منزل أخبار

أخبار الشركة عن ديل وفيزياء البيانات

جميع المنتجات

خادم تخزين الرف
(179)

خادم هواوي فيوجن
(31)

خادم Dell Powerge
(59)

خادم H3C
(31)

مفاتيح داتاكوم
(96)

جهاز WLAN
(21)

راوتر لاسلكي ذكي
(17)

القرص الصلب HDD
(78)

القرص الصلب الداخلي SSD
(16)

بطاقة رسومات Geforce
(27)

معالج INTEL CPU
(20)

ذاكرة الخادم RAM
(6)

خادم تخزين مجدد
(6)

وحدة الإرسال والاستقبال SFP
(4)

تبديل قناة الألياف
(125)

شهادة

الصين Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. الشهادات

زبون مراجعة

موظفو المبيعات في Beijing Qianxing Jietong Technology Co. ، Ltd محترفون وصبورون للغاية. يمكنهم تقديم الاقتباسات بسرعة. كما أن جودة المنتجات وتعبئتها جيدة جدًا. تعاوننا سلس للغاية.

—— 《Festfing DV LLC

عندما كنت أبحث عن وحدة المعالجة المركزية Intel CPU و Toshiba SSD بشكل عاجل ، أعطتني Sandy من Beijing Qianxing Jietong Technology Co.، Ltd الكثير من المساعدة وحصلت على المنتجات التي أحتاجها بسرعة. أنا حقا أقدرها.

—— كيتي ين

ساندي من بكين Qianxing Jietong Technology Co. ، Ltd هو بائع دقيق للغاية ، يمكنه تذكيرني بأخطاء التكوين في الوقت المناسب عندما أشتري خادمًا. المهندسون محترفون للغاية ويمكنهم إكمال عملية الاختبار بسرعة.

—— ستريلكين ميخائيل فلاديميروفيتش

نحن سعداء جدًا بتجربتنا في العمل مع شركة بكين تشيانشينغ جيتونغ. جودة المنتج ممتازة، والتسليم دائمًا في الموعد المحدد. فريق المبيعات لديهم محترف، صبور، ومفيد جدًا في الإجابة على جميع أسئلتنا. نحن نقدر حقًا دعمهم ونتطلع إلى شراكة طويلة الأمد. موصى به بشدة!

—— أحمد نافيد

الجودة: تجربة رائعة مع موردي. كانت ميكروتيك RB3011 مستخدمة بالفعل، لكنها كانت في حالة جيدة جدا وكل شيء يعمل بشكل مثالي. التواصل كان سريعا وسلاسة،وكل مخاوفي تمت معالجتها بسرعةمُزود موثوق به جداً

—— جيران كوليسيو

ابن دردش الآن

الشركة أخبار

ديل وفيزياء البيانات

تدعي ديل أن معماريات تخزين الذكاء الاصطناعي ذات مساحة الأسماء الواحدة تتعارض مع واقع جاذبية البيانات الموزعة للمؤسسات ، مما يجبر وحدات المعالجة المركزية على إيقاف انتظار البيانات بسبب القيود المعمارية غير المحددة.

في جوهرها يكمن خيار أساسي: هل يجب أن تسافر البيانات إلى منصة الحوسبة، أو يجب أن تذهب المنصة إلى حيث تقع البيانات؟يدعو إلى منصات بيانات الذكاء الاصطناعي الفيدرالية عبر كومة متكاملة للتخزين المركزي عبر ثلاث مشاركات مدونة.

في مشاركته الأولى، يجادل هايد أن مجموعات البيانات الضخمة تحمل جاذبية بيانات متأصلة تقفلها في مواقعها الأصلية، مراكز البيانات الأساسية، مواقع الحافة، مناطق الامتثال السيادي، بيئات ساس،مستودعات البياناتيُطلق عليه أبسط قاعدة للذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وتقول أطروحه أن البيانات تبقى حيث تهبط، ومعظمها لن يتم نقلها.

