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近日，国际最权威的存储性能排行榜——IO500最新榜单正式公布，以华为OceanStor Pacific分布式存储为核心底座的Cheeloo-1系统，得分位列10节点榜单榜首，大幅提高世界记录。

IO500是HPC（高性能计算）领域最具影响力的世界级存储排行榜，主要针对存储系统的性能进行评测与排名，综合考察了带宽性能(GiB/s)和元数据性能(kIOP/ s)两大部分。其中，10节点榜单统一了计算规模，把基准性能测试的计算节点限制至10个，能够更全面、更准确地反映出存储在日常应用中的实际表现，备受全球HPC领域客户的关注。

本次刷新世界纪录的核心存储底座——华为OceanStor Pacific分布式存储，通过模拟不同的I/O应用模型，历经12项苛刻的场景测试，整体达到2400 GiB/s的带宽与770万 kIOP/ s的元数据性能。实现在IO500榜单的登顶，标志其技术成果上在业界内达成又一里程碑。同时，也映证了其在高校科研、基因测序、气象海洋等HPC场景下的规模商用成熟度。

华为分布式存储十年来深耕细作，累积深厚技术，不断创新。其打造了面向混合负载的领先系统架构、面向EB级容量的系列化高密化专有硬件、面向新兴异构算力的数据加速引擎，并在多个关键技术上实现不懈的创新与突破。

面向未来，华为分布式存储将继续坚持深耕高性能计算领域，不断突破性能极限，为客户提供更加卓越的数据服务体验。

来源：华为

"新应用，新数据，新韧性"

5月23日，2023创新数据基础设施论坛在德国慕尼黑举办。本届论坛以"新应用、新数据、新韧性"为主题，来自全球的行业专家、合作伙伴等嘉宾，共同就YB[1]数据时代下的数据基础设施建设展开探讨。会上，华为全面阐述了拥抱新兴应用生态、高效处理海量非结构化数据、全面提升数据韧性等数据存储产业演进方向，助力企业释放数据价值。

华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰博士发言

华为认为，随着数字化转型的深入，数据存储产业正在迎来巨大的变革和发展机会。

首先，数据应用日新月异，56%的企业都在部署AI应用；同时96%的企业计划构建云原生应用。其次，数据爆炸式增长，80%新增的数据为非结构化数据，年复合增长率达到38%。最后，数据韧性挑战日益严峻，勒索病毒变种快，同比增加98%，而且14.1%的企业遭受勒索攻击后数据无法恢复。

新兴的大数据、AI应用对多样化数据并行处理提出更高要求，数据存储和数据应用之间的分工协作模型正在重新构建，新的数据范式时代正在到来。云原生应用将越来越多地引入到企业数据中心，为此，高性能、高可靠的容器存储成为必需。

非结构化数据正在进入企业生产决策系统，实时的访问让数据热度不断提升，分布式存储的读写带宽和IO访问效率需要得到数量级的提升。同时，分布式存储需要在软件、算法以及硬件方面通过系统性创新，满足海量非结构化数据对极致成本效益的要求。此外，数据规模的增长带来严重的数据重力问题，需要构建智能的数据编织能力，实现跨系统、跨地域、跨云的全局统一数据视图和调度。

数据安全威胁正在从自然灾害、物理损坏向勒索软件等人为攻击转变，企业需要从被动响应走向主动防御，提升数据韧性。零日漏洞的增加、数据无法恢复带来的巨大损失，使得以网络、应用、主机安全构成的企业数据安全体系不足以满足企业最新的数据韧性需求。数据存储正在成为守护数据安全的最后一道防线，更多的数据韧性能力将被内嵌到数据存储产品中，例如勒索检测、数据加密、安全快照和AirGap隔离区恢复特征等。

华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰指出，华为数据存储携手客户与伙伴共同成长，提供丰富的产品与解决方案，其中OceanStor Dorado全闪存存储和OceanStor Pacific分布式存储均荣获2023 Gartner Peer Insights™"客户之选"。

纵观全球整个数据存储产业，2022年全球前五名外置存储厂商发货容量是2012年的3倍，相比于正在迎来的YB数据时代，这还远远不够。华为预测2032年这一数字将实现10倍增长，超过100EB。数据存储在不断追求大容量、高性能的同时，还需要通过构建新的数据范式、智能的数据编织、内生的数据韧性，助力企业释放海量数据价值，也使能数据存储产业的飞速发展。

