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​随着各行业企业为2025年的AI投资和战略布局做准备，我们总结了企业在未来一年的核心关注点：基础设施将成为最紧迫的投资领域，企业将重点构建AI代理（AIagents）和AI系统。企业将聚焦于数据优势（dataadvantage），以通过AI获取竞争优势。AI培训将致力于推动员工行为变革，促进AI的广泛采用，并构建“人类参与”流程（humanintheloopprocesses）。AI将继续成为2025年每位业务领导者战略计划的核心。根据最新调查显示，70%的企...

​数据驱动的AI变革：AI的普及推动了存储系统从单纯追求性能向企业级综合能力（包括数据管理、效率、韧性等）转变，并凸显了高质量数据和有效数据治理对AI战略成功至关重要的作用。高性能对象存储崛起：对象存储正通过技术创新，突破传统应用边界，向高性能计算领域（尤其是AI和数据分析）拓展，并有望挑战并行文件系统的主导地位。AI驱动混合云智能化升级：企业级AI工作负载的需求推动混合云从资源整合向更智能的集成和优化演...

​关键洞察AI驱动存储转型：AI的需求推动了对象存储成为企业存储的主导技术，尤其是对于大规模数据处理和并行计算工作负载，尤其是在AI模型训练、推理及数据湖仓存储中。对象存储的普及：超过70%的云原生数据已存储在对象存储中，预计两年内这一比例将增至75%。对象存储因其性能、扩展性、安全性等特点，成为支持AI工作负载的首选技术。AI工作负载对存储的需求：AI（尤其是生成式AI）对存储性能和规模提出更高要求，对象存储能...

会议：NeurIPS2024时间：December14,2024发言人：IlyaSutskever主题：SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks:WhataDecade​IlyaSutskever是论文《基于神经网络的序列到序列学习》（SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks）的第一作者。该论文荣获了NeurIPS2024的“TestofTime”论文奖。该奖项旨在表彰在2014年NeurIPS会议上发表、对研究领域产生了重大影响并经得起时间考验的论文。自发布以来，该论文已被引用...

TeslaDojoTesla自研的D1芯片采用7纳米制程，包含354个核心，每个核心拥有1.25MBSRAM，支持多种数据格式。单芯片计算能力达362TFLOPS，专为自动驾驶AI并行计算优化。DojoV1系统包含6个训练模块，共5.31万个核心，运算能力为1exaflops；完整ExaPod系统扩展至120个模块，106.2万个核心，目标运算能力为20exaflops。每个训练模块提供9petaflops计算能力，配备高带宽内存，单模块功耗15千瓦。采用水冷设计，内存带宽达400GBs（读取）...

生成式AI的挑战数据准备和管理：生成式AI的训练需要整合分散在多个系统中的数据，数据格式复杂，常包含缺失值和噪声，影响模型的训练效果。企业需高效收集、清洗、转换这些数据，并且要满足大规模数据处理和高速存储需求。同时，必须确保数据的安全和隐私合规。模型训练和部署：训练生成式AI模型需要大量计算资源和长时间的训练，硬件成本高且训练周期长。选择合适的模型架构和超参数至关重要，并且需要有效的版本控制来管理多...

数据加载过程与性能优化数据加载的复杂性数据加载并不仅限于从存储读取数据，它涵盖了解码、格式转换及数据增强等预处理环节。这些步骤通常在CPU上执行，目的是将原始数据转换为GPU可处理的张量格式。数据加载的步骤数据加载流程可以概括为：​从存储系统读取数据到系统内存。解码原始数据。应用数据变换和增强操作（如裁剪、尺寸调整）。将处理后的数据传输至GPU。​预取器的作用预取器显著提升数据加载效率，它在模型训练需要...

FASTFLOW:FlexibleAdaptiveCongestionControlforHighPerformanceDatacentersFASTFLOW：针对高性能数据中心的灵活自适应拥塞控制​​https:arxiv.orgabs2404.01630​​发表时间：2024年9月20日一、问题背景现代数据中心，特别是运行大规模AI训练和HPC应用的数据中心，对网络性能的要求越来越高。这些工作负载通常会产生突发性的、同步的流量，对传统的拥塞控制算法提出了挑战。现有拥塞控制算法的不足：基于延迟的算法：如Swift...