近年来，随着全社会数据总量爆发式增长，数据中心规模也在快速发展。据IDC预计，2022年-2026年，全球新建数据中心数量将以8.6%的年复合增长率（CAGR）增长，这对存储基础设施提出了包括提供海量空间、多样存储、弹性扩容、极致性能、智能运维、高密存储、绿色低碳等崭新的要求，而固态硬盘（SSD）存储以高可靠、低时延、低能耗等特性，成为新一代数据中心的主要存储介质。
近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
都说数据堪比新时代的石油，极富价值。但比数据本身更重要的是，数据价值如何快速、高效地释放。毫无疑问，谁能快速、高效释放数据价值，谁就在激烈市场竞争中占据主动。
随着社会数字化程度的不断提高，人类生活中越来越多的信息变成了数据，人类也产生了更多对于数据的需求。从移动支付到自动驾驶，数据量暴增不仅带来数据存储的压力，也同样对于数据处理提出了更高的要求：在待处理数据量剧增的情况下，数据传输的时延还必须不断缩短。 在这一背景下，数据中心必须不断发展演进，方可应对未来的挑战。数据中心虽涉及多类软硬件设备，业界关心最多、影响最大、技术栈最深的依然是存储侧基础设施。随着存储闪存化转型升级的深入，业界越发意识到，SSD等介质革命固然带来了IO的巨幅提升，但NVMe协议才是发挥性
对计算和内存的高需求是将现有目标检测网络部署到嵌入式设备中的最大挑战。现有的轻量级目标检测器直接使用轻量级神经网络架构，如MobileNet或在大尺度分类数据集上预先训练，导致网络结构灵活性差，不适用于某些特定场景。
随着家居智能化理念的广泛普及，越来越多智能家居开始代替传统家居参与到人们的生活日常中。为了实现智能家居的一键控制，启明智显根据用户对86盒（智能控制面板）不同性能需求，特基于Sigmastar SSD201/SSD202D/SSD212 三颗不同性能的MCU与国产芯高效开发平台8ms(8ms.xyz)设计开发多款可快速助力智能控制面板完成联网+彩屏升级+语音交互应用的标准串口屏，对全屋情景实现一键选择。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在现在人工智能化时代，幼儿园也是一个众多家长关注的教育机构，在幼儿园小孩的安全是独一，在人工智能监控下，绝对保障了所有儿童的安全！ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 一、简要 对计算和内存的高需求是将现有目标检测网络部署到嵌入式设备中的最大挑战。现有的轻量级目标检测器直接使用轻量级神经网络架构，如MobileNet或在大尺度分类数据集上预先训练，导致网络结构灵活性差，不适用于某些特定场景。 在今天分享中，有研究
数据分层存储技术主要应用在混闪存储系统设计，可根据数据冷、热、温的特点，合理调度使用SSD、HDD等不同介质类型的存储资源，降低存储系统的初始购买成本。
近年来，在利用深度卷积网络检测目标方面取得了显著进展。然而，很少有目标检测器实现高精度和低计算成本。今天分享的干货，就有研究者提出了一种新的轻量级框架，即多级特性重用检测器(MFRDet)，它可以比两阶段的方法达到更好的精度。它还可以保持单阶段方法的高效率，而且不使用非常深的卷积神经网络。该框架适用于深度和浅层特征图中包含的信息的重复利用，具有较高的检测精度。
8月5日消息，近日，韩国存储芯片大厂三星在2022闪存峰会（Flash Memory Summit，FMS） 上，推出了一系列下一代闪存和储存技术。三星在主题为“Memory Innovations Navigating the Big Data Era”的主题演讲中，重点介绍了推动大数据市场进步的四项技术，分别为数据移动、数据储存、数据处理和数据管理等，并展示了针对每一个技术的解决方案。
这天，方老师的同事Y，很羡慕方老师有很多粉丝，所以怂恿一个熊孩子Z去问方老师一个困难的问题。
