ZD至顶网软件频道消息: 近日,红帽公司推出红帽企业虚拟化3.6版本。红帽基于KVM的虚拟化解决方案最新版本能够为高密度Linux工作负载提供增强的性能、扩展性以及安全性。
此外,由于无需购买第三方迁移工具,该版本还能更新用户体验和管理工具,从而帮助降低VMware迁移成本,同时缩短迁移时间。如何降低专用虚拟化解决方案成本并减少设备扩展已经成为红帽企业虚拟化解决方案需要应对的一个常见客户挑战问题。
红帽企业虚拟化针对大型计算环境而定制,例如SAP或Oracle部署环境以及计算和图形密集型工作站。数据显示,它比SPECvirt 2013测试中的其他虚拟化解决方案的性能高36%。全新PCI设备分配特性的设计旨在加快高性能工作负载的运行,例如CAD/CAM。这能够实现物理设备与虚拟机间的直通,从而帮助某些客户的关键资源实现接近裸机的性能,同时降低多个昂贵工作站的费用。
红帽企业虚拟化3.6版本中的其他改进将通过以下新特性而增强虚拟机工作负载的可扩展性、性能及性价比:
更高性能和可扩展性
安全更新与风险管理
简化的VMware迁移
在之前版本的基础上,红帽企业虚拟化3.6版本为客户提供了基础架构层,以帮助他们将工作负载迁移到容器或云端中。该款产品还与红帽的混合云管理平台Red Hat CloudForms集成,用于管理多种云端平台、系统管理程序、容器和传统计算基础架构之间的异构环境。
Gunnar Hellekson,红帽公司红帽企业虚拟化、红帽企业Linux兼红帽Atomic产品管理总监表示:“红帽增强了虚拟化平台产品的能力,为转向双模IT模式的企业带来了收益。最新红帽企业虚拟化版本中引入了简化的工作负载迁移能力,有助于用户将现有投资汇总在一起,并且抛弃完全专用的虚拟化平台,进而实施一种多系统管理程序战略。”
红帽企业虚拟化3.6版本作为一个独立产品,既能够与红帽企业Linux集成,也可作为综合的红帽云基础架构解决方案的一部分。现有的红帽订阅用户可以通过红帽客户门户升级至红帽企业虚拟化3.6版本。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。