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千亿独角兽 Databricks 新赛道的中国答卷:拓数派 DataCS 引领 “可信数据+大模型AI” 新范式

内容转载自:中国日报 8月20日,全球知名数据与AI公司Databricks正式对外发布公告,宣布公司正推进一轮规模超10亿美元的K轮融资,目前相关各方已签署投资条款清单。此次融资对应的公司估值将突破1000亿美元(约合人民币7179.1亿元)。在全球未上市的初创企业中,公认估值超千亿美元的玩家包括SpaceX、OpenAI以及字节跳动;此外,马斯克旗下的人工智能公司在年初与社交媒体平台X完成重组后,其合并融资对应的估值也已突破千亿。而Databricks此次融资的完成,将使其成功跻身千亿美元独角兽阵营,成为全球第五家估值超千亿的独角兽企业。 Databricks官网新闻 Databricks成立于2013年,始终聚焦于打造数据与人工智能深度融合的统一平台,是 “湖仓一体” 数据库架构的开创者,而这一架构正是Data+AI战略落地的关键技术支撑。其数据智能平台构建于开放的湖仓架构之上,为数据及治理工作提供了统一的技术底座,并结合针对企业的独特特性优化的人工智能模型,形成了强大的技术合力。 Databricks产品包括三大模块,全方位满足企业在数据处理、AI应用开发及数据管理等多方面复杂...

高达99.57%GPU利用率,Alluxio在MLPerf Storage v2.0基准测试中展现卓越性能

最新的 MLPerf Storage v2.0 测试结果显示,Alluxio 通过分布式缓存技术大幅加速了 AI 训练和 checkpointing 工作负载的 I/O 性能,在多种常见的由于 I/O 瓶颈导致 GPU 利用率不足的场景中,成功将 GPU 利用率提升至 99.57%。 虽然 GPU 本身算力极强,但其在 AI 训练中的实际效能取决于能否解决两个关键的 I/O 瓶颈问题:数据加载和Checkpointing(检查点保存)。我们曾在白皮书《Alluxio助力多GPU集群突破I/O瓶颈,高效释放AI算力》中提到,AI 训练基础设施的真正挑战并不在于算力,而在于如何避免因数据加载或模型 checkpointing 过慢而导致昂贵的 GPU 资源闲置。 I/O 加速至关重要,这是因为现代 AI 训练不但涉及在多个训练周期中反复读取海量数据集,还伴随着频繁保存百 GB 以上的模型状态。当 I/O 速度无法匹配 GPU 处理能力时,GPU 将处于空闲状态,不仅浪费每小时高达数千美元的计算资源,还会严重影响关键模型开发进度。因此,MLCommons 推出了 MLPerf Storage...

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