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三大关键词带你读懂PowerStore 4.1

在PowerStore 4.1版本中,通过提供更丰富的文件系统支持,实现了跨平台的文件迁移的“简化”,无论是从任何FC或iSCSI连接的存储阵列进行迁移,还是从Unity存储设备迁移的用户,都可以基于PowerStore内嵌的原生导入工具(PowerStore Manager)实现文件的迁移,用户无需安装任何代理程序即可完成从发现、验证到执行的全生命周期管理,此外,创新性地实现了从APEX Blo

英伟达开启硅光网络交换机新时代 ,“AI工厂”又近一步

这是一项可自定义的参考设计,存储厂商可以基于搭载了 NVIDIA 加速计算、网络和软件驱动的AI查询智能体,构建全新的AI基础设施,以满足AI推理工作负载的严苛要求。AI普惠时代的到来,无论是智算中心,还是超算中心,乃至数据中心,都对网络带宽提出了更高要求,而传统的铜线互连已经无法满足AI业务对于高带宽、低延迟的需求。NVIDIA硅光网络交换机创新性地集成了光器件,减少了4倍的激光器数量,与传统方

#网络#人工智能
Advancing AI 2025疾风知劲草,AMD EPYC牵动“人工智能+”

处理器系列为例,它具有极致能效,并且采用专用指令集与架构优化,凸显了高并发处理能力,在金融风控、工业设备诊断等众多场景中为用户提供了良好体验。而另一方面,模型应用场景的不断扩展,又推动了算力需求的战略性增长‌。制造工艺,在提高集成度的同时能够有效降低功耗,同时配合一系列先进的功能和安全技术,充分保障了。倍的性能,以及更少的电耗,并且提供完整的软硬件生态系统支持,从而更好地承载虚拟化、在提供强大算力

#人工智能#百度
AI“国家队”推“新星” ,高质量数据集解码关键行业智能化

从产品角度,中国电子云推出了多模态数据治理平台,它支持文本、音频、视频、图片等多模态数据的统一接入、存储、解析、处理与治理,能够完成关键信息提取、数据标准化、归一化、去重等操作,生成AI就绪的数据集,服务于模型效果提升、可信数据空间流通交易以及智能体应用开发等。从应用的角度,我们更关注数据、场景与智能体的设计。如果将AI比喻为灿烂星河,那么中国电子云就是一颗“新启之星”,或许最初只是微弱光点,但是

#人工智能#百度
【国产化代表作】航天信息加码“AI+财税”,引领数智财税新未来

在深耕“AI+财税”的过程中,航天信息牵头制定了国内首个“财税大模型标准”,并推出以“业、票、财、税、档”一体化为核心的数智化财税平台,依托电子凭证池构建企业数据中枢,实现了全业务链票据、合同、档案的全量数字化沉淀。产品采用“三端一平台”架构,即SaaS云端、移动端、运营管理端、连接服务平台,覆盖销项管理、进项管理、电子凭证管理、费控报销、电子档案管理、全税申报、合规风控等核心模块,构建“开、收、

#人工智能#大数据
智能客服十问:当技术撞上现实,我们如何走出“转人工”困境?

报告显示,文本/语音机器人、智能质检、坐席辅助、数字人客服、视频客服、智能分析、营销、培训、运营、决策等存在用户交互需求的场景,对大模型赋能的需求在提升。中关村科金发布得助智能客服4.0,作为业界少数具备全栈能力的智能客服产品,其全部功能基于大模型、智能体并结合小模型进行重构,且深度融合了DeepSeek的技术特性,覆盖从全媒体联络中心、语音机器人、文本机器人到智能工作台、智能陪练、智能质检等智能

#人工智能
工业软件从“仿真”到“逼真”,国家超算互联网或成加速器

如果说当前IT业界最热的热点,那一定非大模型莫属。各种各样通用的或面向行业的大模型层出不穷。透过“五花八门”的大模型,我们看到的是算力的缺口。而作为一股重要的算力来源,超算在大模型时代又该何去何从呢?国家超算互联网重在“链接”不管当前大模型市场如何热闹,最终市场将走向收敛,所谓的“百模大战”,结果可能只剩下几个影响力最大、应用最普遍的大模型。人们对大模型本身的关注,也会慢慢转向基于大模型的应用如何

见“微”知著,新型数据中心建设的“两化”融合

关注云报洞察深一度“东数西算”工程的启动,为本来就火热的数据中心集群建设又添了一把柴,加快建设高性能、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的新型基础设施成了一项迫切而艰巨的任务。从宏观角度如何构建多层次、一体化的数据中心全新布局,从微观角度如何实现数据中心的更新换代,成为摆在政府、行业和企业面前的现实问题。打造新型数据中心时不我待随着数字经济的快速发展,作为数字经济的核心生产力,算力需求日益高涨

#运维#大数据#人工智能 +2
计算力就是生产力 浅析浪潮智算中心的多维价值

2020年一场史无前例的数字化社会实践席卷各行各业,远程办公、在线教育……“无接触”“全线上”效应凸显了数字化技术的价值。在这背后,数字经济早已成为国家经济增长核心关键力量。2019年,...

#人工智能#大数据#编程语言 +2
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