作者：Jason Feist，希捷科技云業(yè)務(wù)營銷高級副總裁 隨著ChatGPT、Genesis和Claude等大型語言模型的崛起，全球數(shù)據(jù)生成量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。IDC預(yù)測，到2028年全球創(chuàng)建、獲取、復(fù)制和消費(fèi)的數(shù)據(jù)總量將達(dá)到394ZB。 ...

朱 朋博2025-05-23業(yè)界動(dòng)態(tài)

[2025年3月19日]—— 群暉科技股份有限公司(簡稱“群暉科技”)與臺灣東芝電子零組件股份有限公司（簡稱“東芝”）簽署諒解備忘錄，以鞏固雙方的長期戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。 過去幾年，兩家公司加強(qiáng)戰(zhàn)略合作，共同推動(dòng)市場擴(kuò)張并推進(jìn)技術(shù)計(jì)...

張 妮娜2025-03-19先進(jìn)存力

在當(dāng)今時(shí)代，人工智能（AI）的浪潮正以排山倒海之勢席卷全球：從工業(yè)生產(chǎn)到醫(yī)療健康，從金融服務(wù)到文化藝術(shù)，AI的應(yīng)用場景無處不在，其展現(xiàn)出的高效性和巨大價(jià)值令人驚嘆。 正如任何技術(shù)變革都會(huì)帶來機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的局面，AI的迅猛發(fā)展也給人們帶來了...

謝 世誠2025-02-14AI與大模型

向量化思想的解放 向量化思想的核心在于將數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的標(biāo)量或字符形式轉(zhuǎn)換為高維向量形式。這種轉(zhuǎn)換不僅僅是數(shù)據(jù)表示方式的改變，更是對數(shù)據(jù)處理方式的徹底革新。向量化使得數(shù)據(jù)能夠在高維空間中進(jìn)行高效的相似性搜索和計(jì)算，這為數(shù)據(jù)的存儲和檢索帶來了全新...

張 妮娜2025-02-12先進(jìn)存力

WEKA在SPECstorage Solution 2020基準(zhǔn)測試中取得了卓越的成績，使用HPE PCIe Gen 5硬件，WEKA在所有五個(gè)測試場景中均排名第一。 SPECstorage Solution 2020基準(zhǔn)測試簡介 SPEC...

張 妮娜2025-02-11業(yè)界動(dòng)態(tài)

VAST Data聯(lián)合創(chuàng)始人杰夫·丹沃斯（Jeff Denworth）在X平臺上表示：“AI訓(xùn)練不需要文件系統(tǒng)……更具體地說，沒有人需要一個(gè)僅是文件系統(tǒng)的系統(tǒng)。盡管高性能計(jì)算（HPC）存儲社區(qū)正在告訴世界，平行文件系統(tǒng)對AI至關(guān)重要，但客戶...

張 妮娜2025-02-07先進(jìn)存力

目前，兩大主要存儲需求和發(fā)展驅(qū)動(dòng)力分別是網(wǎng)絡(luò)彈性與安全，以及人工智能訓(xùn)練和推理。 存儲市場充滿機(jī)遇與挑戰(zhàn) 2025年初的數(shù)據(jù)存儲市場持續(xù)穩(wěn)健，存儲堆棧各個(gè)層面都在不斷發(fā)展，這些發(fā)展受到對更多內(nèi)存、更大容量的SSD、更高容量的磁盤驅(qū)動(dòng)器、更好...

張 妮娜2025-01-28先進(jìn)存力

人工智能（AI）時(shí)代，如何給存儲定位？希捷全球執(zhí)行副總裁暨首席商務(wù)官鄭萬成（BS Teh）給出了答案：存儲是AI的重要基礎(chǔ)。 在貴陽召開的2024希捷數(shù)據(jù)+峰會(huì)上，鄭萬成強(qiáng)調(diào)說：“AI給存儲、整個(gè)人類社會(huì)帶來了激動(dòng)時(shí)刻：不僅意味著我們需要提...

謝 世誠2024-10-29AI與大模型

10月23日，中興通訊推出了三款中興U30 Air 系列5G隨身WiFi新品，包括面向亞太國家或地區(qū)喜歡出游用戶的中興U30 Air亞太版，采用全新太空主題配色、專為大存儲辦公和備份需求用戶定制的中興U30 Air 1TB存儲版，以及聯(lián)合京...

張 妮娜2024-10-23業(yè)界動(dòng)態(tài)

AI技術(shù)的迅速發(fā)展正在推動(dòng)從自動(dòng)化到內(nèi)容生成等多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)質(zhì)的飛躍。為了保障AI應(yīng)用的順利運(yùn)行，存儲作為AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心組成部分，必須能夠滿足AI處理海量數(shù)據(jù)時(shí)的高要求。 AI工作負(fù)載通常分為訓(xùn)練、推理和應(yīng)用部署三階段。模型訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)...

崔 歡歡2024-10-10AI與大模型