日前,据权威国际处理性能委员会TPC官方披露,在被誉为“数据库分析场景珠穆朗玛峰”的TPC-DS基准测试中,阿里云自研的云原生数据仓库AnalyticDB以1489万的性能指标刷新了世界纪录,比第二名提升近30%以上,同时单位计算成本降低到0.08元,首次将数据仓库的性价比带入“不足1毛钱”时代。
TPC-DS是业内公认的高难度数据库系统测试基准,它从数据导入、查询性能(单并发、多并发)、查询复杂度(星型/雪花模型、复杂Window function支持)、可用性(数据一致、坏盘容错处理等)等方面严格考核,并进行严苛审计,是衡量数据库和大数据系统成熟度、竞争力的绝佳标准。
由于传统数据库厂商对分布式和并行能力的支持欠佳,该榜单自2006年公布以来,还没有一家传统数据库厂商能通过测试,目前也仅有3家企业上榜。
此次拿下双料冠军的AnalyticDB是阿里云自主研发的云原生数据仓库,采用存储计算分离+多副本架构,支持最大5000节点规模的弹性扩容,对复杂SQL查询速度比传统的关系型数据库快10倍以上。不同于复杂、高门槛的大数据体系,AnalyticDB高度兼容MySQL、PostgreSQL,Oracle应用迁移成本低,可对万亿级别的数据进行实时的多维度分析透视,极大地提升了企业挖掘数据价值效率。
在TPC-DS基准测试中,阿里云AnalyticDB跑出了1489万QphDS的高分,是同类产品如Spark、Transwarp的3倍以上。值得一提的是,在性能大幅提升让业务更实时、在线的同时,阿里云还将计算成本降低至0.08元/QphDS,大大降低了企业的计算成本。
Gartner预测,到2023年全球75%的数据库都会跑在云上。目前,阿里云已经稳居国内云数据库市场份额第一,已有超40万个数据库实例迁移到阿里云上,包含政务、零售、金融、电信、制造、物流等多个领域的龙头企业。
凭借自主研发和不断迭代的技术优势,让阿里云成为亚洲最大的云服务商,市场份额稳居全球前三。“今天从飞天云操作系统到神龙服务器、数据库、交换机、交换机操作系统、RDMA网络,全部是阿里自研的。”此前,阿里云智能总裁张建锋透露,未来三年,阿里云再投2000亿,这些投资将被用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术的自主研发攻坚和面向未来的数据中心建设。
好文章,需要你的鼓励
是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出,算力固然重要,但如果能耗过高,技术的实用性将大打折扣,因此,所有的高速、高性能计算,都必须在极低的功耗下实现,这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
来自上海交通大学和浙江大学等机构的研究团队开发出首个AI"记忆操作系统"MemOS,解决了AI系统无法实现人类般持久记忆和学习的根本限制。该系统将记忆视为核心计算资源进行调度、共享和演化,在时间推理任务中相比OpenAI记忆系统性能提升159%。MemOS采用三层架构设计,通过标准化记忆单元实现跨平台记忆迁移,有望改变企业AI部署模式。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。