云计算是一个术语,用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说,云计算就是基于互联网的计算。在过去,人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
星星海首款自研GPU服务器和星星海新一代自研双路服务器,后者也是国内首款搭载即将发布的第三代英特尔至强可扩展处理器(Ice Lake)的双路服务器。
编者按 本文整理自 Johann Schleier-Smith 在 ServerlessDays China 的演讲,是来自加州大学伯克利分校计算机科学 Riselab 团队的研究成果。 ServerlessDays 是由全球 Serverless 开发者发起的国际技术会议。2020 年由腾讯云 Serverless 团队引入中国,并承办了首届 ServerlessDays China 会议。会上 Johann Schleier-Smith 代表伯克利计算机科学 Riselab 实验室进行了主题发言。
我记得之前看过专门介绍各种PU List的文章,最大的感受是:处理器类型很多很多,从APU到ZPU,26个字母都已经被用光了。大家可能对这些PU都耳熟能详,但要说到各个PU之间的关系和协作,可能大家了解甚少。今天我们会进行基本的介绍。
本文将探讨GPU开发实践,重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用,然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后,总结了GPU并行执行能力的优势,如提高算力利用率和算法效率,卷积方式处理效率更高,现场分层分级匹配算法计算和交互,超配线程掩盖实验差距,以及tensor core增加算力峰值等。
随着数据中心的变革,这股国产“大芯片”创业浪潮也正在从AI芯片,GPU、DPU涌向CPU,这引起了国内外的广泛讨论。特别是在数据中心CPU方面,因为在过去十多年里一直是由英特尔X86处理器垄断的市场,这就使得国内的这波创业潮获得了高度关注,有投资者甚至将其称之为“最后一颗大芯片投资机会”。
去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了,我就不再班门弄斧一一介绍了。
近日,HTC和阿里云喜结良缘并昭告天下。阿里云要用云服务推动HTC的VR生态布局发展,共同探索云计算与VR技术的新的解决方案。 对于HTC来说,他们看上的是阿里云的云计算价值以及其背后的阿里巴巴;而在
随着AI技术不断成熟,人工智能正凭借着"惊人的创新"给各行各业带来颠覆性的价值提升。2018年Gartner发布了一份AI研究报告预估,到2022年,人工智能这一领域的商业价值将达到3.9万亿美元。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT火遍全世界,与之相关的一切都在风口浪尖。 OpenAI首席执行官Sam Altman看似随意分享的一句话,就成为热议的焦点: 新版摩尔定律很快就要来了,宇宙中的智能每18个月翻一倍。 一些人猜测可能指神经网络的参数量,但和过去几年的数据并不对的上。 一些人理解是包括人和AI在内所有智能体的能力,但这个指标如何衡量又成了问题。 也有很多学者、网友并不认同这个判断,IBM科学家Grady Booch表示这是胡说,就被顶成了热评第一。 对于这
云计算创新可以提供更直接的好处,并解决内部部署数据中心长期存在的问题。本文介绍了16种引人注目的云计算创新功能。
陈桦 编译自 ZDNet 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能、云计算、大数据、物联网,以及移动性的发展正在改变半导体行业的现状,而这次行业洗牌将会很有趣。 在新的行业秩序中,创新的工作任
近年来,人工智能、机器学习和深度学习等数据密集型应用和技术呈指数级增长。这些高级应用程序需要巨大的算力,而算力靠的很大一部分就是 GPU 服务器。GPU服务器由高性能图形处理单元 GPU 驱动,它能提供必要的计算强度,以有效地处理复杂的工作负载。本文,我们将探讨当今市场上可用的各种类型的 GPU 服务器,重点介绍它们的主要功能和用途。
最近一直思考:何谓“大芯片”?大芯片的标准是什么?CPU、GPU、AI、DPU以及HPU等各种超大规模的大芯片,其底层逻辑到底是什么?
大模型的纷争已经随着各大入局者公布产品后,热度逐渐退去,但是由大模型带来的产业链高频共振,已经传递了算力层。
本文介绍了异构计算在云计算领域的发展现状、技术挑战和应用前景,并分析了FPGA在云计算加速中的优势和挑战,同时探讨了FPGA在云服务中的具体应用案例。
1 背景 随着以数据中心为核心的云计算的兴起,传统计算领域不断被蚕食。各大公司纷纷出手,构成形如战国七雄的乱战格局:Amazon、Google、Facebook、Microsoft、阿里、腾讯、百度。 在吃瓜群众眼中,云计算体大量足,实力强劲,于是,以机器学习、物联网、视频、科学计算、金融分析等大数据制造者为首的大量任务在云端构成了长长的计算队列。思科云指数报告指出,预计到2020 年,全球 92% 的数据流量将来自云计算,将从2015 年的每年 3.9 ZB 增长 3.7 倍,到 2020 年达到 14
大家对电都很清楚,云计算就像用电一样,根据需求调配用量,按需收费,弹性满足。云计算的发展让大数据有了用武之地。没有云计算的大数据就是水中花镜中月。云计算提供了大数据必要的三大资源(数据+算法+算力)。
在上周举行的发布会上,OpenAI宣布推出了GPT-4模型。与之前的版本相比,GPT-4最大的改进是其多模态(multimodal)能力——它不仅能够阅读文字,还能识别图像。值得注意的是,虽然之前有消息称GPT-4拥有100万亿个参数,但OpenAI并没有证实这个数字。与其相比,OpenAI更强调GPT-4的多模态能力以及其在各种测试中的表现。
