Ana Sayfa Arama Galeri Video Yazarlar
Üyelik
Üye Girişi
Yayın/Gazete
Yayınlar
Kategoriler
Servisler
Nöbetçi Eczaneler Sayfası Nöbetçi Eczaneler Hava Durumu Namaz Vakitleri Gazeteler Puan Durumu
WhatsApp
Sosyal Medya
Uygulamamızı İndir

Huawei Başkan Yardımcısı Zhou, veri depolamadaki yenilikleri anlattı

Huawei Başkan Yardımcısı Dr. Peter Zhou, şirketin veri depolamayı yeniden tanımlayacağı kriterleri 6 maddede sıraladı. Almanya’nın başkenti Berlin’de düzenlenen Huawei Yenilikçi Veri Altyapısı Forumu 2024’te, Huawei Başkan Yardımcısı ve aynı zamanda …

Bu haberin fotoğrafı yok

Huawei Başkan Yardımcısı Dr. Peter Zhou, şirketin veri depolamayı yeniden tanımlayacağı kriterleri 6 maddede sıraladı.

Almanya’nın başkenti Berlin’de düzenlenen Huawei Yenilikçi Veri Altyapısı Forumu 2024’te, Huawei Başkan Yardımcısı ve aynı zamanda şirketin Veri Depolama Ürün Grubu Başkanı Dr. Peter Zhou, ‘Veri Uyanışı Çağında Veri Depolamayı Yeniden Tanımlamak’ sunumuyla Huawei’nin son çalışmaları hakkında bilgi verdi.

Zhou, yapay zekanın yalnızca performans, güvenilirlik ve veri paradigmasına değil, aynı zamanda ölçeklenebilirlik, sürdürülebilirlik ve veri yapısına odaklanarak geleneksel veri depolamayı bozmaya çalıştığını söyledi.

Huawei’nin bir takım yeniliklerle veri depolamayı yeniden tanımlayacağını da sözlerine ekleyen Zhou, şu maddeleri sıraladı:

“Ultra performans: Huawei, depolama performansını geleneksel depolamaya kıyasla 10 kat artırıyor. Depolama alanı ayrıca PB/sn cinsinden bant genişliğini ve 100 milyon IOPS’yi destekleyerek tüm üretken yapay zeka sürecinin verimliliğini büyük ölçüde artırıyor.

Veri esnekliği: Yenilikçi mimari ve teknolojiler %99,9999’luk yüksek güvenilirliği artırır. Yerleşik fidye yazılımı algılama motoru, tespit doğruluğunu %99,99’a yükseltir. Yapay zeka eğitimi sırasında kontrol noktası kurtarma süresi bile bir dakikadan daha kısa bir süreye indirildi.

Yeni veri paradigması: Çok boyutlu tensör verileri, akıllı bir arama motoru aracılığıyla hızlı veri erişimini destekleyecek şekilde etkinleştirildi. Retrieval-augmented generation (RAG) teknolojisi, büyük yapay zeka modellerinde halüsinasyonu ortadan kaldırmak için yerleşik bilgi tabanıyla birlikte çalışır.

Ölçeklenebilirlik: Tek bir depolama kümesi EB düzeyinde kapasite için genişletilebilir ve her motor, depolamaya yakın bilgi işlem için daha fazla GPU, DPU veya NPU ile ölçeklendirilebilir.

Sürdürülebilirlik: Depolama ortamları ve cihazlardaki yenilikler, olağanüstü depolama enerji verimliliği (1 watt/TB’den az) ve depolama yoğunluğu (1 PB/U’dan fazla) sağladı.

Veri yapısı: Depolama meta veri yönetimi ve arama özellikleri, küresel veri görünürlüğü ve yönetilebilirliğinin yanı sıra 10 kat daha verimli veri taşınabilirliği sağlar.”