极存无限-Bigtera闪存新技术亮相2018闪存峰会

Bigtera闪存技术新突破

2018闪存峰会(FMS, Flash Memory Summit)于2018年8月7-9日在美国圣克拉拉市成功举办,本次大会聚集了全球超过百家顶级闪存厂商及存储技术的供应商,共同分享和讨论闪存新技术未来的发展及应用。

Bigtera作为超融合存储领域的领导厂商,同母公司Silicon Motion(纳斯达克:SIMO)一起参与本次盛会,并在会上展示其在闪存技术获得的最新突破。Bigtera的技术专家David Tseng在大会上作了专题演讲,详细介绍了如何利用NVDIMM技术,显著减少SSD的写入放大效应,从而延长闪存使用寿命,并且大幅度地改善延迟性能,获得了与会嘉宾的热烈反馈。

在本次闪存峰会上,Bigtera同步展出了其最新的Bigtera VirtualStor Extreme产品,Bigtera VirtualStor Extreme产品可以做到高达800,000 IOPS,延迟稳定在1毫秒,其数据吞吐量最高可达10GB/秒。Bigtera VirtualStor Extreme产品提供2U四节点的标准配置,每个节点有2个Intel Xeon可扩展处理器,256G内存,2x 16 GB NVDIMM,每个节点可以容纳6个SATA SSD盘,详细的产品信息见下图: 

 

纵观市场上诸多软件定义的存储产品,普遍存在延迟时间太长且服务质量(QoS)不稳定的问题,不适用于对性能及稳定性要求很高的业务场景;相比而言,Bigtera VirtualStor Extreme的延迟时间可以低于1 ms,且服务质量(QoS)极为稳定。

Bigtera VirtualStor Extreme产品可通过横向扩展来应对迅速增长的业务对资源的快速增长需求,针对时下热门的AI技术、机器学习等对计算及存储资源有快速增长需求的业务可以提供快速扩容增效的能力。

基于Bigtera VirtualStor Extreme产品强大的综合能力,在需要高性能计算的AI及大数据分析领域、4K多媒体播发、云基础架构、电子设计自动化平台等方面都有广阔的应用场景。

欲了解更多关于Bigtera最新产品技术及解决方案的信息,请访问:http://bigtera.com.cn/

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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