生成式AI仍是一项新兴技术,且仍在迅速变化和发展。随着这股浪潮的涌起和企业采用率的迅猛上升,组织也开始从技术测试转向多种用例的实际应用。
早期采用生成式AI的人通常使用ChatGPT、微软Copilot和类似的SaaS 工具,这些工具虽然需要花钱,但不会带来基础设施方面的挑战。然而,随着企业的纵向扩展,这些挑战开始显现出来。
随着各类应用程序深度进入人们的日常生活中,人们对在线应用的稳定性要求大幅提升,正常运行时也许人们感受不到,一旦出现问题却会给企业和用户带来不可想象的严重后果。
Gartner于近日首次发布2024年中国基础设施战略技术成熟度曲线,该曲线收录的21项技术主要覆盖四大领域,分别是:自主可控计划、AI 影响、运营效率以及基础设施现代化。
亚马逊云科技在基础设施、系统架构和运营机制三个层面进行了业界领先的设计、实践与实施,通过不断的积累保证了韧性与可靠性。
Oracle最近宣布推出了Exadata Database Service on Exascale,旨在提高数据库工作负载的性能并降低成本。
在2024人工智能基础设施峰会暨超云新品发布会上,超云联合生态伙伴发布了2024人工智能产品家族,涵盖智算、液冷、信创、存储以及云服务等。
关注IT支出的朋友可能发现一个悖论:用于支持生成式AI的基础设施开销正在迅速提升,英伟达收入与利润两路狂飙的现实已经清楚证明了这一点。然而数据中心硬件层面的总支出并没有发生太大变化,且目前来看支出的主要增长点将集中在服务领域,其更多是为了减轻其他类型的工作、而非指望生成式AI独力支撑起销售预期。
2023年数据中心物理基础设施(DCPI)行业实现了两位数的增长,克服了长期存在的、疫情引发的供应链问题,开始意识到AI热潮带来的好处。
对于全球经济赖以运转的重要细分市场来说,针对信息技术整理出完整的季度与年度数据集确实相当困难。我们尝试收集了所能找到的一切信息,并尽可能对内容加以充实,希望在揭示趋势的同时探索关于IT采购、销售与投资的变化规律。
戴尔已经宣布与Facebook母公司Meta开展合作,帮助客户轻松在本地基础设施之上部署Llama 2大语言模型(LLM),借此摆脱对云设施的严重依赖。
当超大规模厂商和云服务商考虑自己的基础设施规划问题时,首先会确定整体运行功耗,之后是挑选服务与存储组合以及额定功率下所能提供的总容量。当然,预算也是个大问题,毕竟金钱才是让这个世界维持运转的基本动力。
为了指导这一过程,数据中心搬迁清单可以派上用场。通过一份清单,你就可以清楚地定义搬迁过程的要求,然后确保在搬迁过程中满足这些要求。
产业市场是浪潮云聚焦的方向,未来,浪潮云将会协助各级政企用户,为进一步激活数据要素潜能,培育数据要素市场、释放数据要素价值提供动能,共同助力我国的数字经济高质量发展。