【2022年2月24日加州圣何塞讯】Super Micro Computer, Inc. (SMCI) 为高性能运算、储存、网络解决方案和绿色计算技术等领域的全球领导者,宣布推出搭载先进Intel Xeon D-1700和Intel Xeon D-2700处理器的全新服务器。E300、110D和510D系列服务器专为需要Intel Xeon D处理器的功率和性能以满足高需求服务水平协议(SLA)的坚固环境所设计。
Supermicro物联网/嵌入式和边缘计算总经理Mory Lin表示:“这些搭载Intel Xeon D处理器的全新服务器非常适合电信、工业或智能边缘解决方案。系统提供高达512GB的DRAM、多个I/O和储存选项,并支持PCI-E 4.0。我们领先业界的服务器Building Block Solutions为客户提供优化的决方案,旨在充分发挥Intel Xeon D处理器的优势。”
SYS-E300将4、8或10核心的Intel Xeon D处理器和高达256GB的DDR4内存整合到1U迷你服务器机箱中。SYS-510D型号提供更大的存储容量及总共4x1G和2x25G的以太网端口,而SYS-110D服务器则包含多达20个核心的CPU和512GB内存。每个系统都搭载Intel Xeon D处理器,是为边缘构建的极具创新性的单芯片系统,内建AI、安全性、进阶I/O和密集运算功能。此外,这些系统可提供高数据处理量,满足企业所需的基本边缘要求。
向边缘提供服务的组织将从这些新系统中受益,以处理在边缘获得的越来越多的数据。Supermicro SYS-110D服务器内含一个Intel Xeon D处理器,具有高达125W的散热设计功率(TDP)和一个PCI-E 4.0x16插槽。还有多种I/O选项,最多可安装两个2.5寸SATA/U.2驱动器。无论需要AC或DC电源,都有备用的电源供应器可用。
Intel网络和边缘平台部门副总裁兼总经理Jeni Panhorst表示:“全新Intel Xeon-D处理器是专为网络边缘处理所设计的,具有密集计算和高性能网络连接,可从边缘提供企业所需的高数据处理量。通过采用最新Intel技术的生态系统解决方案,例如Supermicro宣布的解决方案,我们将继续利用最新的Intel技术来支持生态系统,我们正在帮助众多企业降低其总体拥有成本(TCO),并满足来自其用户的高要求。”
SYS-E300产品系列最多包含两个SATA驱动器。常见的应用领域为网络应用,例如防火墙和通用客户端设备,可将处理需求与网络需求同时整合到一个小巧易用的外型尺寸规格中。
如需Xeon-D系统的详细信息,请浏览Supermicro的嵌入式解决方案网页,并参加于太平洋时间2022年3月10日上午10:00举行的网络研讨会。
关于Super Micro Computer, Inc.
Supermicro (NASDAQ:SMCI) 是应用优化全方位IT解决方案的全球领导者。成立于美国加州圣何塞,Supermicro致力于为企业、云计算、人工智能和5G 电信/边缘IT 基础架构提供领先市场的创新技术。Supermicro正转型为全方位IT 解决方案提供商,完整提供服务器、人工智能、储存、物联网和交换机系统、软件和服务,同时继续提供先进的大容量主板、电源和机箱产品。Supermicro 的产品皆由企业内部设计和制造,通过全球化营运展现规模和效率,并优化以提高 TCO及减少对环境的影响(绿色运算)。屡获殊荣的Server Building Block Solutions 产品组合能让客户从灵活且可重复使用的构建区块所打造的广泛系统系列中选择,支持各种规格、处理器、内存、GPU、储存、网络、电源和散热解决方案(空调、自然气冷或液冷),进而针对客户实际的工作负载和应用实现最佳性能。
Intel、Intel标志及其他Intel标记皆为Intel Corporation或其子公司的商标。
所有其他品牌、名称和商标皆为其各自所有者之财产。
好文章,需要你的鼓励
在我们的日常生活中,睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好,第二天的工作效率就会大打折扣,而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力,还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是,AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
尽管模型上下文协议(MCP)自11月推出以来用户数量快速增长,但金融机构等监管行业仍保持谨慎态度。银行等金融服务公司虽然在机器学习和算法方面是先驱,但对于MCP和Agent2Agent(A2A)系统的采用较为保守。监管企业通常只使用内部代理,因为其API集成需要经过多年审查以确保合规性和安全性。专家指出,MCP缺乏基本构建块,特别是在互操作性、通信标准、身份验证和审计跟踪方面。金融机构需要确保代理能够进行"了解您的客户"验证,并具备可验证的身份识别能力。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。