[1] Yottabyte

稿源：美通社

5月26日 -- 华钦科技集团公司（纳斯达克代码：CLPS，以下简称"华钦科技"）今日宣布其控股子公司——加绩（上海）科技服务有限公司（以下简称"加绩科技"）启动一项智能安全座舱新产品研发，该产品与解决方案计划将于2023年底正式发布。

近年来，汽车产业加速变革，智能化发展势不可挡，作为衡量智能汽车核心竞争力的关键要素，智能座舱成为未来汽车发展的重点方向之一。根据全球市场调研机构IHS Markit预测，2025年我国智能座舱市场渗透率有望达到75%以上，2030年全球市场规模将达到681亿美元[1]。从消费市场需求来看，用户首要关注出行安全性能，包括实时健康监测与异常报警的应用。

基于智能汽车领域的服务经验和对行业需求的评估，加绩科技将面向智能汽车制造厂商推出一款专注于驾驶安全的智能座舱产品。该产品将以驾驶员的健康监测作为智能化改造主打方向，创新性采用经过优化设计的方向盘作为感知入口，实现驾驶员血氧饱和度、心率、体温等生命体征参数的多传感数据采集，并结合数据传导、数据分析、多屏输出、车辆座椅等一整套智能化汽车座舱解决方案，全面检测并反馈驾驶员身体状态，提供实时健康预警，为出行安全保驾护航。

加绩科技将联手国内顶尖高校的科研力量，与同济大学合作研发这项智能安全座舱新产品。双方将充分发挥在软件算法、硬件制造各方面的优势，共同推进智能化前沿技术在汽车产业中的创新应用。

加绩科技总经理袁维先生表示："智能座舱是汽车迈向智能化进程中关键的人机接口，我们非常期待通过这一产品为用户开创全新的出行体验，进一步拓展智能汽车未来的想象空间。华钦科技将通过加绩科技为该产品申请专利，并计划与国内汽车厂商合作实现产业化落地。"

华钦科技首席执行官林明辉先生表示："智能座舱的新产品研发表明加绩科技在智能汽车领域不仅积累了丰富的市场经验和客户资源，也具备相当的研发实力。这套基于健康监测的智能座舱方案有广泛的应用前景，我们希望以此为切入点，进一步升级技术服务和产品研发能力，为汽车领域客户的智能化发展贡献力量。"

[1] 参考来源：《智能座舱市场与技术发展趋势研究》，IHS Markit，2021

华钦科技集团公司简介

华钦科技集团公司（纳斯达克股票代码：CLPS）总部位于中国香港，是一家专注于银行、保险和金融领域领先的信息技术（"IT"）咨询和解决方案服务提供商。集团一直担任 IT 解决方案提供商，服务于全球金融行业不断增长的客户，其中包括美国、欧洲、澳大利亚、中国香港和东南亚的大型金融机构及其在中国的IT研发中心。集团目前共拥有19所交付和研发中心来服务于不同地区的客户。集团中国大陆的交付和研发中心位于上海、北京、大连、天津、西安、成都、广州、深圳、杭州和海南，集团其余九所国际交付和研发中心分别位于中国香港、美国、日本、新加坡、马来西亚、澳大利亚、印度、菲律宾和越南。有关集团的更多信息，请访问：https://ir.clpsglobal.com/，或关注华钦科技的官方账号Facebook，Instagram，LinkedIn，Twitter和YouTube。

稿源“美通社

作者：是德科技6G营销总监Sarah LaSelva

人工智能（AI）革命已经到来。 随着ChatGPT等应用的公开发布，人们得以利用深度神经网络和机器学习（ML）的力量和潜力获得亲身体验。ChatGPT是一个语言模型，该模型使用来自互联网和书籍的海量文本数据进行了训练，能够生成类似真人撰写的文本。 这种类型的应用完美体现出了人工智能的优势。它可以通过大量的训练数据不断优化在复杂场景下的输出。

