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近一段時(shí)間以來，DeepSeek現(xiàn)象級爆火引發(fā)產(chǎn)業(yè)對大規(guī)模數(shù)據(jù)中心建設(shè)的思考和爭議。在訓(xùn)練端，DeepSeek以開源模型通過算法優(yōu)化（如稀疏計(jì)算、動(dòng)態(tài)架構(gòu)）降低了訓(xùn)練成本，使得企業(yè)能夠以低成本實(shí)現(xiàn)高性能AI大模型的訓(xùn)練；在推理端，DeepSeek加速了AI應(yīng)用從訓(xùn)練向推理階段的遷移。因此，有觀點(diǎn)稱，DeepSeek之后算力需求將放緩。不過，更多的國內(nèi)外機(jī)構(gòu)和研報(bào)認(rèn)為，DeepSeek降低了AI應(yīng)用

1.? 方案背景和挑戰(zhàn) 1.1. Mayastor簡介 OpenEBS是一個(gè)廣受歡迎的開源云原生存儲(chǔ)解決方案，托管于CNCF（云原生計(jì)算基金會(huì)）之下，旨在通過擴(kuò)展Kubernetes的能力，為有狀態(tài)應(yīng)用提供靈活的持久性存儲(chǔ)。Mayastor是OpenEBS項(xiàng)目中的關(guān)鍵存儲(chǔ)引擎，它以其高性能、耐久性和易于管理的特點(diǎn)，為云原生應(yīng)用提供了理想的存儲(chǔ)解決方案。Mayastor的特點(diǎn)包括： 基于NVMe-o

從聊天機(jī)器人程序ChatGPT，到文生視頻大模型Sora，AI大模型的蓬勃發(fā)展背后，為算法模型、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、算力基礎(chǔ)設(shè)施帶來了持續(xù)的挑戰(zhàn)?！爱?dāng)企業(yè)通過Scale out提升集群規(guī)模，就需要把數(shù)據(jù)中心從微觀到宏觀、點(diǎn)對點(diǎn)地連接起來，增強(qiáng)各個(gè)層面的互聯(lián)性能，真正有效地應(yīng)用算力資源?！?奇異摩爾創(chuàng)始人兼CEO田陌晨在接受電子發(fā)燒友采訪時(shí)表示。 伴隨著摩爾定律的放緩步伐，通過Scale up提升單處理器系

3月29日，中科馭數(shù)以“DPU構(gòu)建高性能云算力底座”為主題的線上技術(shù)開放日活動(dòng)成功舉辦。在開放日上，中科馭數(shù)集中展現(xiàn)了其在低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)、云原生網(wǎng)絡(luò)及智算中心網(wǎng)絡(luò)三大關(guān)鍵場景下的技術(shù)成果與五大核心DPU解決方案，凸顯了中科馭數(shù)在高性能數(shù)據(jù)中心建設(shè)與云算力基礎(chǔ)設(shè)施升級中的堅(jiān)實(shí)力量。

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，Apache?Spark已經(jīng)成為了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的首選框架。作為一個(gè)開源的分布式計(jì)算系統(tǒng)，Spark因其高效的大數(shù)據(jù)處理能力而在各行各業(yè)中廣受歡迎。無論是金融服務(wù)、電信、零售、醫(yī)療保健還是物聯(lián)網(wǎng)，Spark的應(yīng)用幾乎遍及所有需要處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算的領(lǐng)域。它的快速、易用和通用性，使得數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師能夠輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)處理等任務(wù)。