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今年1月,西方世界开始进一步限制AI芯片与技术的出口,而今更直接的“经济对抗”,更是加速了“以国代进”这个伴随中国科技力量崛起的宏大叙事。
值此情况下,产业界普遍关注的自研自产的芯片、光刻机等供给或主动或被动地踏上自主创新的道路。但不可忽视的是,存储同样是构建完整AI技术体系的“砖瓦”。
碍于存储相较算力的发展滞后,AI存储的迭代势必要“步算力后尘”。
进一步说,曾经不论是老牌厂商还是京东云云海这样的聚焦AI存储的厂商,其谋发展都绕不开其系统能力对高端英伟达GPU的适配,而今其存储系统对国产芯片的适配以及在信创环境下的运行,开始成为当下衡量存储厂商发展空间的重要参考。
在这一方面,京东云云海的发展历程颇具代表性。
正如早先提到的“先有京东存储,后有京东云”,京东早在2012年便开始攻坚存储,亦在独自摸索的过程中尝试过开源架构。后来开源架构运维成本居高不下的问题开始暴露,京东云云海开始All in自研,这才有了2017年开始正式服务于京东公有云的云海1.0架构。
直到现在,京东云云海经历过底层架构变更、单机房或跨域、冷热数据管理等技术路线的探索与争论,但唯一保持不变的是其对自研的持续投入。
直到2022年,互联网厂商就NLP机器学习的“科研竞赛”推动其研发开始聚焦于高性能的能力构建,这才有了如今我们看到的卡位大模型时代的京东云云海。而在此之上,其多年聚焦自研的投入也迎来回报,相较于海外架构与方案,云海更注重平台对国产硬件的适配。
据悉,京东云云海在信通院评测的代码自研率达98.9%+,“连开源的一个库都没用过”。其在信创环境下的运行,则做到了与操作系统、数据库、中间件、服务器、CPU、主板、网卡、SSD等主流国产化硬件和软件兼容互认,最大程度发挥国产硬件的能力。
这一点自京东云云海满足多个头部银行、券商等对信创的硬性需求中,可见一斑。
我们还自某自动驾驶公司处了解到,起初其接触京东云云海时,便在试行环境下让云海和海外方案提供商做过一次PK:在20T的模型大小下,两者同样在100T左右的数据集训练中实现了秒级的读写。但在基本吞吐性能之外,云海的网络利用率相较海外厂商高3%,且同等条件下的成本更低。
即使是对国产化要求规格最高的金融行业,自主可控、全栈自研也不过是其挑选提供商的一个要素。相比之下,能否在业务场景中展现出相对其他提供商更高的性价比才是关键。
DeepSeek、可灵、通义等名头打响海外,我们共同见证AI时代下中国科技崛起。在此之下,芯片与存储对应的算力与存力,亦默默成为“托举”中国科技前行的力量。
面对国产化替代的历史机遇,京东云云海于内前瞻布局高性能,于外积极互联互通,作为AI基础设施的创新参与者,京东云云海已经代表AI存力市场率先迈出了坚定的一步。