العديد من الاحتكاكات في تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات تعيق بنيات البيانات الموحدة النظيفة: القواعد التنظيمية وسيادة، وقفل التطبيقات، وملكية البيانات المتنافسة، والحواجز التعاقدية والتكلفة،تجزئة بيانات الاندماج والاستحواذ، الأرشيفات المُقفلة بالامتثال، البيانات غير المعروفة غير المسجلة، والصوامع التنظيمية الداخلية.

فهو يصنف البيانات إلى ثلاثة أشكال متميزة:

البيانات الخام: الملفات، السجلات، الصور، الفيديو، القياس عن بعد، الجداول المنظمة. ضخمة، بطيئة ومكلفة لنقلها، والبقاء في الموقع لأسباب عملية ملموسة.
البيانات الوصفية: العلامات والسلالة والخطط والتصنيفات ومؤشرات الملكية. خفيفة الوزن ورخيصة التكرار ، مما يتيح رؤية الذكاء الاصطناعي في جميع الأصول دون حركة البيانات المادية.
المتجهات (التمثيل الدلالي): تشكيلات رياضية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، واعية بالموقع ومواءمة مع GPU. إنها تنقل المعنى السياقي عبر البيئات دون نقل البيانات الخام الأساسية.

يلاحظ هايد أن الذكاء الاصطناعي لا يتطلب حركة البيانات الخام ‬المعلومات الوصولية فقط والبيانات الوصولية فقط. يوفر كتالوج البيانات الوصولية رؤية كاملة للأصول عبر النظام لحملات عمل الذكاء الاصطناعي ،في حين أن مؤشرات المتجهة قوة التفكير الدلالي عبر البيئة. مقيدة، مملوكة، حساسة لفترة تأخير البيانات الخام الثقيلة تبقى وضعت، التي تحكمها فرقها التشغيلية الحالية.إما البيانات الخام تنتقل إلى نقاط النهاية للقياس، أو يتم تضمين البيانات محلياً قبل أن يتحرك المتجهات إلى البنية التحتية المجاورة لـ GPU. هذا الإطار يدعم حجته الكاملة.

تقسم بيانات المؤسسات الموزعة بطبيعتها تصميم طبقة بيانات الذكاء الاصطناعي إلى فلسفتين متعارضتين:

المجموعات المتكاملة للتخزين (مثالها نظام التشغيل VAST AI OS): بنيت حول مركزية مجموعات البيانات الكبيرة داخل مساحة أسماء موحدة تسيطر عليها البائع ،ربط خدمات الذكاء الاصطناعي المدمجة بشكل وثيق لتبسيط العملياتيفترض هذا النموذج أن البيانات ستنتقل إلى المنصة لتبرير التوحيد، ويعمل بشكل جيد لنشرات الذكاء الاصطناعي الخضراء.
منصات بيانات الذكاء الاصطناعي الفيدرالية (إطار ديل): تم تصميمها على أساس أن بيانات المؤسسة تظل موزعة بشكل دائم ، مما يتطلب أن تعمل المنصة جنبا إلى جنب مع المواقع الأصلية للبيانات.منصة بيانات الذكاء الاصطناعي لشركة Dell تجمع بين PowerScale و ObjectScale مع طائرة تحكم اتحادية للوصول إلى البيانات ومعالجتها عبر أنظمة الملفات، تخزين الكائنات، المستودعات، أدوات SaaS والسحب العامة لا توجد نسخ مركزية إلزامية للبيانات.يحكم الثلاثة باستمرار، وتستفيد من البيانات الوصفية الخفيفة الوزن والمتجهات لتقديم قيمة بينما تبقى البيانات الخام الثقيلة في مكانها.

