3月24日,阿里云宣布新一代企业级弹性计算实例规格族ECS g8i正式上线。具备超高性能、全方位安全防护两大特色优势。
从关键性能参数上看,g8i实例搭载了最新第四代英特尔®至强®可扩展处理器(代号Sapphire Rapids,SPR),全核睿频p0n达到3.2GHz,相比上一代实例,整机核密度提升50%,性能最大提升60%以上。采用CIPU+飞天的技术架构,网络标配阿里云自研eRDMA大规模加速能力,延时最低8微秒;存储方面全面搭载NVMe,支持共享盘,存储延迟低至百微秒。同时,g8i支持可信计算与加密计算等特性,默认内存加密(TME),并在全球范围率先支持TDX机密虚拟机能力。
阿里云弹性计算产品线负责人张献涛表示,阿里云第八代企业级实例g8i的正式上线,标志着阿里云自研的CIPU架构及其最新特性eRDMA能力全面开始商业化,将大幅提升数据处理效率。阿里云CIPU+飞天的技术架构与第四代英特尔® 至强®可扩展处理器强强联合下,g8i规格族性能提升了60%,并进行机密虚拟机能力TDX在云上的首次实践,相信在双方的持续紧密合作之下,将会给更多各行业的客户带来更具性价比的技术红利。
该实例采用“飞天+CIPU”技术架构,面向游戏、视频直播、电商、金融、医疗、企业服务等行业,满足其在数据库、大数据、AI 推理等应用场景下日益增长的性能需求。
作为企业级实例,超高性能是g8i实例最为亮眼的优势,其中离不开阿里云自研CIPU:云数据中心专用处理器——为“飞天”操作系统设计的专用处理器。依托于CIPU+飞天的技术架构,g8i实例网络及存储I/O均实现大幅提升。
CIPU具有业界首个大规模弹性RDMA加速能力,eRDMA与云上VPC共享同一张网络,用户可以随开随用具有eRDMA能力的实例;现有Redis、Spark、AI、HPC等应用,通过阿里云提供的接口,即可一键适配,最大程度的降低企业的使用难度。
在AI深度学习场景,eRDMA能够提升大规模分布式NLP和视觉计算30%的训练性能;在Spark大数据场景,eRDMA能够提升10%的计算性能;在Redis KV数据库场景,eRDMA能够提升混合读写的100%的吞吐量。
存储方面全面搭载NVMe,支持共享盘,存储延迟低至百微秒。NVMe云盘同时具备高可靠、高性能、以及丰富的企业特性。它基于NVMe标准协议打造,相比普通云盘具有更低的延迟和更高的吞吐,其基于NVMe协议实现的多实例挂载功能,也将极大方便企业高可用业务上云。NVMe云盘将逐步成为ECS云服务器主力云盘,并将持续围绕NVMe协议丰富特性和建设生态,为用户提供更多的价值。
此外,第八代ECS实例在单核通用算力提升的基础上,还提供多种硬件原生加速能力,可以进一步提升应用性能。其中依托于AMX AI加速器,g8i深度学习训练场景性能提升2倍以上,推理性能提升4倍;QAT加速器则让加解密、压缩/解压缩等场景性能提升4倍以上;IAA加速器让RocksDB等数据存储工作负载性能相较于上一代提升1倍以上。
作为亚太地区最早部署机密计算的云厂商,阿里云一直在持续推广可信与机密计算技术,以为客户的数据提供更好保护。
ECS g8i实例全量搭载安全芯片TPM作为硬件可信根,在实例可信的基础上,配合英特尔硬件TEE能力和内存加密TME (Intel® Total Memory Encryption)技术,为大型互联网、新金融、医疗保健、知识产权等业务场景提供了更高安全等级数据保护能力。同时,阿里云联合英特尔启动了机密虚拟机TDX(Intel® Trusted Domain Extension)的实践,实现了TDX技术全球范围内首发。阿里云认为,该技术将推动机密计算通用化和平民化,与可信技术一起,成为未来云上服务器的标准能力。

好文章,需要你的鼓励
IBM在量子开发者大会上发布两款新型量子处理器。Quantum Nighthawk配备120个量子比特和218个新一代可调耦合器,比前代产品增加20%耦合器,可执行复杂度提升30%的电路。Quantum Loon是实验性处理器,展示了实现极低错误率和高效错误恢复的所有组件。IBM计划2026年底确认首批量子优势案例,并于2029年交付大规模容错量子计算平台。
腾讯研究团队提出GCPO算法,通过引入"黄金答案"解决小型语言模型推理能力不足问题。当传统对比学习失效时,该方法为模型提供正确示例指导,在多个数学推理基准上取得25%-54%的性能提升,为小型模型突破能力边界提供了新思路。
VDURA数据平台第12版本通过扩展元数据计算、添加系统级快照功能和支持叠瓦磁记录硬盘来降低每TB成本。新版本引入弹性元数据引擎,可动态扩展元数据节点,将元数据操作性能提升最多20倍。快照功能支持即时的节省空间的数据集时点副本。SMR硬盘支持通过智能写入放置引擎,在不影响吞吐量的情况下每机架增加25-30%容量。
上海人工智能实验室联合多家机构推出MUSE框架,首次实现AI助手的经验学习与自我进化能力。MUSE采用三层记忆架构,通过"计划-执行-反思-记忆"循环,让AI能够像人类一样从工作中积累经验。在TAC基准测试中,MUSE创造性地达到51.78%成功率,成为首个突破50%大关的系统,标志着AI助手从静态工具向智能伙伴的重要转变。