以“数据为中心”要怎么做对 英特尔给出答案

发布者:光速思考最新更新时间:2019-08-14 来源: 爱集微关键字:数据 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

企业在数据为中心的时代该如何进行战略部署,如何深挖数据价值。这是每个企业都要面临的挑战。8月6日,英特尔在京举办至强可扩展平台用户经验分享会,介绍了英特尔对于此问题的战略思考,并通过第四范式、金山云、海鑫科金、宁德时代等客户的现身说法,分享了英特尔产品技术在数据分析、云服务、人工智能、智能制造等领域的最佳实践案例。

据英特尔公司行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉女士介绍,以数据为中心的产业变革正在发生。特别是过去两年内,全世界产出的数据总量占到了迄今为止全部数据的90%。令人遗憾的是,只有很少一部分数据被真正分析并释放了价值。 “在以数据为中心的时代,如何快速获取洞察,实现价值增长是企业亟待解决的问题。” 梁雅莉因此表示,“英特尔致力于构建性能强大、稳定可靠、运行高效的以数据为中心的强大产品组合,以满足不同行业和应用场景的工作负载需求,帮助企业提升核心竞争优势,继而赋能百行百业的转型升级。”


 

英特尔公司行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉女士

英特尔为现代数据中心打造了三驾马车。首先,安全的数据计算是数据中心的重心。第二代英特尔®至强®可扩展处理器就是专为数据中心现代化革新而设计的,能提高各种基础设施、企业应用及技术性计算应用的运行效率,进而改善总体拥有成本 (TCO),提升用户的生产力。与上一代相比,基于第二代至强处理器构建的系统着力打造性能更强的敏捷服务和突破性功能。

第二,数据中心需要更强的数据存储功能。这就是傲腾™技术的用武之地。英特尔®傲腾™数据中心级持久内存则史无前例地集大容量、经济性和持久性于一身,能最大程度地降低从系统存储获取数据的高延迟。

最后,数据中心还需要更快的数据传输。英特尔为此提供了以硅光子为代表的一系列技术,可以大幅提高数据的传输能力,解决传输瓶颈。


 

梁雅莉总结道:“英特尔以数据为中心的产品技术旨在帮助企业基于优化的解决方案,实现数据的更快传输、更强存储和更全处理,进而从数据中获取洞察,创造商业价值,实现转型升级。”

会议现场,第四范式和金山云的负责人分别介绍了如何打造基于第二代英特尔至强可扩展处理器以及英特尔傲腾数据中心内存和存储解决方案的企业级AI软硬一体化集成系统和裸金属产品,做到既满足多场景使用需求又实现资源的最优化配置。

第四范式自研的软硬件一体化AI集成系统SageOne,由于采用英特尔至强可扩展平台与英特尔傲腾持久内存的组合,性能大幅领先于业界通用框架。而金山云则打造了分布式装机集群,基于英特尔至强金牌处理器和傲腾持久内存,将部署速度提升至20分钟即可完成1000台物理机自动装系统的任务量。

同期,来自宁德时代和海鑫科金的代表也分享各自的案例。宁德时代的生产线曾深受后台系统宕机困扰,更换基于英特尔至强可扩展平台的产品后,在数据量倍增的情况下,停机窗口日益缩短。海鑫科金则采用英特尔至强金牌6240处理器及英特尔傲腾持久内存组合,使得自己的解决方案更加适用于数据库容要求大及存储数量数倍于指纹的掌纹特征识别等场景。

值得一提的是,来自戴尔、新华三、华为、浪潮、联想、中科曙光、中兴等企业的合作伙伴代表亦出席本次大会,共同见证并聆听了英特尔以数据为中心的产品组合推动行业创新,加速数字经济落地的精彩实践。