تنتقد مدونة هايد الثانية البنيوات المتكاملة للتخزين مثل نظام التشغيل VAST AI OS لتجاهل واقع البيانات الموزعة للمؤسسات. تعمل هذه المجموعات على فرضية واحدة صلبة:كل معالجة الذكاء الاصطناعي تعمل حصراً على البيانات المضافة إلى مساحة الأسماء الخاصة بهم، مما يجعل البيانات الخارجية غير مرئية للمنصة.و واجهة المستخدم الموحدة التي تخفي المناظر الطبيعية للبيانات المجزأة في العالم الحقيقي خلال العروض التجريبية.

الهندسة المعمارية التي تجمع البيانات الخام والبيانات الوصفية والمتجهات في فئة واحدة متجانسة هي افتراضية لالتزام الهجرة الضخمة للبيانات.الأطر التي تميز الطبقات الثلاثة تترك بيانات ثقيلة منظمة تحكم محليا، تكرار البيانات الوصفية في جميع أنحاء المؤسسة، واستخدام ناقلات للتفكير الذكاء الاصطناعي عبر البيئة. يعمل مساحة الأسماء الموحدة فقط إذا كانت البيانات الخام هي الأصول الوحيدة التي تعتبر؛تصبح غير فعالة بمجرد الاعتراف بالبيانات الوصفية والمتجهات كمكونات أساسية مستقلة.

تعمل الهندسة المعمارية الموحدة لشركة ديل على ثلاثة مبادئ أساسية:

البيانات الخام تبقى في موقعها الأصلي تحت فرق الحوكمة القائمة
تتكرر البيانات الوصفية عالمياً ، مما يمنح جميع أحمال العمل في الذكاء الاصطناعي مرئية كاملة للأصول عبر المواقع
تحمل المتجهات سياقًا دلاليًا في جميع أنحاء البيئة ، مما يتيح التفكير في الذكاء الاصطناعي دون نقل البيانات الخام

البريد الثالث لـ (هايد) يثبت أن تصميم (ديل) الموحد يفوق أداء (فاست) المتكامل في تخزين البيانات إلى وحدات الرسومات.أصدرت شركة ديل اختبارًا جنبًا إلى جنب في أكتوبر 2025 على عبء العمل في التخزين المؤقت KV عبر استخدام نموذج Qwen3-32B، استنادًا إلى معايير Dell الداخلية والإفصاحات العامة لـ VAST:

PowerScale: 0.82s وقت إلى الرمز الأول (TTFT)
ObjectScale: 0.86s TTFT
VAST: 1.5s TTFT
vLLM في خط الأساس دون تفريغ التخزين المؤقت KV: 11.8s TTFT

He states architectures built around GPU delivery—treating raw data as gravity-bound and portable semantic vectors as the transportable layer—amplify Dell’s performance edge with every inference requestتصاميم تعتمد على استيعاب البيانات الخام في مساحة الأسماء الملكية تعاني من تأخيرات هيكلية متأصلة.

(هايد) يعترف بأنّ (فاست) نشرت نتائج تحديث تحميل مخزن (كيفي)أبرزها مقاييس ديسمبر 2025 مع Nvidia Dynamo و CoreWeave نقلا عن ~ 20x أسرع TTFT مقابل إعادة الحساب و 90% أعلى كفاءة GPUومع ذلك، تستخدم هذه الاختبارات أحمال عمل وخطوط أساسية متميزة، مع عدم وجود Qwen3-32B متطابقة رأساً إلى رأس يضرب الرقم نشر 1.5s VAST TTFT.

وهو يحث الشركات التي تختار معماريات البيانات التي تستهدف GPU على طرح سؤال حاسم: ما هو استغلال GPU الذي ستقدمه هذه المنصة على أحمال عمل استنتاجية واقعية مع إزالة ذاكرة التخزين المؤقت KV ،مقابل مجموعات البيانات المختلطة بما في ذلك، المصادر ذات السيادة والقفل على التطبيقات؟

