應(yīng)用結(jié)合在一起,針對典型場景進(jìn)行快速定制型開發(fā)和優(yōu)化,以最大限度地滿足用戶需求。浪潮存儲把新老應(yīng)用重新定義為傳統(tǒng)企業(yè)級應(yīng)用、視頻監(jiān)控、高性能計(jì)算、廣電媒資、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等七大一級場景,并將之分解為近百個二級場景。截止目前累計(jì)完成了近50個二級場景的定制和優(yōu)化,尤其是在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等方面,已經(jīng)做了大量的定制和優(yōu)化工作。

比如,針對私有云內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施的新老兼顧、優(yōu)化整合,浪潮增強(qiáng)了“異構(gòu)虛擬化”功能,支持業(yè)內(nèi)近90%、總計(jì)300多款存儲設(shè)備的異構(gòu)融合,能幫助用戶有效完成老系統(tǒng)升級、老設(shè)備利舊。又如,針對分布式存儲海量小文件的高性能處理要求,浪潮端到端優(yōu)化和增強(qiáng)了傳輸協(xié)議、數(shù)據(jù)聚合、服務(wù)集群、介質(zhì)分層等全流程上幾乎全部的處理模塊,“基本上我們是重構(gòu)了一遍”,李輝表示。當(dāng)前浪潮已經(jīng)把小文件處理能力從億級提升到了十億級,正在根據(jù)典型場景向百億級優(yōu)化。

“互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用的集成者、領(lǐng)先者和普及者。浪潮存儲既跟互聯(lián)網(wǎng)客戶合作,又跟政府和企業(yè)等非互聯(lián)網(wǎng)客戶合作,可以了解他們雙方各自的要求。在此基礎(chǔ)之上,通過浪潮存儲內(nèi)在的需求-開發(fā)-交付體系,創(chuàng)造互通有無、相互借鑒的創(chuàng)新橋梁?!崩钶x表示,“我們一方面可以針對包括互聯(lián)網(wǎng)在內(nèi)的特定用戶的典型場景快速定制和優(yōu)化,另一方面又把相關(guān)優(yōu)化普及到其他用戶中去。借鑒互聯(lián)網(wǎng)思維,借力互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,結(jié)伴互聯(lián)網(wǎng)用戶,這就是浪潮存儲的互聯(lián)網(wǎng)+?!?/p>

李輝在訪談現(xiàn)場

雙線發(fā)軔,高速發(fā)展

浪潮存儲在技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品布局上運(yùn)籌帷幄,以求滿足云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能對企業(yè)存儲的需求。

在產(chǎn)品布局方面,十余年如一日,浪潮在Scale-up和Scale-out兩大架構(gòu)基礎(chǔ)上不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品迭代。當(dāng)前浪潮存儲擁有兩大系列產(chǎn)品。一個是基于Scale-up架構(gòu)重構(gòu)而來的統(tǒng)一存儲系列,通過架構(gòu)革新和特性增強(qiáng),在同一架構(gòu)下支持兩類存儲,智能存儲(磁盤存儲和混合存儲)G2、智能全閃G2-F;另一個是基于Scale-out架構(gòu)的海量存儲系列,即分布式存儲,同樣在同一架構(gòu)下支持兩類產(chǎn)品,即統(tǒng)一分布式存儲UDS、軟件定義存儲SDS,這一套架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)文件、塊、對象和大數(shù)據(jù)四種數(shù)據(jù)服務(wù)。

兩大系列浪潮存儲產(chǎn)品雙線發(fā)軔,已廣泛應(yīng)用于金融、公安、能源、通信、教育等行業(yè),并得到了越來越多用戶的認(rèn)可,并在金融、運(yùn)營商、能源、政府、制造等眾多大型客戶中實(shí)現(xiàn)了規(guī)模應(yīng)用。與此同時,浪潮存儲還與醫(yī)療、廣電、監(jiān)控等多個行業(yè)的ISV緊密合作,推出面向行業(yè)的聯(lián)合解決方案,成功服務(wù)于越來越多的客戶。

Gartner認(rèn)為,云、大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用的高速增長,是數(shù)據(jù)存儲發(fā)展非常重要的推動力,會讓中國存儲市場保持比較健康的中高速發(fā)展速度。目前,中國存儲市場在全球存儲市場的占比只有8%,但中國經(jīng)濟(jì)總量在全球的占比已達(dá)18%。推而論之,中國存儲市場未來在全球存儲市場的占比將會越來越高,擁有很大的增長空間。

Stanley表示,“中國存儲廠商只要能通過技術(shù)創(chuàng)新,去幫助用戶設(shè)計(jì)架構(gòu)和建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施,促進(jìn)用戶做出更好的業(yè)務(wù)決策或者創(chuàng)建更多的業(yè)務(wù)機(jī)會,從而幫助企業(yè)增加收入。(中國存儲廠商)在商業(yè)方面就比較容易能夠成功。”

機(jī)會往往留給有準(zhǔn)備的人,浪潮存儲的技術(shù)和市場實(shí)力正在突飛猛進(jìn)。2018年,浪潮存儲將聯(lián)合上千家合作伙伴,向中國存儲市場前二的目標(biāo)進(jìn)發(fā)。

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原文標(biāo)題:浪潮李輝:智能重塑未來,存儲如何變革?

