新年伊始,紫光旗下新华三集团携多款服务器新品以卓越的性能、灵活且弹性的配置、优异的系统设计、全面的安全性等特点,通过了中国计量科学研究院的国家标准化测试。
在企业数字化转型中,计算平台的性能、效率、可靠性变得越来越重要。此次,新华三的H3C UniServer R4300 G3、H3C UniServer R5200 G3、HPE Edgeline EL4000在国家级实验室的严苛环境下,均通过了电磁兼容、抗干扰、抗震动、恒湿恒温等多种环境的可靠性测试。

H3C UniServer R5200 G3
此次参评的H3C UniServer R5200 G3服务器是新华三针对人工智能和高性能计算领域定制开发的新一代GPU服务器。产品采用标准的4U机架式服务器设计,可支持英特尔最新的至强Skylake处理器,并配置10颗双宽GPU或20颗单宽GPU,实现超强的计算能力。为了帮助用户获得最佳的性能体验,UniServer R5200 G3特别针对GPU计算特点优化了CPU/GPU通信链路,最大程度提升核心处理性能。
H3C UniServer R5200 G3已经达到当下商用市场单位体积计算性能的巅峰,能够让用户以更小的空间和硬件开销获得更高的性能,从而免去扩建数据中心、构建大型网络所带来的种种成本。

H3C UniServer R4300 G3
作为一款自主创新的主流2路4U存储服务器,H3C UniServer R4300 G3面向数据密集型灵活扩展的工作负载,专为高性能、高容量和高扩展而设计。H3C UniServer R4300 G3基于最新的英特尔®至强®可扩展处理器家族,可实现最高71%的性能提升和18%的内核数量增加;配合升级的2666MT/s DDR4内存技术,可实现67%的内存带宽提升;产品最大可配置8块单宽GPU,能够对本地数据进行高效分析和实时处理人工智能应用。
在存储方面,H3C UniServer R4300 G3可承载多达52块硬盘,支持M.2和SATA到NVMe与NVDIMM各种存储介质的灵活搭配,为用户提供领先的存储性能。在4U空间内,UniServer R4300 G3可实现高存储密度、高效数据计算、灵活扩展的综合需求,非常适用于云计算、分布式存储和视频存储等业务。

HPE Edgeline EL4000
在参与测试的产品中,HPE Edgeline EL4000的表现十分卓越。在有限的1U机箱空间内,HPE Edgeline EL4000可支持4台ProLiant m510或m710x,可支持8核心或16核心Xeon D系列或Xeon E3处理器,并提供了M.2形式的SATA或NVMe多种固态存储方案。
在扩展性方面,HPE Edgeline EL4000最多可安装4块PCIe设备或4个PXIe模组,无论是对于10GbE或40GbE、InfiniBand还是光纤通道,均有着良好的接入能力。而作为一款融合物联网PXI机箱, Edgeline EL4000在有限的空间内集成了更精确的数据采集、控制以及系统管理功能,非常适用于扩展IoT基础设施的场景。
测试人员首先对以上产品进行了辐射骚扰场强测试、射频场辐射抗扰度测试,测试均在电波暗室内进行。结果表明,三款产品在30MHz-1GHz频率范围内的辐射骚扰场强均符合GB9254-2008标准限值的要求。产品还通过了高强度振动冲击检测,并符合GB/T9813.1-2016各项要求。此外,三款产品在拥有强悍性能的同时,其能效均达到GB28380-2012能效限定值及能效等级1级能效水平,如此优异的表现可帮助企业有效降低设备总体拥有成本。
作为全球领先的数字化解决方案领导者,新华三集团一直致力于提供高性能、高可靠的解决方案,并在产品的设计上有着更高的追求。综合各项测试结果不难看出,此次参评三款服务器无论在功能设计、可扩展性、可靠性等方面都树立了更高的标准。
好文章,需要你的鼓励
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
联想推出新一代NVMe存储解决方案DE6600系列,包含全闪存DE6600F和混合存储DE6600H两款型号。该系列产品延迟低于100微秒,支持多种连接协议,2U机架可容纳24块NVMe驱动器。容量可从367TB扩展至1.798PiB全闪存或7.741PiB混合配置,适用于AI、高性能计算、实时分析等场景,并配备双活控制器和XClarity统一管理平台。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。