هذا الاستعلام يجبر البائعين على معالجة التنازلات الهيكلية الأساسية، وشرح قيود الأداء عندما لا يمكن استيعاب البيانات في مساحات الأسماء الخاصة بهم، ونشر TTFT قابلة للإعادة،مقاييس معدل الوصول إلى الرموز المميزة في الثانية والخزنة على النماذج الحديثة مفتوحة المصدر مع منهجية كاملة، والإجابة بصراحة على القلق المالي المحوري: كم من الوقت العاطل GPU هذه الهندسة المعمارية يخلق؟

مجموعات البيانات المتجهة تفوق إلى حد كبير حجم البيانات الخام المصدر. غالبًا ما تضاعف المدمجة حجم المصدر الأصلي 3 ′′ 20 مرة أو أكثر لكل سجل ، وتختلف حسب حجم قطعة النص ،تضمين أبعاد وتنسيقات التخزين. يتم تقسيم مجموعات البيانات المصدرة إلى قطع منفصلة (فقرات ونوافذ رمز ثابتة) تم تضمينها مسبقًا لتحقيق دقة استعادة متفوقة. يعادل قطعة نصية قياسية من 250 × 500 كلمة تقريبًا 0.نص خام بـ 5 ‬2 كيلوبايت، مع متجهاتها المقابلة في كثير من الأحيان أكبر بـ 3 × 10 مرات.

السؤال الرئيسي غير المحل: أين يحدث التوزيع على المتجهات ، وهل يتم نقل مجموعات بيانات المتجهات ذات الحجم الضخم إذا تم إنشاؤها بعيداً عن وحدات الرسوم البيانية؟ يخلق حجمها الكبير جاذبية البيانات الخاصة به.إما نقل البيانات الخام إلى البنية التحتية المدمجة أو نقل مجموعات متجهات كاملة إلى الحوسبة الذكيةلقد أعلننا عن هذا التناقض إلى جون هايد لمزيد من التوضيح.

شركة بكين تشيانكسينغ جييتونغ للتكنولوجيا المحدودة
ساندي يانغ مدير الاستراتيجية العالمية
واتساب / ويتشات: +86 13426366826
البريد الإلكتروني: yangyd@qianxingdata.com
الموقع: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
التركيز على الأعمال:
توزيع منتجات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات / تكامل النظام والخدمات / حلول البنية التحتية
مع أكثر من 20 عامًا من الخبرة في توزيع تكنولوجيا المعلومات، نحن نتعاون مع العلامات التجارية العالمية الرائدة لتقديم منتجات موثوقة وخدمات مهنية.
استخدام التكنولوجيا لبناء عالم ذكي مزود خدمة منتجات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات الموثوق به

حانة وقت : 2026-06-23 13:54:14 >> أخبار قائمة ميلان إلى جانب

تفاصيل الاتصال

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.

اتصل شخص: Ms. Sandy Yang

الهاتف :: 13426366826

أخبار الشركة عن ديل وفيزياء البيانات

خادم تخزين الرف

خادم هواوي فيوجن

خادم Dell Powerge

خادم H3C

مفاتيح داتاكوم

جهاز WLAN

راوتر لاسلكي ذكي

القرص الصلب HDD

القرص الصلب الداخلي SSD

بطاقة رسومات Geforce

معالج INTEL CPU

ذاكرة الخادم RAM

خادم تخزين مجدد

وحدة الإرسال والاستقبال SFP

تبديل قناة الألياف

التعليقات

خادم تخزين الرف

12 فتحة 1U Rackmount Server Lenovo ThinkSystem SR630 Rack Server

ThinkSystem SR250 V2 4SFF Rack Storage Server معالج Intel Xeon E-2378G

خادم التخزين على حامل Intel C621A Inspur NF5180M6 1U Rack Mount Server

خادم هواوي فيوجن

FusionServer 5288 V6 4U Rack Server 32 DDR4 DIMMs 44 3.5 بوصة الأقراص الصلبة

خادم هواوي فيوجن سيرفر 1U عالي الكثافة للغاية 1288H V5

الجيل الجديد من OceanStor 5310 Huawei Rack Server Hybrid Flash Storage