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從飛天到倚天,深耕自研技術!

2021-10-27

在今天的2021云棲大會上,我們發布了倚天、磐久、神龍4.0、龍蜥、靈杰等多款重磅產品,阿里云“做深基礎”成果浮出水面,底層自研技術迎來大爆發。


阿里云智能總裁張建鋒表示:過去十二年,阿里云打造出中國唯一自研的飛天云操作系統。今天阿里云堅持自研,繼續“向下生長”,從飛天到倚天,打造以云為基礎的軟硬件技術體系。

“構建完整的技術體系,是我們在數字時代具備全球競爭力的決定性因素”。


 01倚天:為云而生的芯片


飛天云操作系統是阿里云的核心“引擎”, 為了提供更好的計算產品和服務,飛天向下延伸、定義硬件。


昨天,阿里巴巴發布首款通用芯片——倚天710,這是一款為云而生的芯片,針對云計算的特點做了大量優化,性能超過業界標桿20%,能效比提升50%以上。


架構層面,倚天710采用最新ARMv9架構,多達128核,主頻最高3.2GHz,可同時兼顧性能和功耗。同時,集成了業界最領先的DDR5、PCIE5.0等技術,能有效提升芯片的傳輸速率,并且可適配云的不同應用場景。


 02 磐久:自研云原生服務器系列


面向下一代云原生架構,我們推出了磐久自研服務器系列。


磐久自研服務器系列采用了最新型的模塊化設計,可實現計算存儲分離,包括了高性能計算系列、大容量存儲系列、高性能存儲系列等,擁有風冷、液冷等不同散熱模式,服務器交付效率提升50%。



針對云原生時代容器化、微服務、持續交付等特點,磐久系列采用軟硬件融合方式實現極致性能,結合自研的MOC、FIC、AliFPGA、神盾卡等,滿足云原生的創新開發對性能和穩定性的機制要求。


在多核技術加持下,磐久系列的計算性能、IO吞吐、能效比的表現都居于業界領先水平。


 03 神龍4.0:云計算進入5微秒時延時代


2017年,第一代神龍架構面世,解決困擾云計算行業多年的虛擬化性能損耗問題,讓云服務器突破性能極限。


今天神龍架構演進到了第四代,首次搭載全球唯一的大規模RDMA加速網絡,網絡延遲整體降低80%以上,云計算首次進入5微秒時延時代。


神龍4.0可提升分布式NLP和視覺計算30%的訓練性能、Spark 大數據30%的計算性能、MySQL 60%的性能、Redis 130%的混合讀寫吞吐量。


神龍4.0將彈性RMDA的加速能力融入公共云,讓RDMA從HPC類應用,走向支持通用類計算場景,為Microservice,Serverless,Service Mesh等云原生技術大爆發提供技術支撐。


 04 龍蜥:服務器操作系統開源


為給服務器提供更好的性能,我們在今天發布了全新龍蜥操作系統,并且完全開源。


龍蜥已在阿里巴巴內部打磨十年,歷經“雙11”大規模驗證,性能和穩定性更優,給云上典型用戶場景帶來40%綜合性能提升,可兼容CentOS生態,支持X86、ARM等主流芯片架構,并提供全棧國密能力。


未來,阿里云計劃為龍蜥投入20億專項資金,并聯合100家生態合作伙伴推動龍蜥生態建設,提供至少十年技術支持。


 05 PolarDB自研數據庫重磅升級


作為阿里云自研數據庫的明星產品,PolarDB迎來重大突破——首次實現了內存與計算、存儲的解耦,內存進一步池化,形成三層池化,使得彈性能力有數量級的提升。


同時PolarDB還首次實現了多主架構,進一步提升可用性、并發處理、彈性能力,高效應對“雙11”般的流量洪峰。

 06 阿里靈杰:讓大數據+AI“開箱即用”


大數據+AI一體化平臺“阿里靈杰”也將對外開放,可幫助企業和開發者實現“開箱即用”。

“阿里靈杰”包含機器學習平臺PAI、云原生大數據計算服務MaxCompute、實時計算Flink版、大數據開發治理平臺DataWorks、實時數倉 Hologres等產品,可調動規模高達10萬臺以上計算集群,擁有云邊端一體的高性能訓練和推理引擎,能提供毫秒級延遲的實時數據分析能力等,是中國最大的人工智能平臺。


“阿里靈杰”還首次提出了大數據+AI一體化平臺的4S標準,即大模型(Scale)、高效率(Speed)、易用性(Simplicity)、場景化(Scenario),為人工智能行業發展提供借鑒。

 07 全球最大規模多模態預訓練模型M6


基于“阿里靈杰”,達摩院開發了超大規模多模態預訓練模型M6,主打多模態、多任務能力,其目標是打造全球領先的具有通用性的人工智能大模型。


目前,M6的參數已從萬億升級至10萬億,成為全球最大的預訓練模型,規模超越此前谷歌發布的1.6萬億Switch Transformer模型。


芯片、服務器操作系統、數據庫

再到大數據+AI一體化平臺、M6大模型


我們圍繞核心自研技術飛天

堅持做深基礎的戰略,向下生長

把軟硬一體做到極致

為下一個十年建立了代際競爭力??



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