关键字:数据 引用地址:以“数据为中心”要怎么做对 英特尔给出答案

上一篇:泄露推文暗示苹果公司iPhone 11阵容或将迎来“Pro”机型
下一篇:世界第二大汽车零部件制造商全面转向电动汽车市场

推荐阅读最新更新时间:2024-10-26 14:24

数据驱动时代,自动驾驶开发如何造「飞轮」?
随着 L2+ 自动驾驶 逐步渗透,行业向高阶自动驾驶发起新一轮进攻。 整个算法架构也随之不断演进: 从独立模型过渡到多任务学习;从 传感器 数据后融合到前融合;从规则主导转变为 深度学习 ;… 另外,端到端成为各车企、Tier1 绕不开的技术关键词。 比如理想发布「端到端+VLM」的全新模型架构,打出快慢系统的组合拳,能让 AI 做出拟人化的驾驶行为。 而这些模型性能的进阶,是基于底层开发工具链足够强大。 具体要求是,能够向更高效的网络设计与算法优化不断靠拢。 这是 NVIDIA 的优势。 在近期《汽车之心·行家说》NVIDIA 专场中,作为全球领先的 AI 计算助推者,以自动驾驶开发平台和 数字孪
[汽车电子]
开启TekHSI高速接口功能,加速波形数据远程传输
自v2.10版本开始TekScope软件及泰克示波器(如4B系列MSO)引入了TekHSI高速接口技术,利用该项技术您可以以最高比SCPI快10倍的速度传输波形。这是因为SCPI标准的Curve和Curvestream的性能取决于仪器的具体实现,而TekHSI已经过优化,专为高性能和可扩展性而设计。TekHSI采用了优化的二进制协议,专用于高速数据传输。 在示波器上启用TekHSI 要开始使用TekHSI,首先需要在您的示波器上启用TekHSI功能(要求示波器的固件版本为v2.10及以上)。在支持的示波器(泰克4/5/6系MSO)上启用TekHSI,请导航到Utility(辅助功能) I/O菜单,点击展开“HIGH S
[测试测量]
开启TekHSI高速接口功能,加速波形<font color='red'>数据</font>远程传输
边缘 AI:彻底改变实时数据处理和自动化
从智能家居助手(如 Alexa、Google 和 Siri)到能够提示驾驶人员发生车道偏离的高级驾驶辅助系统 (ADAS),世界依赖边缘 AI 为这些日益普及的重要设备提供实时处理能力。 边缘 AI 在设备内直接使用人工智能,在数据源附近进行计算,而无需依赖远程数据中心的云计算。 边缘 AI 带来了更低的延迟和更快的处理速度,降低了对持续互联网连接的依赖,同时减少对隐私方面的担忧。这项技术代表着数据处理方式的重大转变,随着对实时智能需求的增长,边缘 AI 具备在许多行业继续发挥其强大影响力的优势。 边缘 AI 的最大价值在于它能为关键应用带来速度。与云/数据中心人工智能不同,边缘 AI 不会通过网络链路发送数据并期望获得合
[网络通信]
边缘 AI:彻底改变实时<font color='red'>数据</font>处理和自动化
构建实车数据消费链
采集车除了用户自己的系统外还有大量的采集及支持设备。对于一个复杂的系统来说,保持稳定运行是一项异常复杂的任务。由于采集车数量众多,部署大量的技术人员进行维护成本非常高,通常都是一人多车的结构,因此为车上系统提供自动化及网络化的集成方案是一个必选项。在设备扩展方面,Vector提供时间同步服务和数据记录扩展接口,可以将用户的In-house方案以及第三方设备集成到CANape的环境中,形成一个“简洁”的应用。 实车数据应用背景 01 目标 采集实车数据的最终目的是服务于研发或者测试,数据消费的核心是利用算法支持和推动算法的快速迭代,而数据消费系统可以为算法运行和调试提供便捷的环境,但是大多数情况下我们会在消费系统的构建上花费
[嵌入式]
构建实车<font color='red'>数据</font>消费链
