一般而言,多路的服务器运行的都是比较关键的数据库系统,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,我们在服务器上安装了Windows Server 2012 R2 Datacenter、Microsoft SQL Server 2012 Enterprise 64bit,并搭建了100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,测试的负载是500个用户。尽管数据库测试的网络流量并不如文件服务器的那么高,但数据库对延迟是有追求的,千兆网卡在交易频率上无法满足测试,不过,富士通随机附带了一块Intel X520-2双端口万兆网卡(光纤口),我们搭配了Intel的PRO Set 19.5驱动进行了测试,测试中,我们打开了中断调制、9KB巨帧,并配置为16个RSS队列。
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。