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  • 算力再突破:華為Al容器技術Flex:ai

    ●直面算力利用效率低下難題,華為發布Al容器技術Flex:ai華為在上海舉辦「2025 AI容器應用落地與發展論壇」,會上正式發布並開源了創新AI容器技術Flex:ai。目前,業界算力資源的平均利用率僅30%至40%,據華為介紹,華為Flex:ai是基於Kubernetes容器編排平台構建的XPU池化與調度軟體,透過算力切分技術,將單張GPU/NPU算力卡切分為多份虛擬算力單元,切分精準至10%。此技術實現了單卡同時承載多個AI工作負載,在無法充分利用整卡算力的Al工作負載情境下,算力資源平均利用率可提升30%。 ● Al時代需要Al容器技術,華為Flex.ai對標英偉達Run:ai具有獨特優勢傳統容器技術難以適配Al工作負載需求,Al容器作為輕量級虛擬化技術,可打包模型代碼與運行環境實現跨平台遷移,解決環境配置不一致問題,且能按需掛載GPU/NPU算力、優化資源集群利用率。 Gartner表示,目前AI負載大多已容器化部署和運行,據預測,到2027年,75%以上的AI工作負載將採用容器技術進行部署和運行。 與英偉達今年初收購的Run:ai公司的核心產品相比,華為Flex:ai在虛擬化、智慧調度等方面具備獨特優勢。具體來看,在本地虛擬化技術中,Flex:ai支援將單一實體GPU/NPU算力卡切割為數個虛擬算力單元,並透過彈性且靈活的資源隔離技術,可實現算力單元的按需切分。智慧調度方面,Flex:ai智慧資源與任務調度技術,可自動感知叢集負載與資源狀態,結合Al工作負載的優先權、算力需求等多維參數,對本地及遠端的G虛以利PU資源進行全局最優調度,滿足不同AI工作負載對資源的需求。 以軟體補硬體提升Al訓推效率,國產Al生態發展再進階Flex:ai秉承開源與相容異構算力的理念,進一步強化國產算力實力。Flex:ai將在發布後開源在魔擎社群中,與華為此前開源的Nexent智能體框架、AppEngine應用程式編排、DataMate資料工程、UCM推理記憶資料管理器等Al工具共同組成了完整的ModelEngine開源生態。另外,與英偉達旗下Run:ai只能綁定英偉達算力卡不同,Flex:ai透過軟體創新,可實現對英偉達、昇騰及其他第三方算力資源的統一管理和高效利用,有效屏蔽不同算力硬體之間的差異,為Al訓練推理提供更有效率的資源支援。為啥非得升級AI容器?傳統容器問題在哪?首先得承認,容器技術和AI本來就是「好搭檔」。容器能把模型代碼、運行環境打包成一個獨立的“鏡像”,不管你在哪個平台上跑,環境都一樣,解決了“換個電腦就跑不起來”的老問題。而且容器能按需分配算力資源,用完了還能回收,不浪費集群資源。 Gartner的分析師早就預測過,到2027年,75%以上的AI工作負載都會用容器技術部署,這趨勢已經很明顯了。但問題是,傳統容器技術是為普通計算場景設計的,遇到AI大模型就「力不從心」了。第一個痛點就是「鏡像太大拉不動」。現在的大型語言模型(LLM),容器鏡像輕鬆就超過10GB,多模態模型的鏡像甚至能到TB級別。傳統容器要拉起這麼大的鏡像,得等好幾個小時,嚴重耽誤AI專案的進度。第二個痛點是「管不了智能算力」。傳統容器只能管CPU、記憶體這些通用資源,對GPU、NPU這些異構智算資源完全沒轍。沒辦法把算力卡切分成小單元,也沒辦法智能調度,結果就是即使一個很小的AI任務,也得佔一張整卡,造成大量算力閒置。例如一家公司做個簡單的AI文字分類,本來用10%的算力就夠了,卻不得不佔一張GPU卡,剩下90%的算力就白白浪費了。第三個痛點是「調度太死板」。傳統容器的資源調度是“固定分配”,例如給某個任務分配2核CPU、4GB內存,就一直是這個配置,沒法根據任務的實際需求動態調整。但AI工作負載的需求變化很大,例如模型訓練初期可能需要大量算力,到後製算力需求就降下來了。傳統容器沒辦法感知這種變化,要嘛一直佔多餘算力,要嘛算力不夠導致任務卡頓。 AI時代Flex:ai可有效緩解這些痛點。

