对于数据中心和云提供商来说,未来就在眼前;如果他们想要有效地冷却设备、节省成本并保护环境,就需要采用这种新的冷却技术。
内存计算(CiM)已成为一种有吸引力的计算范例,可解决深度学习应用传统设计中的内存和电源墙问题。借助CiM,运行深度学习算法所需的部分计算可以在内存本身中执行,从而避免在内存和处理单元之间移动大量数据。
人工智能(AI)已成为主流。随着OpenAI的ChatGPT等解决方案的推出,在一夜之间赢得了数亿用户,人工智能模型也不再在后台“低调”工作。相反,它已经占据了舞台的中心。
从表面上看,三星工会要求加薪8.1%,而资方只愿意上调2.5%,这其中的差距显然难以弥合。然而,这不仅仅是数字游戏,它背后反映的是三星员工对于自身劳动价值的坚持与期待,以及资方对于成本控制和利润追求的考量。
数据中心需要大量的水来维护设备。这种消耗造成了水污染和缺水。企业必须开始发布消费报告。
数字环境在不断演变,这一点在数据中心领域最为明显。这些仅仅在半代人之前构建的技术神经中心,现在发现自己正处于无关紧要的边缘。行业资深人士注意到了一个结构性的转变:几十年来,数据中心的蓝图一直保持不变,但今天快速发展的技术使那些曾经的尖端设计变得不合时宜。
近年来,云服务在企业中变得越来越受欢迎,因为它们提供托管服务器、存储和应用程序,而无需管理自己的基础设施。
《基本要求》规定了生成式人工智能服务在安全方面的基本要求,包括语料安全、模型安全、安全措施、安全评估等,并给出了适用范围。适用于服务提供者开展安全评估、提高安全水平,也可为相关主管部门评判生成式人工智能服务安全水平提供参考。
存储性能直接影响应用性能,应用需要进行持续优化,提高业务支撑能力。同时,存储也需要进行持续优化,提高对应用程序性能的支持能力,这对存储管理员人员在运维过程中,利用监控数据进行存储优化的能力提出了更多要求。本文介绍了四种常见手段。
主数据建设也面临着诸多挑战,需要企业投入相应的资源和精力,通过建立有效的数据治理机制和技术平台,以及持续的数据维护,来确保主数据管理的成功实施。
边缘计算最重要的影响在于数据在世界各地的服务器和网络上存储的方式。与以前不同的是,当数据存储很大程度上集中化时,特定地理区域的大型服务器提供访问,分散式边缘计算将数据分布在多个区域位置的小集群中。
数据管理,作为数据价值释放的起点,其重要性不言而喻。它涵盖了数据的收集、存储、处理以及质量的把控与安全保障。