全球最快!北鲲云BurstFS问鼎IO500,成为最快的云上存储系统

北鲲云_beikun
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2022-11-22 15:22:32

2022年11月16日,美国达拉斯,在全球超级计算大会(SC22)上发布的新一期国际IO500排行榜的 IO-500 挑战赛中,北鲲云的BurstFS成为全球最快的基于公有云的存储系统,在包含本地超级计算机在内的总排名中也跻身前十,位列第七。
榜单根据 IO-500 基准进行评估,该基准使用大文件的读/写带宽和小文件的读/写/列表性能来衡量存储性能。这些性能是影响大规模模拟、大数据分析和人工智能 (AI)计算效率的关键因素,也是评价超算平台的重要指标。
运行在甲骨文云(OCI)上的北鲲云BurstFS文件系统以3033.03的总数刷新了 IO-500 基于公有云的存储系统基准测试的记录——比之前在 2019 年国际超级计算大会上创下的全球最快云上存储系统WekaIO on AWS得分高出323%,比同样基于甲骨文云的Oracle Cloud with WEKA on RDMA得分高出485%。更加值得关注的是,BurstFS仅使用了64个节点,而另外两位分别使用了345及373个节点, BurstFS单节点得分是后两者的17倍与28倍。整体排名表明,北鲲云的BurstFS在云上存储领域独占鳌头,甚至可以与大部分本地超级计算机集群相媲美。 
BurstFS作为一个Built for the Cloud的高性能并行文件系统,可为任何公有云上支持RoCE/InfiniBand/Ethernet的使用GPU或CPU的HPC集群提供最高带宽和最低延迟性能,并且能同云厂商的对象存储做自动化整合。符合POSIX 标准的文件系统BurstFS利用创新的、高度优化的软件堆栈,例如OS BYPASS, RDMA通信, 大规模分布式元数据等技术。它专为企业级Cloud-HPC而构建,并且同对象存储同步以实现极致性价比,并支持基于工作负载的分片、预读、缓存、加密、鉴权和备份等功能。 
"IO-500 基准测试的结果证实了我们在 CLOUD-HPC 市场中技术上的领导地位。BurstFS是一个先进的文件系统,旨在为任何规模、任何IO模型的计算提供极致性能”北鲲云首席技术官兼联合创始人李青松说。"不久,这套存储系统将集成到北鲲云的CLOUD-HPC平台中,为像生信,制药,人工智能等数据密集型的企业用户提供更卓越的性能和更专业的服务。”
(要查看 SC22 IO-500 名单上所有公司的官方排名,请访问IO500官网:io500.org)

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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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