    November 28, 2025
  • 中年裁員,才發現通訊已是天坑專業

    文章來源於艾蔚Arwin2025:中年裁員,才發現通訊已是天坑專業?今年,我被裁員了。前一秒還在工位奮筆疾書,後一秒接獲原地裁員通知。於是,開始海投履歷。由於一直在通訊產業(H\Z\Uni)做市場工作,本能地繼續投通訊公司(自己的客戶、合作夥伴、友商),從營運商(很天真的一試)到網關路由公司,以及產業終端公司,再到無線通訊模組,再到做蜂巢晶片。結果,要嘛根本沒坑位、要嘛外派海外、要嘛崗位一掛就是一年半載。刷小紅書上的考研帖,發現通訊工程已是天坑專業。這簡直和固有認知簡直背道而馳:5G口號聲還未遙遠,華為中興也依然屹立不倒,並且時不時還上熱搜,怎麼就成了冷門天坑了呢?但從眾多網路新詞中,也能感受到傳統通訊巨頭的轉型承壓:例如「OD」– 我理解就是外包;例如財報中傳統電信市場的增速乏力;一方面確實和行動通訊本身的周期性有關(5G已經建好,6G還沒來);另一方面,AI這顆技術革命,也徹底改寫了所有技術從業者的方向:從連接到算力。 2005:歪打正著上西電 以為自己會去營業廳坐班辦卡時間撥回二十年前,高考報志願。當時,一個北郵招生女老師來我們學校宣講,她說:「報我們這兒吧,你看你們這兒的移動聯通電信,是不是都是有錢的單位?」。我聽後內心其實還有些不屑,一方面以為她指的工作是營業廳辦卡收銀,另一方面我跟她說我的興趣是化學和生物,想搞基因工程(課本上說21世紀是生命科學的世紀)。可惜當年沒有張雪峰(張雪峰是真的牛,別說是當年的我,就是今天的我看了他的視頻,也才發現自己對於自身行業以外的社會也完全不了解,對於體制內,醫生、公務員的認知還停留在喝茶看報的大清認知中),作為三線小鎮做題者的外面,還對於通信行業以及那個世界上的那個毫無認知。最終,因為是在本省的學校,招生多,風險小,所以報考了西電,從此成為通信預備隊成員(雖然專業不是根紅苗正的通信工程,但actually整個西電就是通信大學lol)。 2008-2010:第一次聽到華為,感覺有點土大四秋招找工作的時候,正好是2008金融危機,就業情勢嚴峻,我因為選擇考研,所以暫時逃過一劫。身邊室友每天焦慮的去各種宣講會,現在想想當時的焦慮,也只是經濟上行交響樂中的一個小小休止符而已。輔導員鼓舞士氣說「放心吧,我們上一屆近一半都去了華為」。這是我第一次聽到這家巨人的名字,當時覺得who is that, 研究生畢業後,自己最好能去諾基亞(當年的諾基亞,幾乎還是時代的代言人)。但很快到了2010年,研二的我有了去學校合作企業實習的機會,去深圳。實習企業組織全公司人員參加一個前華為的講師培訓管理變革,講IPD。當時就已get到了:華為很牛,已成了所有深圳科技企業的標竿。內心OS也從“”最好能去諾基亞”,變成了“最好能去華為”。 2014-2019:見證4G以及真正全球化中國企業的輝煌在藍廠做了2年硬體測試經理後,為了更高工資和更大牌子,終於去了紅廠。也從做技術職到市場崗位。在坂田總部,我很驚訝這家公司的龐大和氣派。在培訓中心偌大的電子螢幕上和身邊西裝革履的同事們一起研討公司在全球市場的運籌帷幄,2014年開始,4G不僅在國內還是海外都大規模上量。隨著行動應用的爆發,對網路通訊的需求也是實打實的井噴。印象最深刻的一個場景是:2016\17年的巴塞隆納MWC展會,為VIP客戶專門在山上的一個場館裡舉行了VIP客戶晚宴。優雅的現場樂團、金碧輝煌的燈光,在覬籌交錯中,好多歐洲客戶對我說:「如今的華為是當之無愧的leader,彷彿看到了當年的愛立信」。這樣的時刻和場景,很難不為親身見證中國公司實現真正的全球化而感到與有榮焉。 2019-2023:5G故事:疫情黑天鵝與分裂的世界由於自己想去更上游的晶片領域,於是離開紅廠,去到「面向公開市場的唯一國產5G晶片」公司,繼續譜寫5G的故事。沒多久,紅廠就上了美國實體清單,沒多久疫情又來了。體感彷彿冰與火的世界:一面是貿易戰脫鉤斷裂、疫情全球管控;另一面又是遠程辦公催生的電子設備熱銷、晶片緊缺以及國內5G上馬建設。5G被譽為“下一代基礎設施革命”,象徵著超高速通訊、萬物互聯與智慧社會的到來。然而,在2020年疫情的衝擊下,這場科技革命被捲入一場突如其來的「黑天鵝事件」。並且,5G的推廣從科技競賽,變成了世界局勢博弈與全球化信任危機的縮影。科技規律上,業界或許早有隱隱的共識感知-行動通訊是「隔代爆發」:2G殺手級應用程式是簡訊和圖文;3G相對冷談;4G殺手級應用是行動互聯和視訊;5G將會相對冷談(至少在C端);於是,5GtoB,成為當時發力的方向。當時在Uni廠,拉著營運商和模組廠商一起,搞了很多5GtoB案例——透過賦能工業互聯網、車聯網、智慧城市等場景,推動5G在垂直產業的價值落地。這是很有意義的經驗。但整體上,行動通訊作為基礎設施投資,僅靠B端創新,很難有漂亮的ROI(投資報酬率)。所以,業界還是一直期待5G時代的殺手級應用,“元宇宙?直播?”,觀望等待沒用多久,所有人的注意力就被那篇《Attention Is All You Need》,以及在它基礎上橫空出世的工程化產品ChatGPT搶走了。 5G未能重構的世界,要被AI重構了。 2023—至今:從連結到算力,通信人被迫轉行?這幾年,產業的風向變了。曾經「連結一切」的通信,如今似乎成了「算力時代」的配角。資本的關注、技術的熱點、人才的流動,都從「連結」轉向了「算力」「AI」「大模型」。一位大學老同學,之前一直都在H做技術,最近說他跳槽去了一家AI新創公司,在自學python。我說我也在學PCIe。當然,從我和H老東家的老同事那裡感受到,H還是屹立不倒,分紅獎金還是很不錯。不過從網路上年輕求職者們的評論裡,也能感受到老東家的承壓和寒氣。但仔細想想,這真的是「轉行」嗎?通訊人擅長的,是系統架構、是高可靠低延遲、是硬體與演算法的平衡──這不正是算力網路、智算中心背後的基石嗎?算力的傳輸仍然要靠光纖、靠網路、靠協定棧。只是,我們要學會讓數據“更懂路”,讓網路“更懂算”。 親愛的通信人, 不知你是否跟我一樣,也正在從以前啃3GPP到現在啃PCIe,別慌,這場科技遷徙不是逃離,而是進化。讓我們放下焦慮,輕盈向前。

