经过第一阶段的上云实践,已经有20%的企业应用迁移到云环境中,但其中仍以创新业务和应用为主。如今,要继续加速云之旅,企业就必须实现其余80%的关键业务应用上云。与其它应用不同,企业关键业务对于后台的可用性、稳定性、开放性和安全性等要求更高,因此,在这一阶段,云计算的部署也呈现出了新的特点,如混合、多云、开放、安全和统一管理等等。
在这样的背景和趋势下,日前,IBM宣布将其软件产品组合转型为云原生,同时推出了IBM Cloud Paks,通过容器化软件,以预集成解决方案的形式为企业提供云原生能力,帮助企业选择更好的基础架构和方法来构建关键应用、数据和工作负载。 那么,IBM Cloud Pak究竟是什么?它能为企业上云带来什么样的可能性?它将为企业核心业务应用上云提供什么能力支撑?下面通过一张图了解一下(横屏观看更佳):
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CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。