如图2所示,Celona Edge OS感应了数据流并将其分配给微板片,在这种情况下,视频,销售点系统,语音,物联网和最佳努力频道。这些微型映射到企业运输网络中的虚拟LAN,并可以根据身份验证和网络地址控制(NAC)策略灵活地达到其用户组目标。通过为客户提供对微型策略的配置更新的完整控制,网络管理员可以在需要时更改设备组和应用程序的服务级别。
Applied Digital 认为,最适合其用户的系统是 Supermicro SYS- 821GE-TNHR,它配备双第四代英特尔® 至强® 铂金处理器 8462Y+。这些服务器使用 NVIDIA HGX H100 GPU,每个 GPU 配备 80GB 内存。NVIDIA H100 为 HPC 提供 67 万亿次浮点运算的 FP64 Tensor Core 计算,而融合 AI 的 HPC 应用程序可以利用 H100 的 TF32 精度实现单精度矩阵乘法运算的 1 千万亿次浮点运算吞吐量。该系统在计算节点内托管八个 H100 Tensor Core GPU 和 900GB/s NVSwitch,用于 GPU 到 GPU 的通信。Applied Digital 选择 2TB 的系统 RAM 来在转移到 GPU 内存之前暂存工作负载。对于网络,Applied Digital 使用 100GbE 进行带内管理和对象存储,并使用 NDR 结构进行 GPU Direct 和融合闪存文件系统流量。利用 NVIDIA DGX 参考架构,Applied Digital 可扩展到在单个并行计算集群中工作的数千个 H100 GPU。
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FUNCTION start_multiprocessing(number_of_processes, worker_function, return_processing_function, *additional_arguments) # 创建用于进程通信的共享数据结构 shared_dictionary <- create_shared_dictionary() process_list = [] FOR i <- 0 TO number_of_processes - 1 process <- create_process(worker_function, (i, shared_dictionary, number_of_processes, return_dictionary, additional_arguments)) process_list.append(process) start_process(process) ENDFOR # 等待所有进程完成 FOR process IN process_list wait_for_process_completion(process) ENDFOR # 处理共享字典中的结果 result <- return_processing_function(shared_dictionary) RETURN result ENDFUNCTION
可信计算组 (TCG) 定义的可信平台模块 (TPM) 是一种小型安全协处理器,可以作为独立组件,也可以作为其他组件(如微处理器)的一部分。大多数企业级笔记本电脑和台式机都包含 TPM 2.0 版,因为 Microsoft 要求 Windows 8.1 或更高版本必须安装该版本。对于服务器,TPM 通常是一个附加组件,需要由管理员和采购官员在订购清单中指定。服务器采购应确保在订购这些设备时包含可选的 TPM。对于国防部,DODI 8500.01“网络安全”[5] 要求购买带有 TPM 的国防部计算机资产。
Supermicro 针对 NVIDIA AI Enterprise 和 Red Hat OpenShift 的参考架构提供了可扩展的架构。因此,企业 AI 开发人员可以使用预先训练的 AI 模型快速开发 AI 解决方案,以提高效率并启用新服务。Supermicro 借助生成式 AI 来自动化测试的安装脚本,从而加速在 Red Hat OpenShift 的编排容器环境中部署 AI 容器。经过 NVIDIA 认证和 Red Hat 认证的 Supermicro 系统(包括整个软件堆栈)均提供企业支持。
默认设置为 95%,这意味着如果空间使用率达到或超过该值,Tiger Bridge 会将最近最少访问的数据卸载到云端。Tiger Bridge 从访问时间最早的文件开始。根据访问时间,我们将数据分为冷数据(最近未访问)和热数据(最近使用)。在工作时,Tiger Bridge 会将最近未访问的文件移动到云端,从而释放本地存储空间,确保磁盘空间不超过 80%,并且至少有 20% 可用。这些卸载的文件以非专有形式存储在云端,如果需要,即使不使用 Tiger Bridge,也可以直接从云端门户下载。
摘要 — 在经典的隐私信息检索 (PIR) 设置中,用户想要从数据库或分布式存储系统 (DSS) 中检索文件,但不向保存数据的服务器透露文件身份。在量子 PIR (QPIR) 设置中,用户通过从服务器接收量子信息来私密地检索经典文件。Song 等人在复制服务器的情况下处理了 QPIR 问题,包括无合谋和除一个服务器外所有服务器都合谋的情况。在本文中,QPIR 设置被扩展以考虑最大距离可分 (MDS) 编码服务器。所提出的协议适用于任何 [ n, k ] -MDS 代码和 t -合谋,其中 t = n − k 。与以前的情况类似,实现的速率比经典对应物中已知或推测的速率更好。此外,还演示了如何调整协议以从使用局部可修复代码 (LRC) 编码的 DSS 中实现显著更高的检索率,其中修复组不相交,每个修复组都是一个 MDS 代码。
为了实现存储容量和性能的大规模可扩展性,Scality RING 软件被设计为分布式、并行、横向扩展架构,具有一组用于数据访问和呈现、数据保护和系统管理的智能服务。为了实现这些功能,RING 提供了一组完全抽象的软件服务,包括顶层可扩展访问服务(连接器),为应用程序提供存储协议。该解决方案的中间层包括一个分布式虚拟文件系统层、一组确保数据持久性和完整性的数据保护机制、自我修复过程以及一组系统管理和监控服务。在堆栈的底部,系统建立在分布式存储层上,该存储层由虚拟存储节点和底层 I/O 守护进程组成,这些守护进程抽象了物理存储服务器和磁盘驱动器接口。
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