公司名称: 红旗软件
公司介绍:
红旗Linux自2000年诞生以来,作为国产Linux的代表,一直引领国产操作系统的发展。形成以北京为总部,在深圳、大连等地设有分公司的架构,并拥有立体的销售渠道和遍布全国的服务网络。
在红旗软件的倡导下,由亚洲最强的Linux厂商共同创立的操作系统品牌——Asianux于2004年发布。基于这个全球领先的技术平台,红旗软件不断进行创新,将Linux的稳定性、安全性和易用性推向新的高度,带来符合中国乃至亚洲市场需求的产品,让更多的用户受益于开放系统的强大优势。作为Asianux的领导者,红旗软件的优势技术源源不断地通过这个平台贡献于开源社区和中国软件产业。
经过十几年的市场积淀,Asianux Linux现已成为亚洲知名的企业级Linux品牌。
解决方案介绍: 红旗云(混合架构)解决方案
背景:
随着云计算程度的日益提高,用户对于私有云的需求与日俱增。把云计算的技术与方法运用到企业的信息化建设中,可以提高资源的利用率,节约资源,提高应用水平,使企业内部资源的有效整合,从而进一步发挥云计算在建设轻资产型企业中的重要作用。红旗云通过统一标准不仅有利于各个硬件平台之间的互连互通,避免产生“信息孤岛”,也有利于避免重复建设,节约建设资金。
红旗将在X86架构下的云计算平台成功技术和经验移植到了OpenPOWER平台,探索出了一套完整的、适合企业实际应用需求的POWER云计算解决方案,并将为用户提供标准与个性化服务,帮助企业轻松管理基础设施,提高工作效率。
方案简介:
红旗云平台是国内优秀的、可同时支持X86和POWER双重架构的云计算管理平台。通过红旗POWER云管理平台,用户可以快速构建面向内部使用的IT 基础设施(包括物理与虚拟的服务器、网络和存储等)。其核心价值在于,它可以以更高的可扩展性和更低的总体拥有成本,帮助用户提高IT基础设施资源的利用效率,提升基础设施的应用和管理水平,实现计算资源的动态优化。
通过红旗云平台可以实现:
通过配置、整合一系列软、硬件设备为客户构建计算、存储资源池以及相应服务平台,是用户可以按需、弹性获取计算及存储资源。
通过云平台管理系统对整个云计算平台进行集中管理,实现对云平台的软、硬件资源进行统一分配和管理。
快速构建虚拟服务器,部署各种业务系统。通过云平台能对应用系统计算资源的动态分配。
资源审计
旗云平台由资源层、虚拟化管理层、应用层、客户端等多层次组成,通过管理业务和开发工具等方式将其有机的结合起来,以实现资源的统一管理、统一监控、统一分配。
部署架构
红旗云平台产品在部署上主要分为云操作系统和管理服务器两部分,架构见下图:
红旗云管理平台运行在一个服务器上,它是一个控制和管理服务器虚拟化环境的工具,可以用来管理虚拟机和存储资源、连接协议、用户会话、虚拟机镜像文件和高可用性的虚拟机。用户可以在一个网络浏览器中,通过管理界面(Administration Portal)来使用服务器虚拟化。
云操作系统的环境包含多个X86架构和OpenPOWER架构服务器,使用KVM虚拟技术运行虚拟机。
方案优势:
自主知识产权&安全可控
红旗云操作系统和云管理平台软件均为有自主知识产业的国产软件,拥有本地化的产品研发团队。对于该方案中的每一个环节,都能做到自产、自控,确保信息安全。
支持X86和OpenPOWER服务器。
OpenPOWER服务器使用OpenPOWER 架构,是一款专门为服务器设计的具有自主知识产权的高性能服务器,从CPU、芯片到主板均为国内设计和生产。相比于X86架构,OpenPOWER架构具有更高性能、更多线程、更高带宽、稳定等优势。
红旗云支持X86和OpenPOWER服务器统一部署和管理,可实现不同架构服务器的超级融合。
企业级资源管理
针对业务的规划、部署和应用特点定制了企业级云管理机制,可以按照企业数据中心管理架构配置和管理云资源。
整体规划方案
针对客户场景,由专业架构师和技术保障工程师为客户规划、设计从机房环境、服务器和网络规划,云服务规划等整体方案。
专业售后服务体系
依赖于红旗十几年的技术积累和经验,红旗软件拥有多层次、覆盖全国的售后服务团队,确保每一个客户都能享受到专业、本地化的售后服务。同时可提供适应政务管理模式的专业运维服务。
好文章,需要你的鼓励
研究人员意外发现,标准MOSFET晶体管可同时模拟神经元和突触行为,形成"神经突触随机存取存储器"(NSRAM)。该技术仅需一至两个晶体管即可实现传统需数十乃至数百个元件才能完成的神经信号处理,且与现有硅基制造工艺完全兼容,良率达100%。未来有望应用于边缘AI及高能效神经形态芯片,长远或可挑战GPU地位。
牛津大学提出PHYSIFORMER,一种扩散变换器模型,通过三维网格顶点轨迹直接在世界坐标空间预测刚性与弹性物体的物理运动,一次性生成全序列轨迹,超越自回归基线。
本文提出一种评估人工智能风险的新方法,借鉴生态学与演化论视角,从理论生态模型中推导出三项风险指标,涵盖种群模型与生态系统模型。研究旨在为AI治理策略提供量化工具,并对分析局限性及政策改进方向进行了深入探讨,为构建更科学的AI风险评估体系提供参考框架。
研究发现主流奖励模型对同等质量答案给出差异悬殊的分数,并提出"奖励聚类"算法通过蒙特卡洛随机失活将连续分数离散化,在不重训模型的前提下有效减少AI训练中的奖励作弊现象。