Xinzhiyuan报告编辑：Aeneas [Xinzhiyuan简介] Westlake University的文档超过了其他四个有关同一主题的文件，成功地领导了主要科学。这实际上是这家中国公司科学研究的补充吗？全球技术的这种速度，计算机力量和奥运会竞争使用了150 GB/s的快速存储，将数据直接转换为世界第一。已经介绍了有关同一主题的五篇文章，其中一篇是毕业于韦斯特莱克大学和相应的团队，已成为世界上第一个成功的团队！这项令人难以置信的成就背后是科学研究人员的艰苦力量，除了无法分开的强大计算机功率支持。那么，该团队的背后是谁，允许他们克服无法降低您的力量的主要全球同伴呢？西湖大学的科学文章是第一篇。这是从西湖大学的长期设计。在西湖大学，初始学科的设计本质上是生物医学，物理，化学和工程。这些领域对科学计算有很高的要求。因此，自2019年以来，学校开始在实施计算机资源方面进行大量投资。您应该知道，科学研究是一个强调“快速准确”的地方。例如，在诸如冷冻电子显微镜之类的研究中，世界与相同的蛋白质结构竞争。无论哪个国家或实验室最终结构几乎相同。这已经成为奥林匹克竞赛，并追求可以更快，更精确的人。为此，Shuguang’s Storage发现，在执行用户数据的系统测试时，在úlast实例中，将其调整为某些存储技术时，可以将整个计算机过程加速约30％。存储处于关键位置建立一个集群。这允许连续更新CPU和GPU节点，因此您可以用较新的GPU节点替换旧的CPU节点，并将旧图形卡放置在更新和更新的快速图形卡上。基础存储系统必须保持最新的计算机能源更新节奏。您应该知道，仅在生物医学领域中可能有12个以上的研究小组，这些研究小组可以积累数十个PB。在这种情况下，很难轻松更新存储系统。此外，尽管许多应用程序在单个CPU或GPU节点中都很好地执行，但一旦应用程序宽度量表，一般性能将降低。大多数原因是存储状态在大学和大学组的建设中非常重要，因为存储带宽不足以操纵小碎片文件。为此，Shuguang Storage已对西湖大学的IA集群进行了很好的更新，提供了非常顽固的Sto愤怒解决方案。单个节点具有150 GB/S带宽，是美国高级竞争对手的表现的四倍。单个设备仅占用货架空间的2U。在科学问题中，在全球范围内有五个关于同一主题的演讲，韦斯特莱克大学的这篇文章不仅是第一个演讲，而且数据质量在受众群体中是最好的。 Shuguang Storage的三个主要平台，现在是非常实用的，它在西湖大学创建了一个研究存储平台，作为人工智能和科学计算机科学，以及用于冷数据文件的共享存储平台。在各种科学研究领域中，舒古的存储表明了其强大的实践能力。例如，诸如冷冻电子显微镜之类的科学研究方案对IAP（进入和输出操作的数量）具有很高的要求。在整个商业场景中也有数据流，例如首先在s中写作通过总和协议群集群集，然后通过服务器分析和处理书面数据。因此，对于存储系统来说，这是一个巨大的挑战。 Shuguang储存泛粉的膜性水平可以通过AI计算节点来处理，以实现具有极高带宽水平的单个变速箱。在客户测试森期间，该网站可以达到150 GB/s。当前，这种带宽速度可以快速执行科学研究数据，并使科学研究率成为机会。这种速度使客户当场感到惊讶。具体而言，Westlake University的存储Shuguang商店之一都是Flash Storage。作为人工智能组的第一行存储，尤其是在需要存储高IOP的多个节点训练时，有必要承担最大负载并承受巨大的压力。同时，Dawn还具有混合的闪存存储，可以向用户提供空间扩展，从而使他们可以存储数据集值得存储和中间结果。此外，在典型的计算机集群中，Westlake University使用Shuguang Storage Forcreate软件目录。该软件目录的性能不如人工智能集群，但对于稳定的群集操作也是必不可少的。此外，Shuguang存储会创建许多存储，例如温度数据，例如科学研究文件和存储时间至少五年。由于西湖大学选择第一线存储需要特殊指标才能满足，因此此过程非常谨慎。毕竟，用户更多地限定了群集性能。不仅如此，Shuguang存储当前正在实施一个大规模的科学研究领域。除了西湖大学外AI4S的其他AI4场景。在当今的浪潮中，科学研究行业处于最前沿。不仅可以真正忍受AI趋势的计算机功率，而且还经常被忽略的重要链接：存储能力！ AI科学研究存储解决方案的挑战是什么？通常，以AI为导向的科学研究解决方案的主要主要主要主要是原因。 1。数据非常复杂2。 AI和IMPULSE模型训练的性能要求非常高3。数据应用程序中的当前挑战4。数据存储成本太高。 Shuguang的存储有一个解决方案。第一个数据复杂性挑战，大多数由AI应用程序设计的数据类型非常复杂，包括非结构Datarados（例如文本，图像，音频，视频等），结构化数据（例如与等级，文件，数据库记录等相对应的表格）。但是，非结构化数据正在迅速增加比例正在增加。数据格式和不同的处理方法为存储带来了巨大的挑战。在这方面，Shuguang完全使用高级存储功率的融合属性，允许多个存储访问协议，例如块，文件，对象和HDF，并且可以在没有格式的情况下转换。道路柔软，避免在整个存储系统中复制数据。这样，您可以轻松地从PB级对象和100个TB级文件的数据处理数据。 AI训练性能的第二个挑战是，AI模型的训练和推理过程必须处理大型数据。 IS来提高存储系统的性能要求很高。例如，在模型训练阶段，数据阅读速度直接影响训练周期。大多数传统存储系统每秒都难以满足数据读取和写作要求的结核病，并且无法符合快速计算机功能OF GPU。这会导致不活动的计算机资源并形成性能瓶颈。同样，在推理阶段，存储潜伏期的要求非常严格。 Shuguang高性能高度存储Paratrs允许具有190 GB/S带宽和500万IOP的智能浮雕模型，将“每月模式”训练周期加速到“常规模式”。数据应用程序的挑战是数据交换机制不完整。因此，迫切需要打破数据障碍并建立一个统一和高效的平台。为此，Shuguang创建了统一的数据资产愿景，该愿景允许全局可视化和复杂数据的真实时间更新，例如交叉域，交叉站点和交叉范围。它还允许数据目录的智能。您可以面对巨大的文件，并且可以找到寻找Hundre的能力数十亿个文件和有效的数据搜索。数据存储成本发行AI模型大型模型的存储系统的构建成本很高，Shuguang的存储大大降低了成本，而单位的存储密度较高，空间占用率较低和性能更好。这是100 pb-eb的超大基础架构的理想选择。目前，根据中国新发表的存储市场研究报告（2025年），Cadi Consultants的Shuguang Storage库存储存市场的全部参与。此外，自报告发布以来，Shuguang Storage连续第三年将市场份额排名第一。 Shuguang Storage使用真实数据来确保仅通过理解科学研究才能有用。将来，Shuguang团队肯定会使用更强大的数字基础来赋予中国科学研究的翅膀，达到T的Avant -garde他一天前的世界。
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