    November 22, 2025
  • VMware認證專家-VMware Cloud Foundation管理員考試 (2V0-17.25)

    VMware Certified Professional – VMware Cloud Foundation Administrator (2V0-17.25) VMware認證專家-VMware Cloud Foundation管理員考試 (2V0-17.25) 必考科目:VMware Cloud Foundation 9.0 管理員 (2V0-17.25) 概述 VMware 認證專家 – VMware Cloud Foundation 管理員 (VCP-VCF Admin) 認證旨在驗證部署、管理和支援基於 VMware Cloud Foundation (VCF) 建置的私有雲環境所需的技能。此認證是針對從傳統基礎架構角色拓展到雲端管理的 IT 專業人員。此認證的候選人包括負責實施和維護 VCF 基礎架構的專業人員,確保其符合組織在可用性、效能和安全性方面的服務等級目標。獲得此認證表示專業人員具備有效運作 VCF 環境的能力。 考試詳情 語言:英語 時長:135分鐘 題目數:60題(英文) 格式:單項選擇題,多項選擇題 及格分數:300 定價:250美元 考試詳情(上次更新:2025年8月15日) VMware Cloud Foundation 管理員 (2V0-17.25) 考試是取得…

    November 14, 2025
  • 什麼是業務架構?什麼是業務流程?業務架構和業務流程的關係是什麼?