无线网络本质上是复杂的，会产生大量的数据，并且随着每一代新技术的引入，其复杂性也在不断增加。这些特性使得人工智能成为优化无线网络的理想工具。

AI在5G网络中的应用

随着5G技术的成熟，AI和ML已经被3GPP（第三代合作伙伴计划）引入研究，3GPP是制定蜂窝技术标准的国际化标准组织。目前正在考虑运用人工智能对空中接口进行改进，包括网络节能、负载均衡和移动性优化等。由于空中接口的潜在用例非常多，所以在即将发布的3GPP R18中只选择了其中一个小的子集进行研究，涵盖信道状态信息（CSI）反馈、波束管理和定位等。需要注意的是，3GPP并没有开发人工智能/机器学习模型。相反，它试图创建通用的框架和评估方法，以便将人工智能/机器学习模型部署到空中接口的不同功能中[1]。

除了3GPP和空中接口之外，O-RAN 联盟正在探索如何利用人工智能/机器学习来改善网络编排和管理。例如，O-RAN 联盟的架构有一个独特功能，该架构被称为RAN 智能控制器 (RIC) ，主要用于辅助人工智能和机器学习优化不同的使用场景。RIC既可以管理近实时应用（xApps），也能管理非实时应用（rApps）。用于提高频谱效率和能源效率的xApps以及利用人工智能进行网络编排和管理的rApps目前已经存在。随着O-RAN生态系统的发展和成熟，将有更多xApps/rApps以及利用基于RIC的人工智能和机器学习优化的应用将会出现。

图1：ORAN网络

6G 网络原生AI技术

6G虽然处于起步阶段，但能够确定的是，人工智能/机器学习将成为未来无线通信系统各个方面的基本组成部分。在网络层面，尽管没有正式定义，但 “AI原生 ”这一术语已经在业内被广泛使用。观察这些AI原生网络的方式之一是根据RAN（无线接入网）当前的虚拟化技术和解聚趋势来推断上图（图1）。网络中的每个区块都可能包含人工智能/机器学习模型，这些模型在不同的供应商和应用之间可能会有所差异（图2）。

图2：ORAN 6G网络

AI原生网络也可以用来指称为运行原生人工智能/机器学习模型而构建的网络。请参考下面的设计流程（图3）。在传统的5G网络中，空中接口是由不同的部分组成的，每个部分均由人类进行设计。在5G-Advanced网络中，每个部分都将利用机器学习技术来优化特定的功能。在6G网络中，可能会由人工智能使用深度神经网络设计整个空中接口。

图3：从与AI结合到 AI原生网络的发展[2]

人工智能/机器学习优化

借鉴人工智能 / 机器学习可用于改善网络编排和管理的想法，6G寄希望于利用人工智能和机器学习来解决优化挑战。例如，人工智能可以根据实时运行情况打开和关闭组件，以降低整个网络的功耗。如今，xApps和rApps通过开启和关闭处于非工作状态的功率放大器等高耗能组件在基站层面实现了这一目标。然而，人工智能快速解决具有挑战性的计算问题和分析海量数据的能力，为我们在更大范围内乃至全市或者全国范围内优化网络性能提供了可能。可以在使用频率比较低的时间段关闭整个基站，也可以对小区进行重新配置，以绿色低碳、节能环保的方式使用尽可能少的资源来满足用户的实时需求。目前还无法以这种方式重新配置基站和整个城市的网络，重新配置和测试对网络配置的任何更改通常需要几天或几周的时间。尽管如此，不同人工智能技术的发展前景十分广阔，它们仍然是基础设施提供商的首要考量因素。

总结

人工智能在无线网络中的应用不会等到6G网络出现时才开始。整个生态系统正在进行积极的研究，以开发新的模型，并将这些模型集成到现存的和未来的无线通信系统中。然而，这些模型仍然是新推出的，需要对其严谨性和可靠性进行评估。 在不同的数据集上适当地训练人工智能模型，量化它们对传统技术的改进，并为人工智能驱动的模块定义新的测试方法，这些都是随着新技术的采用而必须采取的关键步骤。随着人工智能模型和测试方法与技术的成熟，毫无疑问，人工智能将在未来5-10年内彻底改变无线通信行业。

参考资料

[1] https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2201/2201.01358.pdf

[2] [Hoy21] J. Hoydis et al, “Toward a 6G AINative Air Interface”, IEEE Comm. Magazine, May 2021.

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