北京万里开源软件有限公司，是专注于国产自主可控数据库产品研发超 20年的国家高新技术企业，参与多个国家级的数据库行业标准制定工作。本次用于测试的 GreatSQL 开源数据库是适用于金融级应用的国内自主 MySQL 版本，专注于提升 MGR 可靠性及性能，支持 InnoDB 并行查询等特性，可以作为 MySQL 或 Percona Server 的可选替换，用于线上生产环境，且完全免费并兼容 MySQL 或 Percona Server。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 近年来，在利用深度卷积网络检测目标方面取得了显著进展。然而，很少有目标检测器实现高精度和低计算成本。 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 一、简要 近年来，在利用深度卷积网络检测目标方面取得了显著进展。然而，很少有目标检测器实现高精度和低计算成本。今天分享的干货，就有研究者提出了一种新的轻量级框架，即多级特性重用检测器(MFRDet)，它可以比两阶段的方法达到更好的精度。它还可以保持单阶段方法的高效率，而且不使用非
选自arXiv 作者：Robert J. Wang、Xiang Li、Shuang Ao、Charles X. Ling 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，而缺乏有效的实现。在本文中，来自加拿大西安大略大学的研究者提出了称为 PeleeNet 的有效架构，它没有使用传统的卷积来实现。PeleeNet 实现了比目前最先进的 MobileNet 更高的图像分类准
【编者按】StackOverflow是一个IT技术问答网站，用户可以在网站上提交和回答问题。当下的StackOverflow已拥有400万个用户，4000万个回答，月PV5.6亿，世界排行第54。然而值得关注的是，支撑他们网站的全部服务器只有25台，并且都保持着非常低的资源使用率，这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索及高效代码上的较量。近日，High Scalability创始人Todd Hoff根据Marco Cecconi的演讲视频“ The architecture of StackOver
英文原文：StackOverflow Update: 560M Pageviews A Month, 25 Servers, And It's All About Performance StackOverflow 是一个 IT 技术问答网站，用户可以在网站上提交和回答问题。当下的 StackOverflow 已拥有 400 万个用户，4000 万个回答，月 PV5.6 亿，世界排行第 54。然而值得关注的是，支撑他们网站的全部服务器只有 25 台，并且都保持着非常低的资源使用率，这是一场高有效性、负载均衡
当涉及选择服务器存储方案时，硬盘驱动器（HDD）和固态驱动器（SSD）都是常见的选项。它们在性能、可靠性和成本等方面有所不同，因此需要根据实际需求做出明智的选择。本文将探讨HDD和SSD这两种服务器存储方案，以便更好地理解它们之间的区别和优劣势。
摘要：同时使用Linux和Windows平台产品，大量使用静态的方法和类，Stack Overflow是个重度性能控。同时，取代横向扩展，他们坚持着纵向扩展思路，因为“硬件永远比程序员便宜”。 StackOverflow是一个IT技术问答网站，用户可以在网站上提交和回答问题。当下的StackOverflow已拥有400万个用户，4000万个回答，月PV5.6亿，世界排行第54。然而值得关注的是，支撑他们网站的全部服务器只有25台，并且都保持着非常低的资源使用率，这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索
云硬盘（Cloud Block Storage，CBS）是一种高可用、高牢靠、低本钱、可定制化的块存储设备，能够作为云服务器的独立可扩展硬盘运用，为云服务器实例供给高效牢靠的 存储 设备。云硬盘供给数据块级别的持久性存储，通常用作需要频频更新、细粒度更新的数据（如文件体系、数据库等）的主存储设备，具有高可用、高牢靠和高性能的特色。云硬盘选用三副本的分布式机制，将您的数据备份在不同的物理机上，防止单点毛病引起的数据丢失等问题，进步数据的牢靠性。
建造者模式是一种创建型设计模式，其主要目的是将一个复杂对象的构建与表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的对象
几年之前就知道NVMe-oF，它和NVMe就如同一对双胞胎，如影随形，是闪存新技术发展代表之一。
