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从Hyper-V 3.0 功能部署到Hyper-V 3.0 实用技巧

Jun 07, 2016 pm 03:05 PM
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云计算、大数据等热门应用的相继登场,让诞生于主机时代的 虚拟化技术 有了全新的发展。随着CPU性能的大幅提升、存储容量的不断扩大、网络带宽的快速扩充,虚拟化技术已经成为企业普遍采用的提高IT资源使用效率的手段。CPU、存储和网络在变,虚拟化软件同样

云计算、大数据等热门应用的相继登场,让诞生于主机时代的虚拟化技术有了全新的发展。随着CPU性能的大幅提升、存储容量的不断扩大、网络带宽的快速扩充,虚拟化技术已经成为企业普遍采用的提高IT资源使用效率的手段。CPU、存储和网络在变,虚拟化软件同样在变。以微软为例,伴随着Windows Server 2012的推出,微软将其虚拟化软件 Hyper-V 升级到3.0版本Hyper-V 3.0的问世,进一步改变了早先虚拟化市场上VMware大幅领先的局面,它和Windows Server 2012的紧密结合,使得中小企业使用虚拟化技术的门槛再度得到降低。

虚拟化是云计算的基础,已经为业界所共识。业界对虚拟化的另一个界定,就是目前虚拟化已经进入3.0阶段。 在1.0阶段,虚拟化主要针对的是基础资源和简单应用,具体表现在物理设备的集中、资源的共享等方面;进入虚拟化2.0阶段,虚拟化技术开始用于普通的应用和一般的管理领域,用户对虚拟化的要求更多地表现在灵活迁移、灾难恢复和负载均衡上。进入3.0 阶段,在这个阶段,虚拟化更多地表现在自动控制、服务导向、成本可控和基于策略管理等方面。企业实施虚拟化的目标是提高自身的敏捷性,能充分利用虚拟化带来的好处。

尽管虚拟化3.0有众多的优势,但有关统计数据显示,目前59%的企业未进入虚拟化3.0 阶段。本专题将与大家分享 Hyper-V 3.0功能部署Hyper-V 3.0实用技巧,并让您更全面的了解 Hyper-V 3.0 。Hyper-V 3.0是一个更动态的虚拟化平台,给企业带来了全新的虚拟化体验,并实实在在提升了效率。

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本サイトの7月31日のニュースによると、テクノロジー大手アマゾンは火曜日、クラウドコンピューティング技術に関連するアマゾンの十数件の特許を侵害しているとして、フィンランドの通信会社ノキアをデラウェア州連邦裁判所に告訴した。 1. Amazon は訴訟の中で、Nokia が自社のクラウド サービス製品を強化するために、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ、セキュリティおよびパフォーマンス テクノロジを含む Amazon クラウド コンピューティング サービス (AWS) 関連テクノロジを悪用したと述べました。訴状によると、アマゾンは2006年にAWSを立ち上げ、その画期的なクラウドコンピューティング技術は2000年代初頭から開発されていたという。訴状には「アマゾンはクラウドコンピューティングのパイオニアだが、現在ノキアはアマゾンの特許取得済みのクラウドコンピューティング技術革新を許可なく使用している」と書かれている。アマゾン、ブロック差し止めを裁判所に求める

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先週、社内の辞任と社外からの批判が相次ぐ中、OpenAIは内外のトラブルに見舞われた。 - 未亡人姉妹への侵害が世界中で白熱した議論を巻き起こした - 「覇権条項」に署名した従業員が次々と暴露 - ネットユーザーがウルトラマンの「」をリストアップ噂の払拭: Vox が入手した漏洩情報と文書によると、アルトマンを含む OpenAI の上級幹部はこれらの株式回収条項をよく認識しており、承認しました。さらに、OpenAI には、AI セキュリティという深刻かつ緊急の課題が直面しています。最近、最も著名な従業員2名を含むセキュリティ関連従業員5名が退職し、「Super Alignment」チームが解散したことで、OpenAIのセキュリティ問題が再び注目を集めている。フォーチュン誌は OpenA を報じた。

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1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために

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70B モデルでは、数秒で 1,000 個のトークンを生成でき、これはほぼ 4,000 文字に相当します。研究者らは Llama3 を微調整し、高速化アルゴリズムを導入しました。ネイティブ バージョンと比較して、速度は 13 倍高速になりました。速いだけでなく、コード書き換えタスクのパフォーマンスは GPT-4o をも上回ります。この成果は、人気の AI プログラミング成果物 Cursor を開発したチーム、anysphere によるもので、OpenAI も投資に参加しました。有名な高速推論アクセラレーション フレームワークである Groq では、70BLlama3 の推論速度は 1 秒あたり 300 トークンを超える程度であることを知っておく必要があります。 Cursor の速度により、ほぼ瞬時に完全なコード ファイル編集を実現すると言えます。カースと言うと良い奴だと言う人もいる

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