鉴源实验室丨汽车数据安全标准现状研究
引言:近年来,随着智能化和网联化发展,汽车产生的数据和暴露的接口逐渐增多,数据安全事件频发,如2019年,某汽车制造商的供应链遭到黑客攻击,导致大量汽车数据泄露,包括车辆配置信息、车主个人信息等。汽车数据安全问题引发各国关注。 01 汽车数据安全法规发展 早在1974,美国就颁布了《隐私法案》,旨在保护个人信息免受不当使用和滥用。2020年加利福尼亚消费者隐私法通过,要求企业更加透明地处理和保护个人数据,首个州级隐私法规确立。1995年欧洲《数据保护指令》颁布,再到2018年欧洲通用数据保护条例(GDPR)的生效,极大地保障了欧洲公民的个人数据隐私权。 我国在2017年更新的《中华人民共和国网络安全法》首次提出“重要数据”的概念;
[嵌入式]
鉴源实验室丨汽车<font color='red'>数据</font>安全标准现状研究
如何有效减少自动驾驶中传感器数据的存储量
导读 对于数据的存储落盘来说,占据绝大部分存储空间的数据来自于相机传感器,特别是当前的数采需求可能需要6-8个800M像素的相机采集,进行RAW数据落盘。 举个例子 在以非RAW格式,比如YUV422 8bits,在3840×2160(800M)分辨率下以30fps进行拍摄:3840× 2160× 16 / 8 ×30/ 1024^2 = 475MB/s,近500MB/s的带宽需求,在搭载多个800M相机以及其他传感器的情况下,一辆数采车可以轻易达到5TB/小时的落盘需求。 因此能够有效降低数采的存储成本,减少数据挖掘的花费至关重要。 一、应对方法 1、时间同步策略 通过良好时间同步策略,可以避免产生大量无效数据。当然这里的无
[嵌入式]
如何有效减少自动驾驶中传感器<font color='red'>数据</font>的存储量
Arm 全面设计助力 Arm 架构生态发展,构建可持续 AI 数据中心
Arm 全面设计 (Arm Total Design) 生态项目推出一年来,成员规模翻倍,推动了全球芯片创新 Arm、三星晶圆代工厂 (Samsung Foundry) 、ADTechnology 和 Rebellions 合作开发基于 Neoverse CSS V3 的 AI CPU 芯粒 (chiplet) 平台,应用于云、高性能计算 (HPC) 以及人工智能/机器学习 (AI/ML) 训练和推理 安国国际科技 (Alcor Micro) 和 Alphawave 推出基于台积公司工艺的全新芯粒,用于打造可持续 AI 数据中心 近日, Arm 控股有限公司 (以下简称 Arm) 分享了 Arm 全面设计生态项目推出
[嵌入式]
消息称特斯拉 FSD 入华尚未得到批准,马斯克曾寻求获得部分数据用于训练
10 月 18 日消息,据中国日报报道,多位知情人士透露,中国政府支持特斯拉在遵循现有法律法规的前提下,先行先试部分 FSD(Full-Self Driving,全自动驾驶系统)功能,但 FSD 入华尚未得到监管部门批准,相关评估工作还在进行中。 报道称,马斯克曾向相关部门提议,希望能够直接获取部分非敏感性的视频数据,以便用于训练其自动驾驶系统。并主动建议可以有专门的政府团队来对这些视频数据进行全面评估,以确保数据安全性。 据IT之家报道,今年 9 月,特斯拉 AI 团队发布 FSD 在世界各地的部署情况路线图,预计明年 Q1 在中国和欧洲上线 FSD 全自动驾驶,仍待监管批准。 关于这一时间线,知情人士均表示:“进展并没有那么
[汽车电子]
小广播
最新手机便携文章
换一换 更多 相关热搜器件

 
EEWorld订阅号

 
EEWorld服务号

 
汽车开发圈

电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved