Oracle虚拟计算一体机(Oracle Virtual Compute Appliance) 可为任何虚拟x86应用和工作负载提供快速、可重复的软件定义基础架构部署。通过易于部署的集成系统以及其具有云计算所需的扩展性,客户从开启电源到生产仅需1个小时(1),而仅需几分钟时间就可使虚拟机部署就绪。通过与Oracle企业管理器12c实现集成,最新版的Oracle虚拟计算一体机X4-2提高了计算能力,加快了数据处理和云生命周期管理功能。
甲骨文公司近日宣布推出Oracle虚拟计算一体机X4-2(Oracle Virtual Compute Appliance X4-2)。该机通过实现快速、可重复和全堆栈的虚拟基础架构部署,实现了应用虚拟化集成并加快了应用使用的时间。
Oracle虚拟计算一体机是“一次性布线”的集成系统,它利用最少的软件定义配置实现了全面的组装,并且就绪随时运行生产工作,能为客户节省数百小时的时间成本,并降低物理和软件配置错误的风险。
最新版为使用Oracle Sun Server X4-2 systems和Oracle ZFS存储设备ZS3系列都提供了类似的计算能力提升,并加快了其I/O和数据处理,进一步降低了部署和巩固企业应用的成本和复杂性。为增加投资保护,客户可一次增加一个计算服务器,并在同一基础架构中混合使用不同版本的服务器。
Oracle虚拟计算一体机是针对灵活私有云平台的关键解决方案,可通过Oracle 企业管理其12c来部署云服务,涵盖基础架构即服务(IaaS)到数据库即服务(DBaaS),拥有的功能包括自动化配置、扩展性和云治理(showback、配额和访问管控)。
Oracle虚拟计算一体机控制器(Oracle Virtual Compute Appliance Controller)软件只需轻点按钮即实现安装、配置和基础架构组件管理自动化,从而实现快速的基础架构配置。
Oracle虚拟计算一体机让客户可通过使用Oracle VM模版和装配组件来快速部署应用。无需人工调整电缆,Oracle虚拟网络(Oracle Virtual Networking)可动态的增加新的网络,并可改良现有网络。
通过运行Oracle Solaris、Oracle Solaris和其他Linux分布和Microsoft Windows并排,客户可借助Oracle虚拟计算一体机把多个应用整合到一个平台上。
Oracle虚拟计算一体机支持Oracle可信任分区(Oracle Trusted Partitions),可为客户在vCPU基础灵活授权Oracle软件。Oracle虚拟计算一体机可访问现有的Oracle ZS3系列以及其他NFS和iSCSI存储以增加容量,进一步提高数据中心资产的投资回收率。
Oracle虚拟计算一体机与Oracle ZS3系列的应用集成存储优势结合之后,可实现Oracle数据库和应用环境部署的全面虚拟化,与现有的非Oracle存储相比,可提升存储效率、性能和自动化数据库存储管理。
甲骨文公司Linux和虚拟化集成高级副总裁Wim Coekaerts表示:“Oracle虚拟计算一体机诠释了硬件和软件集成的独特性能,提供了易于部署和使用而无需改变主要基础机构的卓越解决方案。通过让客户在相同堆栈中混合使用不同服务器版本,这个集成系统可显著地减少配置时间,提供投资保护,可满足包括来自云服务提供商、金融服务和公用事业不同行业客户的需求。”
Tier1首席运营官Edward Eichler表示:“作为一个业务咨询解决方案和Oracle应用24小时管理服务的领先提供商,Tier 1使用Oracle虚拟计算一体机来为广泛的Oracle和第三方应用提供高质量的私有云服务。利用已经集成的技术,Oracle虚拟计算一体机允许我们帮助客户把更多的时间用于为企业增加价值,并减少日常问题的管理时间,以支持他们自己的Oracle环境。”
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了SPIRAL框架,通过让AI与自己对弈零和游戏来提升推理能力。实验显示,仅训练AI玩简单扑克游戏就能让其数学推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且无需任何数学题目作为训练材料。研究发现游戏中的三种推理模式能成功转移到数学解题中,为AI训练提供了新思路。
同济大学团队开发的GIGA-ToF技术通过融合多帧图像的"图结构"信息,创新性地解决了3D相机噪声问题。该技术利用图像间的不变几何关系,结合深度学习和数学优化方法,在合成数据集上实现37.9%的精度提升,并在真实设备上展现出色泛化能力,为机器人、AR和自动驾驶等领域提供更可靠的3D视觉解决方案。
伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现,经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象,但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距",即生成答案的能力强于验证答案质量的能力,且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息,为AI多模态推理发展提供了重要启示。
MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术,通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍,计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分,在保持模型性能的同时显著提升训练效率,已在多个任务上验证有效性。