    EA韩老师 北京男 架构技术布道者 一、什麼是業務架構業務架構可以理解為一種從整體出發,對組織「做什麼」「為什麼做」「誰來做」「在哪裡做」「以什麼方式做」的結構化描述。幾個權威定義可供參考:Business Architecture Guild 的定義指出:「業務架構代表了對能力、端到端價值交付、資訊和組織結構等多維業務視角的整體表達;以及這些業務視角與策略、產品、政策、計劃和利益相關者之間的關係。簡明地說,業務架構是將企業策略意圖與營運現實之間的「橋樑」。例如 LeanIX 的詞條中說:業務架構是一個藍圖,描繪組織如何將策略目標與營運現實對齊。 基於上述定義,以及實務上的總結,業務架構通常包含以下幾個關鍵維度:價值流(Value Stream):從利害關係人視角來看,組織如何交付價值。業務能力(Business Capability):組織為了實現策略、交付價值所必須具備的「做事情的能力」。組織架構(Organization):誰/哪些組織單位來負責這些能力、價值流或流程。資訊/數據(Information/Business Information):支撐能力與流程的資訊資源。流程與機制(Process / Operationalization):雖然流程偏操作層面,但在業務架構中也會被繪製/關聯。 二、什麼是業務流程業務流程(Business Process)指的是組織內部或組織間,一系列有序的、定義良好的活動或任務的集合,這些活動共同將輸入轉化為輸出,從而為客戶或利益相關者創造價值。例如,維基百科中定義:「一組結構化的、相關的活動或任務,由人或設備執行,其特定順序產生一種服務或產品(以滿足客戶或某一組織目標)。」 有開始、有結束:流程有明確的輸入、輸出、邊界。跨組織/跨職能:流程往往跨部門、跨角色,需要協同合作。價值創造導向:流程的最終目的是交付價值(對顧客、組織或利害關係人)。可建模、可測量、可最佳化:流程可以使用流程圖、泳道圖、BPMN等工具來描述,隨後持續改善。在實務中,為了系統化管理流程,組織通常建立「流程架構」(詳解APQC流程分級分類架構PCF13個高階分類和5級業務流程)或「流程分類架構」。簡要地說,這是一種流程結構或流程體系的圖像。例如,流程架構是「組織流程依某一層次分層、分類、明確邊界與關係」的結構化模型。幫助回答「流程是否全覆蓋」「由誰負責」「流程之間的關係如何」這些組織治理問題。三、業務架構和業務流程的關係了解兩者之間的關係,可以從「層級」和「目的」兩個維度來分析。 (1)層次與定位對比業務架構處於 概念層/策略層:描述的是組織「要成為什麼」「要做什麼」「為什麼這麼做」的結構。業務流程處於 邏輯層/操作層:是業務架構中「怎麼做」「誰做」「以什麼順序做」的體現。換句話說:流程是企業架構中能力、價值流等要素落地、運作的形式。例如,某一業務能力「客戶開戶」在業務架構中表明「我們具備為客戶開戶的能力」;但具體「客戶開戶流程」則規定從客戶資料收集、核准、帳戶開通、通知客戶的活動步驟。(2)映射與支援關係在業務架構中,價值流、業務能力、組織、資訊等要素 需要透過流程去實現(operationalize)。例如,價值流和業務能力在運作層面「被流程實現」。流程也 依賴業務架構提供的方向、邊界和語意:例如流程應該屬於哪個價值流階段、支撐哪項能力、由哪個組織單元負責。可視為:業務架構 → 流程(以及流程架構)→ 具體流程模型/任務。(3)治理與用途區別若組織引進業務架構,其目的可能是「從策略層看清業務結構、能力、價值流」;此時流程不是首要目標,而是能力/價值流的映射。若組織引進流程管理,其目的可能是「端到端優化流程、消除瓶頸、提升效率」;此時流程作為主戰場,而業務架構可能作為背後支援。在現實中,兩者常常協同搭建:業務架構提供「為什麼、做什麼」的視角,流程提供「怎麼做」與「誰做」的視角。

