有了稳定可靠的基础设施,云计算的应用系统就可以顺利搭建了吗?当然不是,基础设施,只不过是用户向云计算供应商买了一套虚拟的服务器而已。下面的问题是云计算系统的搭建和计算、存储等不同资源应当如何进行编排。这项工作有多么复杂,下面有一个SDNLAB提供的NetDevOps工程师技能图谱,其中所需要了解的技能大家可以参考着来了解一下:
当然,对于公有云用户而言,不需要对上面的技能有太多的掌握,可以通过提交“工单”的方式让公有云提供商来协助用户进行解决,但是提供商有多强的技术解决能力,可否及时对工单进行处理,就再进一步去进行验证了。
对于Bluemix的用户而言,并没有资源编排的问题存在。在Bluemix上用户只需要选择所需要部署的应用并按照Bluemix提供的详细说明一步步进行操作就可以了,所有的底层资源Bluemix会自动替用户进行编排,将用户应用所需要使用的云计算资源自动的编排出来,减少用户对资源编排过多操作。
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微软高级软件工程师Alice Vinogradova将自己用SAP ABAP语言编写的向量数据库ZVDB移植到了搭载Z80处理器的经典计算机Sinclair ZX Spectrum上。她发现ABAP(1983年)和Z80(1976年)几乎是同时代产物,都诞生于内存珍贵、每个字节都很重要的计算时代。通过应用Z80优化技术,尽管时钟频率相差857倍,但代码运行速度仅慢3-6倍。她认为这些老式优化技术具有普遍适用性,在现代硬件上依然有效。
这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构,通过重新设计注意力机制,实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法,同时保持了较低的计算开销,为大语言模型的高效扩展提供了新思路。
韩国电子巨头三星宣布收购美国西雅图数字健康技术公司Xealth,进一步扩大在健康领域的布局。Xealth专注于帮助医疗专业人员将数字健康技术整合到日常实践中,与70多家数字健康技术供应商合作,应用覆盖美国500多家医院。此次收购将推动三星向连接医疗保健平台转型,结合其在传感器技术和可穿戴设备方面的优势,完善Samsung Health平台功能。
小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化,在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型,甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施,将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源,为AI民主化发展提供了新思路。