文章出處:【微信號:inspurstorage,微信公眾號:浪潮存儲】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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    CCF 信息存儲技術(shù)專委會走進(jìn)江波龍中山存儲產(chǎn)業(yè)園,共探 AI 時代存儲創(chuàng)新

    2025年6月28日,中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(CCF)信息存儲技術(shù)專業(yè)委員會走進(jìn)江波龍中山存儲產(chǎn)業(yè)園,開展“AI時代存儲技術(shù)創(chuàng)新機(jī)遇”主題研討會,共同探索
    的頭像 發(fā)表于 06-30 18:55 ?780次閱讀
    CCF 信息<b class='flag-5'>存儲</b>技術(shù)專委會走進(jìn)江波龍中山<b class='flag-5'>存儲</b>產(chǎn)業(yè)園,共探 AI <b class='flag-5'>時代</b><b class='flag-5'>存儲</b>創(chuàng)新

    動態(tài)IP技術(shù)演進(jìn):從網(wǎng)絡(luò)基石到智能連接時代的創(chuàng)新引擎

    在萬物互聯(lián)的智能時代,IP地址早已突破"網(wǎng)絡(luò)身份證"的單一屬性,成為支撐數(shù)字化變革的核心基礎(chǔ)設(shè)施。動態(tài)IP技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)資源分配的底層邏輯,正經(jīng)歷著從工具性功能向智能化服務(wù)的深刻轉(zhuǎn)型。本文將從技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 05-20 16:16 ?450次閱讀

    華為加速AI時代數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)業(yè)發(fā)展

    近日,在華為中國合作伙伴大會2025上,華為數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線總裁周躍峰發(fā)表“共筑數(shù)智解決方案,共享數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)業(yè)大發(fā)展”主題演講,深入探討如何加速AI行業(yè)化落地,并分享AI時代數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)業(yè)
    的頭像 發(fā)表于 04-01 15:35 ?907次閱讀

    智能控制系統(tǒng):引領(lǐng)智能制造新時代

    在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時代智能控制系統(tǒng)已成為推動各行業(yè)進(jìn)步的核心力量,尤其是在智能制造領(lǐng)域,其技術(shù)趨勢不斷演進(jìn),為制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級注入了強(qiáng)大動力。 人工
    的頭像 發(fā)表于 04-01 14:13 ?597次閱讀

    數(shù)字化時代存儲變革:閃迪引領(lǐng)AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)支持

    在數(shù)字化時代,數(shù)據(jù)已成為推動社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動力。隨著人工智能(AI)、手機(jī)、自動駕駛的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的重要性愈發(fā)凸顯。隨著現(xiàn)階段AI的爆發(fā)式增長,其發(fā)展?fàn)顟B(tài)受到全球用戶的密切關(guān)注
    的頭像 發(fā)表于 03-19 08:59 ?640次閱讀
    數(shù)字化<b class='flag-5'>時代</b>的<b class='flag-5'>存儲</b>變革:閃迪引領(lǐng)AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)支持

    華為成功舉辦5G-A產(chǎn)業(yè)演進(jìn)峰會

    在MWC25期間,華為成功舉辦“5G-A產(chǎn)業(yè)演進(jìn)”峰會,并邀請到全球產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、生態(tài)伙伴、運(yùn)營商客戶基于移動AI時代帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn),探討5G-A產(chǎn)業(yè)發(fā)展,圍繞AI新聯(lián)接、AI新體驗(yàn)、AI新價值流量的變化,共話5G/5G-A網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)
    的頭像 發(fā)表于 03-07 11:12 ?902次閱讀

    QLC存儲新里程:德明利探索高效存儲之路,賦能數(shù)據(jù)時代新需求

    在大數(shù)據(jù)和人工智能時代,數(shù)據(jù)存儲需求呈指數(shù)級增長,市場對存儲媒介的性能、容量和能效提出了更高要求。隨著閃存技術(shù)向高存儲密度發(fā)展,一個
    的頭像 發(fā)表于 01-21 16:00 ?1499次閱讀
    QLC<b class='flag-5'>存儲</b>新里程:德明利探索高效<b class='flag-5'>存儲</b>之路,賦能數(shù)據(jù)<b class='flag-5'>時代</b>新需求

    浪潮信息首提機(jī)柜級和數(shù)據(jù)中心級兩大存儲底座

    AIGC時代,數(shù)據(jù)中心正在經(jīng)歷一場深刻的變革,數(shù)據(jù)中心逐漸向數(shù)據(jù)型中心演進(jìn)。在這個過程中,人工智能與數(shù)據(jù)要素正日益凸顯成為數(shù)據(jù)型中心的兩類主要負(fù)載,對存儲系統(tǒng)提出了性能、效率、安全等多
    的頭像 發(fā)表于 01-10 11:30 ?1238次閱讀

    浪潮信息剖析智能時代數(shù)據(jù)存儲領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

    在當(dāng)今數(shù)字化時代,算力與存力的協(xié)同增長已成為驅(qū)動各行各業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量。特別是在人工智能(AI)這一前沿領(lǐng)域,隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長,對存儲系統(tǒng)的需求日益復(fù)雜和多樣。近期,在首屆CCF中國存儲
    的頭像 發(fā)表于 12-30 09:43 ?1199次閱讀

    智能座艙與智能駕駛技術(shù)演進(jìn)分析

    智能網(wǎng)聯(lián)汽車的時代背景下,智能座艙和智能駕駛技術(shù)逐步成為全球汽車產(chǎn)業(yè)的兩大核心驅(qū)動力。高階智能駕駛技術(shù)的快速迭代,推動了從L1到L4的技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 12-17 09:43 ?1230次閱讀
    <b class='flag-5'>智能</b>座艙與<b class='flag-5'>智能</b>駕駛技術(shù)<b class='flag-5'>演進(jìn)</b>分析