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越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI,到今天人人谈论的大模型,自动驾驶,我们看到来自:专题来自:云商店
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轻量级企业业务应用程序,流量保持在较低水平,对服务器没有特殊要求,并且追求稳定性和成本效益。建议使用标准的云服务器,该服务器主要提供平衡的计算,内存和网络资源。它适用于中等业务负载压力的应用场景,并满足普通企业或个人的云需求。 2)数据分析 中型企业应用程序提高了运行速度和内存要求,并且需要处理大容量数据处理。来自:百科网络低延迟。最大可支持24个本地磁盘、48个vCPU和384GiB内存。 处理大容量数据,需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型弹性云服务器,主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写来自:专题
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