數(shù)據(jù)是新型經(jīng)濟(jì)的貨幣,而人們對數(shù)據(jù)的使用,早已從簡單的交易記錄,變?yōu)槔脭?shù)據(jù)預(yù)測、分析、進(jìn)行實(shí)時(shí)決策以及提出新見解。然而在這個(gè)變遷過程中,一股不可小覷的力量來自數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與釋放。
9月12日,在HGST全新戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)上,HGST公司對數(shù)據(jù)“存儲(chǔ)與釋放”進(jìn)行了全方位解讀,發(fā)布多款新品,致力于提供能夠創(chuàng)造更大價(jià)值的軟硬件解決方案,推動(dòng)數(shù)據(jù)中心和自身轉(zhuǎn)型。
在HGST亞太區(qū)副總裁James Ho看來,大多數(shù)企業(yè)未能釋放它們的全部價(jià)值。一項(xiàng)來自HGST的調(diào)查顯示,98%參與調(diào)查的首席信息官和IT決策者相信,所有數(shù)據(jù)都有價(jià)值。但65%的中國被調(diào)查者承認(rèn),他們并未存儲(chǔ)所有數(shù)據(jù)。幾乎所有受訪者表示,只要有更好的分析工具和存儲(chǔ)方案就能改善商業(yè)效益,并愿意投入技術(shù)和方案上,“存儲(chǔ)需要釋放出數(shù)據(jù)的力量。”
HGST亞太區(qū)副總裁James Ho(何維榮)
“從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值的能力將是企業(yè)的終極競爭力。”James Ho表示,HGST正拓展其創(chuàng)新范圍,以把握數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域中的商機(jī)。存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)管理是企業(yè)取得成功的關(guān)鍵因素,軟件和動(dòng)態(tài)歸檔則是增長機(jī)遇。
而對于硬盤市場的常青樹HGST來說,創(chuàng)新不成問題。2004年,HGST推出首款5碟企業(yè)級(jí)硬盤;2008年,HGST與英特爾推出首款JDA、英特爾SATA SSD JV;2010年推出HGST企業(yè)級(jí)固態(tài)硬盤;2011年,第一款具備200萬小時(shí)的無故障時(shí)間的7200轉(zhuǎn)企業(yè)級(jí)硬盤誕生;2012年發(fā)布氦氣密封技術(shù);2013年,HGST的第一款6TB氦氣密封硬盤開始供貨;到2014年,多款新品,開始轉(zhuǎn)型。到目前為止,HGST已擁有7000項(xiàng)專利。
隨著數(shù)據(jù)使用和消費(fèi)方式轉(zhuǎn)變的加速,數(shù)據(jù)在被不斷地創(chuàng)建和復(fù)制,數(shù)據(jù)總量每兩年就會(huì)翻一番,這使得存儲(chǔ)、保留、訪問和轉(zhuǎn)換海量數(shù)據(jù)成為數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵所在。而要更好的釋放數(shù)據(jù)的力量,這就需要一套更快捷、更靈活、可訪問性更強(qiáng)同時(shí)成本更低的解決方案。HGST正在提供這樣的解決方案,幫助世界釋放數(shù)據(jù)的力量。
當(dāng)談及如何具體釋放數(shù)據(jù)力量的決策時(shí),HGST表示未來將重點(diǎn)發(fā)力三個(gè)方面:
最高密度構(gòu)建模塊;應(yīng)用加速;解決方案增強(qiáng)擴(kuò)展性。
多款新品 推動(dòng)數(shù)據(jù)中心的變革
回歸到具體產(chǎn)品上,HGST產(chǎn)品營銷副總裁 Brendan Collins做了詳細(xì)介紹:
HGST產(chǎn)品營銷副總裁 Brendan Collins
`Ultrastar 7K6000:擁有高磁錄密度和最佳單位存儲(chǔ)性價(jià)比的6TB硬盤,采用標(biāo)準(zhǔn)的3.5英寸設(shè)計(jì),采用五碟片式解決方案,每碟片容量1.2TB。經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的高可靠性平臺(tái),著眼于所有傳統(tǒng)的和快速增長的可擴(kuò)展型存儲(chǔ)應(yīng)用,其中包括對象、數(shù)據(jù)塊和文件存儲(chǔ)架構(gòu)。
`Ultrastar He8 :容量最高的主流企業(yè)級(jí)硬盤,8TB,33%容量提升,23%功耗降低,支持即插即用。不同于疊瓦式磁錄技術(shù),采用垂直磁錄技術(shù)的Ultrastar He8適合任何環(huán)境,比如重視容量密度和功效的企業(yè)和數(shù)據(jù)中心應(yīng)用,大批量橫向擴(kuò)展高密度數(shù)據(jù)中心等。
`10TB HDD:首款面向云計(jì)算和冷存儲(chǔ)應(yīng)用的數(shù)據(jù)中心級(jí)10TB硬盤,為在線冷存儲(chǔ)負(fù)荷提供具有經(jīng)濟(jì)效益的方案,專為云數(shù)據(jù)中心動(dòng)態(tài)歸檔類應(yīng)用設(shè)計(jì)。
`Ultrastar SN100 PCIe SSD:全新兼容NVMe標(biāo)準(zhǔn)的固態(tài)硬盤產(chǎn)品,該系列集成了東芝的MLC NAND閃存并配以簡化的PCIe SSD系統(tǒng)。針對PCIe SSD的標(biāo)準(zhǔn)化NVMe協(xié)議使得系統(tǒng)具有更廣泛的互通性,部署也變得更加簡單,從而實(shí)現(xiàn)了較低的擁有成本。
隨著數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度、種類和生命周期日益增長,被調(diào)查者正在努力挖掘已存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的額外商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)存檔已不再局限于離線存儲(chǔ)以及“一次寫入”并可能“永不讀取”,因此,作為冷存儲(chǔ)的一個(gè)子類,新興的動(dòng)態(tài)歸檔解決方案是應(yīng)對不斷變化的市場動(dòng)態(tài)的法寶。
83%的中國被調(diào)查者表示,他們的企業(yè)正計(jì)劃或者已開始部署動(dòng)態(tài)歸檔解決方案,以滿足長期的存儲(chǔ)需求。與其它被調(diào)查國家相比,此類解決方案在中國的普及率最高。按全球范圍的企業(yè)規(guī)模分析,在所有被調(diào)查國家中,每10家大型企業(yè)(員工總數(shù)超過5000)就有4家正在實(shí)施動(dòng)態(tài)歸檔項(xiàng)目,而計(jì)劃部署此類解決方案的占比最大的組別是中型企業(yè)(65%)。
為了滿足市場對動(dòng)態(tài)歸檔解決方案日益增長的需求,HGST推出了動(dòng)態(tài)歸檔平臺(tái),適合PB級(jí)數(shù)據(jù)中心的新存儲(chǔ)平臺(tái)。每個(gè)機(jī)架容量實(shí)現(xiàn)大約10PB,存儲(chǔ)密度和能效能夠提升5倍,正在向特定的戰(zhàn)略客戶提供樣品測試。用戶可以針對不同存儲(chǔ)架構(gòu)配置動(dòng)態(tài)歸檔平臺(tái),包括面向公共和私有云數(shù)據(jù)中心的可擴(kuò)展型對象存儲(chǔ)解決方案。
HGST已開始向戰(zhàn)略合作伙伴交付動(dòng)態(tài)歸檔平臺(tái)的樣品,并將于2015年初提供全面的產(chǎn)品細(xì)節(jié)和規(guī)格信息。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。