送来的PowerEdge R920服务器搭配的CPU是Intel Xeon E7-4830 v2,这是一款10核心、主频2.2GHz的处理器,在四路、打开超线程的状态下一共是80个硬件线程,每线程需要2GiB的内存才能运行SPEC CPU2006测试,现实中这台R920搭配了8条内存条,总容量32GiB,因此我们改用了其它配置起来比较复杂的服务器测试方案。
我们选择的是数据库性能测试方案,数据库包含两个知名的测试规范组织的基准测试:ANSI(American National Standards Institute,美国国家标准局)和TPC(Transaction Processing Performance Council,事务处理性能委员会)。其中,ANSI的AS3AP(ANSI SQL Standard Scalable and Portable)Benchmark是一个可扩展、可移植的简单关系数据库基准测试,而TPC的测试方案大家都很熟悉,就是TPC-C、TPC-E、TPC-H和TPC-W等一系列数据库基准测试方案。
我们选择的是AS3AP测试方案,AS3AP测试分为单用户测试和多用户测试两大部分。AS3AP数据库包含5个关系表,其中一个表一行一列,用来记录测试开支。其它四个表有着同样的结构(属性名、属性类型),通过生成文件装入的数据生成,它们的区分表现在某一列上有不同值的行数。每行记录的长度大约是100字节。
为了运行AS3AP性能测试,我们在服务器——DELL PowerEdge R920——上安装了Windows Server 2012 R2 Datacenter、Microsoft SQL Server 2012 Enterprise 64bit,并搭建了60台客户端,每台客户端上安装了Windows Server 2012 R2 Datacenter和Microsoft的ODBC Driver,通过Benchmark Factory软件执行了AS3AP性能测试。值得一提的是,PowerEdge R920板载的BCM5720四端口千兆网卡完全不敷使用,我们使用了一块Intel的X520-2双端口万兆网卡进行了测试。
好文章,需要你的鼓励
谷歌深度思维团队开发出名为MolGen的AI系统,能够像经验丰富的化学家一样自主设计全新药物分子。该系统通过学习1000万种化合物数据,在阿尔茨海默病等疾病的药物设计中表现出色,实际合成测试成功率达90%,远超传统方法。这项技术有望将药物研发周期从10-15年缩短至5-8年,成本降低一半,为患者更快获得新药治疗带来希望。
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
哈佛医学院和微软公司合作开发了一个能够"听声识病"的AI系统,仅通过分析语音就能预测健康状况,准确率高达92%。该系统基于深度学习技术,能够捕捉声音中与疾病相关的微妙变化,并具备跨语言诊断能力。研究团队已开发出智能手机应用原型,用户只需完成简单语音任务即可获得健康评估,为个性化健康管理开辟了新途径。