    November 7, 2025
  • VMware認證專家-VMware vSphere基礎管理員認證考試: 2V0-16.25

    VMware Certified Professional – VMware vSphere Foundation Administrator (2V0-16.25)VMware認證專家-VMware vSphere基礎管理員認證考試: 2V0-16.25概述VMware 認證專家 – VMware vSphere Foundation 管理員 (VCP-VVF Admin) 認證旨在驗證部署、管理和支援基於 VMware vSphere Foundation (VVF) 建置的私有雲環境所需的技能。此認證是針對希望從傳統基礎架構角色拓展到雲端管理領域的 IT 專業人員。此認證的候選人包括負責實施和維護 VVF 基礎架構的專業人員,確保其符合組織在可用性、效能和安全性方面的服務等級目標。獲得此認證表示專業人員具備有效運作 VVF 環境的能力。 考試詳情(上次更新:2025年8月15日)語言:英語時長:135分鐘題目數:60題(英文)格式:單項選擇題,多項選擇題及格分數:300定價:250美元 考試大綱VMware 考試大綱現已標準化為以下五個部分,其中一些部分可能不會包含在最終的考試大綱中,具體取決於考試目標。第一部分 – IT 架構、技術、標準第二部分 – VMware 產品與解決方案第三部分 – 規劃與設計第四部分 – 安裝、設定與管理 VMware 解決方案第五部分 – 故障排除與最佳化 VMware 解決方案 推薦培訓課程vSphere 基礎:建置、管理與安全 VMware vSphere Foundation…

    October 31, 2025
  • UiPath-ABAAv1 – UiPath 自動化業務分析師助理考試

    UiPath Automation Business Analyst Associate Exam考試詳情認證路徑:UiPath 認證專業人員 – 業務分析師路徑憑證: UiPath 認證專業人員自動化業務分析師助理有效期限: 3 年考試編號及考試名稱:UiPath-ABAAv1 – UiPath 自動化業務分析師助理考試認證前提:無考試時間: 90 分鐘及格分數:70%考試費用:150 美元概述此認證旨在驗證學員對 UiPath 自動化實施方法和流程自動化的基礎知識,這些方法和流程自動化使用 UiPath 核心產品,包括 Studio、Robots 和Assistant。關鍵技能:UiPath 實施方法、業務案例和技術驗證、流程分析主要產品:UiPath Studio、UiPath Robots 和 UiPath Assistant目標受眾:初入職場或職涯中期的業務分析師 簡介UiPath 認證專業自動化業務分析師助理級認證基於 UiPath 自動化業務分析師指南設計,旨在評估學員在需求收集、流程發現、流程分析以及使用 UiPath 產品設計和實施自動化方面的知識和技能。自動化業務分析師助理級認證面向在業務流程自動化領域擁有豐富知識和產業經驗的新手至中級業務分析師。有意成為自動化業務分析師助理級認證的學員最好已完成 UiPath 學院推薦培訓課程. 自動化業務分析師助理級認證適用於以下職位:自動化業務分析師、專案經理、自動化卓越中心 (CoE) 負責人、解決方案架構師以及變革/轉型經理。目標受眾UiPath 認證自動化業務分析師助理考試的目標受眾包括:

    October 24, 2025
  • 思科發佈業界最具擴充性與效能的 51.2T 路由系統,為分散式 AI 工作負載樹立新標桿

    ◎ 思科全新 AI 網路系統以前所未有的可擴展性、能源效率和可程式性,重新定義了 AI 網路的可能性,專為解決連接多個資料中心以安全運行 AI 工作負載所面臨的關鍵挑戰而打造。 ◎ 8223 路由系統在單顆 ASIC 路由器中實現了業界領先的容量和效率,現已開始向首批超大規模客戶交付,用於建立安全、可擴展的 AI 基礎設施。 ◎ 全新的 P200 晶片為思科 Silicon One 提供動力,驅動下一代 AI 網絡,實現深層緩存路由能力,並支援超過每秒 3 艾比特的互聯頻寬擴展。 思科(NASDAQ: CSCO)正式發表目前業界最優化的路由系統-思科 8223,其專為安全且有效率地連接資料中心、支援新一代 AI 工作負載而打造。隨著 AI 應用快速發展,資料中心正面臨激增的算力需求、嚴峻的能源挑戰以及日益複雜的安全威脅。思科 8223 應運而生,成為唯一專為資料中心之間高強度 AI 工作負載流量打造的 51.2 Tbps 乙太網路固定式路由器。此外,思科也發布了其最新的 Silicon One 創新成果—— P200 晶片,該晶片為 8223 的核心組件。這兩項創新技術將協助企業突破傳輸瓶頸,建構面向未來 AI 時代的基礎設施。 △ 思科發布全新路由系統思科 8223 及最新 Silicon One 創新成果- P200 晶片思科通用硬體事業部執行副總裁 MartinLund 表示:即使是規模最大的資料中心,也難以應對不斷攀升的…

    October 15, 2025
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