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Pure Storage 的下一波增长浪潮：AI 与超大规模计算
Pure Storage 推出 FlashBlade//EXA 平台，专为 AI 和高性能计算需求打造。该平台采用分离式全闪存架构，解决传统存储系统在数据摄取、训练和推理方面的瓶颈问题。同时，Pure 与 Meta 达成重要合作，为其超大规模存储基础设施提供支持，标志着闪存技术正成为下一代数据中心的基础。这些举措反映了 Pure 不仅专注于传统企业存储，更着眼于未来发展。
AI 时代下存储阵列的极致规模与并行化转型
存储阵列行业正在发生巨大转变，转向支持AI训练和推理的极度规模化、并行化和多协议数据传输。传统的双控制器阵列和横向扩展文件集群正逐渐被淘汰。新一代存储系统具有超大容量、低延迟、高性能和多协议支持等特点，能够满足AI对数据的海量需求。VAST Data、WEKA等新兴公司引领了这一变革，传统厂商也纷纷推出相应的产品和解决方案来应对挑战。
Microsoft 通过 Majorana 1 展示其量子计算实力
量子计算长期以来承诺带来革命性突破，但进展一直较为缓慢。近期，Google 发布了其最新的超导芯片 Willow。现在，Microsoft 也推出了 Majorana 1 芯片，这是其打造可扩展、容错量子计算机的答案。
借助新的 Business Data Cloud，SAP 通过集成 Databricks 提升 AI 能力
SAP推出了商业数据云（BDC），这是一个新的SaaS产品，旨在通过湖屋架构帮助团队将SAP生态系统数据与来自不同源系统的外部数据资产结合，从而推动长期价值。BDC与数据生态系统巨头Databricks的合作，使得SAP能够简化数据整合过程，消除复杂的数据管道需求，为先进的AI代理和分析工作负载提供统一的数据基础。
Transformer：AI 模型进化背后的驱动引擎探秘
{如今，几乎所有前沿的 AI 产品和模型都采用变压器架构。大型语言模型（LLMs）如 GPT-4o、LLaMA、Gemini 和 Claude 都是基于变压器的，其他 AI 应用如文本转语音、自动语音识别、图像生成和文本到视频模型也以变压器作为其基础技术。随着 AI 热潮的持续，了解变压器的工作原理及其在可扩展解决方案增长中的重要性显得尤为重要。变压器不仅仅是表面现象，它们是处理数据序列的神经网络架构，适用于语言翻译、句子补全和自动语音识别等任务。}
为什么我们需要神经符号人工智能
神经符号人工智能结合了神经网络的模式识别能力和符号系统的上下文智能,弥补了传统人工智能方法的不足。它能提供更深入的洞察力,处理复杂数据集,并在专业领域中实现更高的精确度和可解释性。这种方法有望推动人工智能向更接近人类思维的方向发展,为各行各业带来更智能、更可靠的解决方案。
Intel 正式错失数据中心 AI 市场良机
Intel 宣布取消 Falcon Shores GPU 项目,标志着其在数据中心 AI 加速器市场上挑战 NVIDIA 和 AMD 的希望破灭。此举使 Intel 在高端 GPU 领域再次失利,也意味着其下一代 GPU 架构可能还需一两年才能面世。尽管 Intel 仍有 Gaudi3 加速器,但在竞争激烈的市场中前景不明朗。
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