固态硬盘作为目前旗舰电脑必备的存储设备，可以大幅度提高电脑的运行速度，拥有一块好的固态硬盘，还是十分有必要的，今天小编给大家分享如何挑选一款好的固态硬盘，希望对大家能有所帮助！
目标检测是计算机视觉的核心任务之一。本期SFFAI15邀请了两位目标检测的一线科研人员，已有多篇顶会一作的张士峰和开源PyTorchCV的尤安升，同大家一起探讨目标检测的研究前沿以及一系列经典方法的实现细节。
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。
首先让我们看一组数据：2018年全球产生的数据量是32ZB，预计2023年会达到103ZB。其中，有多少数据被保留下来了呢? 这里也有一组数据：2018年被保存下来的数据是5ZB，占比不足16%;预计
来源：新智元 作者：孙涛，孙富春等 编译：熊笑 本文长度为2200字，建议阅读4分钟 本文为你介绍高效视觉目标检测框架RON。 [ 导读 ]当前最好的基于深度网络的目标检测框架可以分为两个主要方法流派：基于区域的方法（region-based）和不基于区域（region-free）的方法。两种方法各有优势和劣势。一项由清华大学和英特尔中国研究院的研究者共同参与的研究结合了以上两种方法的优点，提出了一个有效、高效的通用对象检测框架 Ron。研究设计了反向连接，使网络能够检测多层 CNN 中的对象；提出了
作者 | 张俊宝 大数据时代，数据体量和复杂性对于数据库提出更高要求，仅依靠关系型数据库难以处理这些数据，非关系型数据库得以快速发展壮大。主流的的非关系型数据库有 Redis、Memcache、MongoDB、HBase 等。 为了满足广泛的业务场景对于数据库提出的高可用、高效率、高可扩展性的要求，Redis 的应用场景也早已突破了缓存的范畴，并提供了持久内存的解决方案。业务数据量爆炸式增长，Redis 的内存消耗在不断增加。这意味着，作为一个基于内存的数据库，Redis 的内存是否被高效合理的利用至关
随着人们对花卉养殖的需求不断增长，花卉温室的建设和管理成为了一个重要的课题。在花卉温室中，温度是一个至关重要的环境参数，对花卉的生长和发展有着直接的影响。为了提供一个稳定的生长环境，控制温室的温度变得非常重要。
LSM-tree 是大数据时代一个经典的存储结构，是 Bigtable，Habse，LevelDB，RocksDB 等大数据存储的构建基础。LSM-tree 高效的设计建立在磁盘随机访问要比顺序访问慢两个数量级的基础上。但近年来 SSD 的大规模应用对此基础提出了挑战，而 WiscKey 正是基于 SSD 存储介质对 LSM-tree 的痛点：读写放大，进行了优化。
IT圈的人都知道有个“摩尔定律”，但摩尔定律也面临着失效。摩尔定律失效的原因在于，半导体制程工艺逼近了极限。
ZFS是什么？ ZFS是最早sun公司设计用于Solaris系统的文件系统，在OpenSolaris和FreeBSD下的稳定性非常高。相对于XFS文件系统，ZFS虽然是本地文件系统，但是集成了软件Raid(Raid0/Raid1/Raid Z1/Raid Z2/Raid Z3)、基于元数据的COW写任意位置的事务模型，自带Checksum等保证数据完整性，同时提供高效的快照和复制功能，还有支持高速盘的SSD读写缓存、压缩、去重等特性 ZFS混合池架构概览 图片 ARC是DRAM内存中的Cache,主要用于
这篇文章有2篇论文速递，都是目标检测方向，一篇是RefineNet，其是SSD算法、RPN网络和FPN算法的结合，另一篇是DES，其是基于SSD网络进行了改进。注意，两篇都是CVPR 2018文章。
4U飞腾FT-1500A存储服务器，24个2.5” SAS盘位，支持领存特制军工固态硬盘，具备一键物理自毁和一键逻辑自毁双重自毁功能，具备领存SSD与存储阵列绑定功能，当SSD被非法拔出在其他电脑上读取数据时，SSD会自动启动销毁程序，将SSD进行逻辑自毁或者物理自毁，确保数据安全，同时，此款阵列具备强劲的计算性能和扩展能力。
