疫情肆虐,全球多个科技领域盛会宣布改为线上举办,计算机领域顶会 ASPLOS也不例外。
日前,ASPLOS 2020公布了计算机界最新科技成果,其中包括阿里云提交的名为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》的论文,该论文阐述了阿里云自研的神龙服务器架构如何解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题,打破物理机的性能神话,让云服务器突破性能极限。此次入选意味着全球计算机顶会对阿里云自研技术的认可,也意味着中国创新技术在全球计算机界争得了一席之地。
ASPLOS 是综合体系结构、编程语言和操作系统三个方向的计算机系统领域顶级会议,从1982年创办至今推动了多项计算机系统技术的发展,一般论文录用率在20%左右。
阿里云本次入选的论文题为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》,由阿里云研究员张献涛带领的神龙技术团队撰写,详细解读了神龙架构的技术优势:超越传统物理机100%的算能、分钟级交付能力、安全物理隔离和云平台全系打通等。
虚拟化是云计算的基础,它将物理服务器虚拟化成想要的计算单元,进而拥有最大的弹性,然而却会导致性能损耗。如何解决这样的矛盾?阿里在2017年推出了“神龙架构”,弥补虚拟化的性能损耗,同时拥有云的弹性和运维优势。
2019年杭州云栖大会上,阿里云发布了第三代神龙架构,全面支持ECS虚拟机、裸金属、云原生容器等,在IOPS、PPS等方面提升5倍性能,可帮助用户降低50%的计算成本。去年双11核心系统100%上云,神龙大放异彩,成功扛住了54.4万笔/秒的订单创建峰值,与同配置物理机相比,不仅业务系统性能提升20%,而且抗高负载压力表现更好,整个业务性能非常平稳和线性。
不仅如此,神龙还是目前最流行的容器技术的最佳拍档。基于神龙架构的阿里云容器服务对比物理机有10%-30%的性能优势。
目前,神龙架构已大规模应用于淘宝、天猫、菜鸟等业务,用于解决高峰值的性能瓶颈问题。
好文章,需要你的鼓励
亚马逊云服务宣布雷尼尔项目正式投入运营,该AI超级集群配备近50万块Trainium2芯片,分布在多个数据中心。AWS称这是全球最大的AI计算集群之一,从宣布到全面运营仅用不到一年时间。合作伙伴Anthropic计划年底前扩展到超过100万块芯片。该项目与OpenAI星门计划展开激烈竞争,AWS凭借自主硬件开发优势能够控制从芯片到数据中心的完整技术栈。
约翰斯·霍普金斯大学研究团队提出了创新的隐私保护AI文本生成方法,通过"控制代码"系统指导AI生成虚假敏感信息来替代真实数据。该方法采用"藏身于众"策略,在医疗法律等敏感领域测试中实现了接近零的隐私泄露率,同时保持了高质量的文本生成效果,为高风险领域的AI应用提供了实用的隐私保护解决方案。
谷歌开始推出Fitbit应用的重大更新,采用全新设计并集成由Gemini AI驱动的个人教练功能。该更新于10月28日首先面向美国地区的Fitbit Premium用户开放,后续将逐步扩大覆盖范围。新版本围绕今日、健身、睡眠和健康四个主要标签重新设计,强调周趋势数据分析。AI教练功能可根据用户的实时和历史数据提供个性化建议和训练计划,支持语音或文字交互。用户可选择是否使用AI功能,预览期间可在新旧界面间切换。
这项由Reactive AI提出的稀疏查询注意力机制通过减少查询头数量而非键值头数量,直接降低了注意力层的计算复杂度,实现了2-3倍的训练和编码加速。该方法在长序列处理中表现出色,在20万词汇序列上达到3.5倍加速,且模型质量损失微乎其微,为计算密集型AI应用提供了新的优化路径。