近年来,随着大数据、物联网、边缘计算等技术的快速发展,使数据增长的“边缘性、临时性、爆发性”等特点给数据中心带来了新的应用场景和部署要求,如边缘数据中心/机房、应急性灾备机房等。新的场景要求数据中心能够快速敏捷部署,随时随地迅速获取算力。
传统的数据中心从规划设计到报批、从土建到装修、从设备安装到综合布线,涉及专业众多、施工过程复杂、建设周期长,无法满足上述应用场景下的业务需求,因此如何在短时间内快速、高效完成对数据中心的建设部署并获取算力,同时兼顾绿色节能和低碳经济,成为了IDC管理者面临的首要问题。而采用了模块化、预制化理念的烽火集装箱IDC则是数据中心敏捷部署的理想选择。
烽火集装箱IDC,顾名思义,是一种以标准集装箱体代替土建作为围护结构的新型数据中心,通过模块化、预制化的概念,内部集成机柜、配电、制冷、综合布线、消防、监测管理等所有系统,采用工厂预制、厂内调测的生产模式,通过整机运输、现场接线的方式,实现任意场景下的敏捷部署,让算力网络触手可及。集装箱IDC是一个预配置的完整解决方案,不需要额外的硬件配置,只需在部署现场接入市电、网络、水源就可独立运行,这一特点使得烽火集装箱IDC的部署更加机动、灵活,几乎适用于任何场景,避免了选址困难的同时,也省去了土地或厂房建设的成本。
集装箱部署场景可以是铁路物流站点、交通港口码头等不便于数据中心建设的地点,也可以是复杂多变的地理环境或野外自然环境。

场景一:铁路沿线站点
烽火集装箱IDC可分布式部署在铁路沿线,替代原有机房作为铁路沿线通信站点。模块化设计让设备布局更加合理,提高空间利用率。机柜采取上走线方式,强弱电分离利于维护。高标准的箱体保温及防腐蚀,让站点运行稳定的同时,可以经受住铁路沿线严苛环境的挑战。全自动消防系统通过运维纳入后台统一监管,便于业主远程统一监测及维护。
场景二:大型体育赛事、会议场馆,特殊时期的火车站、机场等人流量巨大的交通枢纽地
人流量短时间爆发的区域造成数据流量的瞬时突增,从而带来新的算力需求。传统模式的数据中心部署缺乏时效性,烽火集装箱IDC摆脱了传统数据中心部署周期长的问题,完全根据算力需求预测进行订制组装,再运输至场馆或交通枢纽周边进行部署,最快3-5天即可完成,在敏捷部署的同时大幅降低算力获取成本。在算力需求恢复正常水平后,烽火集装箱IDC还可以进行拆除回收,满足业务需求的同时也避免了资源浪费。
场景三:抗震救灾指挥现场
抗震救灾现场的原有通信机房设施可能已经损坏,需要迅速部署新的通信设施保障救灾通信需求。烽火集装箱IDC可作为应急性数据中心/机房实现迅速部署,服务抗震救灾活动。如遇部署现场施工困难问题,还可通过吊装等特殊方式进行部署,待救灾成功且基础设施恢复以后,同样可以进行回收拆除。
烽火集装箱IDC凭借其快速灵活、节省成本、极简交付的特点,越来越多地被应用在边缘数据中心、应急性灾备机房等特殊场景下,通过敏捷部署,让集装箱IDC更贴近业务场景,随时随地快速获取算力。除了上述列举的具体场景之外,在物流、港口、制造等对现场适应和交付能力有更高要求的行业,在电力、能源、工业、矿区等野外作业及应急通信场景,以及数据中心的临时扩容和防灾备用数据中心等场合下,烽火集装箱IDC都有用武之地。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。