尽管量子芯片展示了卓越的计算潜能,但目前国际和国内量子计算研究主要集中在离子阱、超导量子比特以及中性原子等技术路径上。这些技术的实现条件极为严苛,必须在超真空环境下以及接近绝对零度(约零下273.15摄氏度)的物理条件下进行。
数据已经成为很多企业和组织的宝贵资产。他们正在分析数据以深入了解市场、客户和他们自己的运营情况。他们正在使用数据来推动数字化转型计划,支持新的数据密集型服务。
计算规模的指数增加进一步催生了海量数据,算力和数据的爆发式增长为用户带来诸多挑战:如何为大模型训练提供高速可靠的IO能力?如何高安全低成本地长期存储数据?
由中科软科技股份有限公司举办的年度技术盛会—“2024软件技术大会”于12月13-14日在北京朗丽兹西山花园酒店成功召开。本届大会以“数智软件 提升新质”为题,来自行业企业,软件公司的几百名软件技术爱好者参加了本次盛会。
一辆自动驾驶汽车软件代码量将突破5亿行,其更新模式也从SOP“静态”发布演化至现在随功能释放“动态”的升级模式,持续满足用户丰富感知的智能驾乘体验需求,因此软件差异化是各车企竞争的高地,也是生死存亡之争——软件定义汽车的时代已然到来。
贵州医科大学就经历了这样的大场面——数据中心迁移做到了高效、快捷,甚至“无感”,而且实现了PUE﹤1.25的节能目标。如此顺滑的数据中心迁移,出色的PUE水平,贵州医科大学是如何做到的?
回顾历史,大约十年前,苹果公司在其Mac电脑产品中采用了英伟达的高性能图形处理芯片。然而,在经历了一系列商业争议之后,苹果公司逐渐停止使用英伟达芯片,转而采用自家设计的芯片来驱动Mac的图形处理功能,这一战略转变背后蕴含着深远的考量。
Gartner近日发布了将在2025年对基础设施和运营(I&O)产生重大影响的六个趋势(见图一)。Gartner分析师在Gartner IT基础设施、运营和云战略会议上展示了该研究成果。
根据Capital One工程副总裁Terren Peterson的说法,IT领域的一切最终都会商品化。Peterson在该银行工作了超过24年,对于商品化如何影响IT业务有着第一手的经验。
澳大利亚新南威尔士州交通局首席创新和技术官Kurt Brissett最近和我们分享了如何为交通用户提供世界首创的技术,以及如何将很高的员工参与度转化为客户满意度。
当今最先进的AI视频模型Veo 2,还有AI绘图模型Imagen 3改进版。AI视频Veo 2的效果,真的让我有点想欢呼,甚至,有点像2月16号那个宿命的一夜,看Sora的感觉。
新增的功能包括,实时搜索,OpenAI对搜索的算法进行了深度优化,可在用户提出问题后获取实时内容(分钟级别),包括股票、新闻等;高级语音,在高级语音模式下,用户可以与ChatGPT进行更自然的多轮搜索对话,更像是一位语音搜索管家;
成立于2021年的SnapAttack公司旗下平台将成为思科Splunk业务的一部分,此举将进一步加快思科的有机威胁检测路线图,并帮助加强企业的安全运营,进而实现更明智的威胁防御。
算力网和算力网络,是经常被大家提及的话题。有人认为,两者是一回事,就是同一件事情的不同叫法。有的人认为,两者是两回事,算力网络偏重于底层技术实现,而算力网偏重于商业模式和业务层面的算力统筹。目前,整个行业处于快速变化的阶段。许多概念,有相似之处,也有很大的不同之处。甚至同一个概念,不同人、不同公司的理解都不一样,做法也不一样。算力网(络),不管是从技术实现和商业模式方面来看,都还处在一个不断变化、不断探索的过程中,没有形成共识也非常的正常。
AI 训练集群带来 GPU 互联需求,新增后端网络组网需求。AI 服务器比传统服务器新增 GPU 模组,GPU 模组通过对应的网卡与其他服务器或交换机互联,实现各节点之间的通信。因此相比传统网络架构,AI 服务器组网增加后端网络组网(Back End),增加了每台服务器的网络端口数量,拉动对高速交换机、网卡、光模块、光纤光缆等组件需求。
Scale AI的CEO亚历山大·王在SPC访谈中讨论了中美人工智能竞赛,强调了提升AI模型可靠性和内部连贯性的重要性。他指出,数据限制是AI发展的主要阻碍,建议创业者应独立思考,避免直接与资金雄厚的巨头竞争,寻找细分市场。同时,他提到了地缘政治对AI领域的影响,以及中美在AI技术出口方面的竞争。
紫光股份旗下新华三集团支持的“智慧医疗网络安全发展与创新论坛”在南昌举办,来自医疗行业主管机构及全国知名医院近200名信息化专家齐聚一堂,分享与交流自身在智慧医院网络安全工作中的宝贵经验和创新实践,共同探寻医疗行业创新发展中的安全体系建设思路。