數據中心最新文章 國內首個！華南理工大學落地存算一棧式數據中心 11月24日，“數字中國萬里行”探訪業內首個成功部署的存算一棧式液冷數據中心——華南理工大學液冷數據中心。 發表于：11/27/2023 美光率先為業界伙伴提供基于 32Gb 單裸片 DRAM 的高速率、低延遲 128GB 大容量 RDIMM 內存 2023 年 11 月 22 日，中國上海——Micron Technology, Inc.（美光科技股份有限公司，納斯達克股票代碼：MU）近日宣布領先業界推出基于 32Gb 單裸片的128GB DDR5 RDIMM 內存，具有高達 8,000 MT/s 速率的一流性能[1]，可支持當前及未來的數據中心工作負載。 發表于：11/26/2023 全球首個商用海底數據中心一期將在我國海南竣工 據央視財經報道，11 月 24 日，重達 1300 噸的海底數據中心核心裝備“海底數據艙”將在海南陵水下水安裝，安裝調試成功后，全球首個商用海底數據中心一期工程將全面竣工。 發表于：11/24/2023 消息稱中國特供版H20 AI 芯片推遲到明年一季度發布 11 月 24 日消息，芯片咨詢公司 SemiAnalysis 此前消息稱，NVIDIA 現已開發出針對中國區的最新改良版 AI 芯片，包括 HGX H20、L20 PCIe 和 L2 PCIe，在 LLM 推理中，要比 H100 快 20% 以上。 發表于：11/24/2023 無線數據中心的優點和局限性 對于大規模數據中心的大量服務器來說，無線網絡可能不是一個實用的解決方案。如果無線技術不斷進步，這種情況可能會隨著時間的推移而發生改變。 發表于：11/24/2023 微軟探索基于玻璃的歸檔存儲新方法 根據一份16頁文件中做出的詳細解釋，微軟希望通過Silica項目探索在石英玻璃板內存儲多層歸檔數據的可能性，而且目前距離成熟產品已越來越近。 發表于：11/24/2023 IBM AI存儲：算力稀缺時代的“破局者” IBM發布新一代 Storage Scale System 6000（SSS 6000），這是一個旨在滿足數據密集型和 AI 工作負載需求的云規模全球數據平臺，能夠滿足多個并行的 AI 工作負載和數據密集型工作負載對極高的數據訪問速度要求。 發表于：11/22/2023 微軟發布首款用于Azure的專有AI加速器和Arm處理器 Ignite 2023大會上，微軟發布首款定制型AI加速器Azure Maia。 發表于：11/16/2023 2023英特爾FPGA中國技術日在京舉行 2023年11月14日，2023英特爾FPGA中國技術日在京舉行。大會分享了英特爾FPGA在技術和產品方面的最新進展。 發表于：11/14/2023 NVIDIA推出新款GPU NVIDIA HGX? H200 NVIDIA推出NVIDIA HGX? H200，為Hopper這一全球領先的AI計算平臺再添新動力。 發表于：11/14/2023 企業“數據池”的商業秘密保護路徑探究 “數據池”是數據生產要素的重要表現形式，對促進數字經濟發展、推動產業轉型具有積極作用。但我國目前缺乏數據權利基礎制度，著作權法和數據共享協議都未能對數據池提供全面的法律保護。此種情況下，可以通過商業秘密相關法律規范對數據池予以保護，但數據池必須滿足商業秘密的秘密性、價值性和保密措施構成要件。在分析數據池秘密性構成要件時，應當重點認識公開信息形成的新信息可以具有秘密性，企業間數據池共享的行為也不會使其喪失秘密性。 發表于：11/1/2023 多源數據融合的雷達威力范圍評估分析方法研究 傳統意義上，由于無法找到大量獨立同分布的樣本，雷達威力范圍評估分析是小樣本問題。從雷達威力范圍方程出發，分析其中和雷達本身工作狀態、參數密切相關的個性因素，以及和雷達本身無關的目標環境、氣象環境、操作使用等共性因素，對不同因素分別進行處理，形成能夠關聯不同雷達測試數據的雷達威力范圍方程。分析整理歷史上目標雷達截面積數據，確定其分布規律；結合雷達測試數據分析共性因素的分布規律；確定雷達威力范圍的分布規律，給出雷達威力范圍的點估計和區間估計。經過試驗分析，所提方法與其他相關方法相比有較好的優越性。 發表于：11/1/2023 基于元數據分離的數據管理體系結構及應用研究 針對現有嵌入式工業計算設備的數據分散、管理不足等問題，提出了一種基于元數據分離的數據管理體系結構。融合數據特性需求，設計了一種數據統一標準化處理的規則庫，構建了元數據信息組織模型、索引存儲結構及標準格式的數據文件，實現了數據文件與元數據分離存儲的管理模式，將數據文件存儲至索引目錄磁盤，元數據信息實時寫入時序數據庫。初步開發了數據管理的應用原型系統，提升以元數據模型為基準的數據分級組織管理能力，實現數據互聯互通，提高以業務為導向的數據管理應用服務效能。 發表于：11/1/2023 基于多模態特征融合的社交媒體賬號分類方法 社交媒體賬號分類方法從賬號的屬性信息出發，通過構建賬號特征從而對賬號進行分類，對從海量社交媒體數據中挖掘有價值的信息具有十分重要的作用。現有社交媒體賬號分類一般基于用戶發布的信息提取特征，存在賬號信息描述不完整、分類有效性低的問題。針對上述問題，提出了一種基于多模態特征融合的社交媒體賬號分類方法。該方法綜合考慮賬號自身屬性、文本以及賬號之間的社交關系等信息，使用張量分析的方法對賬號所表現的多模態特征進行融合。相比現有方法，所提方法可以更好地利用賬號的各種信息，獲得更好的分類效果。通過實驗，所提方法準確率達到了93.74%。 發表于：11/1/2023 集成電路產業的多源數據融合前沿識別研究 大數據時代，能夠精準及時地識別研究前沿對于科技戰略的定位和科研方向的部署尤為重要，可提供更加全面的決策參考和依據。利用自開發的多源數據融合分析方法，從全球期刊論文、會議論文、專利文獻、科技新聞、研究報告、科技政策、標準等數據進行數據挖掘和去噪，有效識別出集成電路領域當前的研究前沿和技術清單。當前全球集成電路領域的研究熱點和重點發展方向集中在半導體制造設備、高制程制造技術上，重點產品集中在高端芯片、功率器件、傳感器、存儲器以及第三代半導體的相關產品上。中國半導體產業國產化迫在眉睫，前沿識別結果為政府與企業提供有價值的決策支持和參考。 發表于：10/23/2023 ?…20212223242526272829…?