对于目标检测，两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高，而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点，本文提出了一种新的单阶段检测器，称为RefineDet，它比两阶段方法具有更好的精度，并保持了与单阶段方法相当的效率。RefineDet由两个相互连接的模块组成，即锚点细化模块和目标检测模块。具体来说，前者的目的是(1)过滤掉负锚点，减少分类器的搜索空间，(2)粗调锚点的位置和大小，为后续回归器提供更好的初始化。后一个模块以改进后的锚为输入，进一步改进回归，预测多类标签。同时，我们设计了一个传输连接块来传输锚点细化模块中的特征，以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。多任务丢失功能使我们能够以端到端方式训练整个网络。在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012和MS COCO上的大量实验表明，RefineDet能够以高效的方式实现最先进的检测精度。
这里汇集了各路公交车，是张江男女必争之地。打工人最怕的是什么，不是996，不是007，最怕挤公交。
【新智元导读】谷歌团队日前提出了一类被称为 MobileNet 的高效模型，用于移动和嵌入式设备的视觉应用。研究人员多次实验的结果，与 ImageNet 分类任务的其他流行模型相比，MobileNet
【新智元导读】当前最好的基于深度网络的目标检测框架可以分为两个主要方法流派：基于区域的方法（region-based）和不基于区域（region-free）的方法。两种方法各有优势和劣势。一项由清华大学和英特尔中国研究院的研究者共同参与的研究结合了以上两种方法的优点，提出了一个有效、高效的通用对象检测框架 Ron。研究设计了反向连接，使网络能够检测多层 CNN 中的对象；提出了 objectness prior 来引导目标对象搜索；利用多任务损失函数优化整个网络，这样网络就能直接预测最终检测结果。在测试中，
研究机构Research and Markets预测，2020年全球SSD市场规模为348.6亿美元，到2026年，这一数字预计将增加到803.4亿美元。聚焦中国市场，根据艾瑞咨询预测，2021、2022、2023年中国企业级SSD市场规模同比增长26%、37%、28%，于2025年达到489亿元人民币。
在数据库的使用过程（包括其它多种应用）中，我们通常会关注一些系统指标，比如CPU的使用率，内存的占用量，或者IO的带宽消耗等等。这些系统指标可以帮助我们评估应用对系统资源的占用情况，进而找到应用进一步优化的方向。
“2013年开始这个项目的研究，当时不确定非易失性内存技术是否可商用。2019年Intel商用了NVM产品，NVM对下一代数据库系统的影响吸引了广大研究者”--Joy Arulraj和Andrew Pavlo。
基于无anchor机制的特征选择模块，是一个简单高效的单阶段组件，其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中。FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:
2、PrimoCache的作用类似于傲腾，但是没有傲腾只能加速一个机械硬盘的缺点，PrimoCache可以同时加速多个机械硬盘。
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
随着激光雷达在机器人，无人车的领域的推广应用，三维点云的相关处理技术作为高精地图、高精定位、环境检测等方向的核心模块越来越受到重视。现有的在点云中定位物体的单阶段检测器通常将物体定位和类别分类视为分开的任务，因此定位精度和分类置信度可能无法很好地对齐。《SFFAI97期三维点云检测专题》我们邀请到了来自香港中文大学的郑武同学，分享他提出的新型检测方法，解决此问题。
如果你追求高效性能，那高性能CPU、大容量内存，以及超强显卡是必不可少的。但要发挥这些部件的性能，必须还要有更快的硬盘与之匹配。毕竟，尽管处理器每秒可以处理数十亿个周期数据，但它会花费大量时间等待硬盘驱动器为其提供数据。而要获得最佳性能，此时需要一个优质的SSD固态硬盘，因为SSD固态硬盘具有传统机械硬盘不具备的快速读写、质量轻、能耗低以及体积小等特点，但不少用户对SSD固态硬盘的选购缺乏基本常识。所以今天小编就会详细的为大家介绍下固态硬盘
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