DPU芯片,跟之前的GPU、AI芯片最大的不同在于,DPU是集成多种领域加速于一体的集成加速平台。如果说GPU、AI加速芯片,是CPU+xPU单个异构计算的分离趋势,那么DPU的出现,则预示着,整个计算系统,在从单异构的分离逐渐走向多异构的融合。
AI算力新秀CoreWeave,抵押了多少张卡没透露,反正获得债务融资23亿美元 (约165亿人民币)。
云游戏技术早在2000年就已在E3上被行业内知晓。19年后,在5G时代到来之际,云游戏为何一跃成为热门?今天,我们一起来聊聊云游戏的起源,以及当前云游戏技术方案的瓶颈和发展机会。希望对云游戏感兴趣的游戏业内人士有所帮助,让大家更加客观的了解云游戏,合理把握好云游戏的机会。
2015年,亚马逊AWS收购Annapurna,开始了芯片自研之路。差不多同一时间,谷歌自研的AI芯片TPU也开始在内部使用。从此,互联网云计算公司纷纷开始了自研芯片之路,这成为了这些年IC行业重要的趋势。
趁着AI大模型的东风,智算基础设施建设如火如荼。以智算(智算”力”,是算力的一个子集)为重心,更综合更全面的算力网络和算力中心建设,24-26这几年会是一个高潮。
为深化和推进高校学生在云计算领域的学习,腾讯云计算联合腾讯高校合作、腾讯优图实验室发起「云+校园」腾讯云计算高校分享会系列活动,旨在通过业界经验分享与产品实践体验,帮助高校学生了解云计算与提升动手实践能力。同时,腾讯云计算还将进一步加强针对高校师生的高性能算力支持,并持续投入优质云计算学习资源赋能课程建设与人才培养。 钟灵水木地,毓秀清华园。5月17日,「云+校园」腾讯云计算高校分享会首站来到清华学府,走进软件学院深度学习课堂。来自腾讯优图实验室的专家为近百位研究生和本科生介绍了深度学习推理框架 TN
本文内容提供视频讲解,详细见:https://www.bilibili.com/video/BV1K54y1q7zK
OpenAI联合创始人兼职科学家Andrej Karpathy近日发文,阐述了自己对英伟达GPU短缺的看法。
一个GPU总需要一个CPU,但CPU的选择已经不再单一,GPU的功能也不再“简单”,曾经稳固的关系,不再是单纯的合作。
量子位(QbitAI) | 李林 若朴 编译整理自《经济学人》 “我们有好几次几乎就破产了。” 通常创始人不太谈论自己公司濒死的经历,然而Nvidia的老板黄仁勋,说出上面那句话时似乎毫不为意。作为一
本文将全面介绍GPU云服务器的特点、优势及应用场景,并针对不同的使用需求,给出配置方案和详细的代码示例指导,包括:深度学习、高性能计算、3D渲染、区块链矿机、游戏直播等多种场景,旨在帮助用户深入理解GPU云服务器的功能,并快速上手应用。
编者按: 新华社北京2022年2月17日电,记者了解到,国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局近日联合印发文件,同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏启动建设国家算力枢纽节点,并规划了张家口集群等10个国家数据中心集群。至此,全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计,“东数西算”工程正式全面启动。 当前,算力已成为全球战略竞争新焦点,是国民经济发展的重要引擎,全球各国的算力水平与经济发展水平呈现显著的正相关。在2020年全球算力中,美国占36%,中国占31%,欧洲
(本文作者雷锋网张帅)小编近日跟随数字中国万里行团队探访了国内多家技术较为先进的大型数据中心,包括天津腾讯云数据中心,字节跳动数据中心,张北阿里云数据中心集群等,实地勘察超大规模云数据中心更能体会到一个事实——IT市场正经历洗牌过程,服务器厂商格局的变化业已发生。
据市场跟踪公司Omdia的统计分析,英伟达在第三季度大约卖出了50万台H100和A100 GPU!
在云计算市场持续发展给服务器产品提出新要求的同时,来自企业数字化转型升级的需求同样也在加速云服务的变革。
按照单位计算的复杂度,处理器平台大致分为CPU、协处理器、GPU、FPGA、ASIC。从左往右,单位计算越来越复杂,灵活性越来越低。也即是说CPU具有最高的灵活性以及相对最低的性能;而ASIC则具有最高的性能以及相对最低的灵活性。
随着云计算、物联网和人工智能的日益成熟,对算力的需求已经突破了传统的限制,进入了一个全新的阶段。在这个阶段,不仅是算力的量级发生了变化,其性质和应用也在经历着根本性的转变。
在中国当下的企业数字变革大潮中,迫时至今日,已经没有人否认超融合将是数据中心市场的下一个Big Thing,或者说已经是此刻的Big Thing。自2013年Nutanix将超融合概念带入中国之后,短短几年时间,超融合迅速崛起,发展成为企业级市场的标杆,不仅成为中国ICT巨头们的“标配”,亦是众多创新型云计算公司驰骋的新疆域。
无需购买游戏主机,也无需下载安装大型应用,只需登录云平台就能,就能随时随地的享受电竞级游戏体验,这是云游戏倡导者描绘的未来游戏蓝图。
无论是车企、手机厂商还是互联网大厂,都接二连三的扎进“造芯”赛道,甚至于连地产、家电、百货、水泥厂等企业也直接横跨到科技业开始造芯之路。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】ChatGPT引爆了芯片界「百家争鸣」,谷歌、微软、亚马逊纷纷入局芯片大战,英伟达恐怕不再一家独大。 ChatGPT爆火之后,谷歌和微软两巨头的AI大战战火,已经烧到了新的领域——服务器芯片。 如今,AI和云计算都成了必争之地,而芯片,也成为降低成本、赢得商业客户的关键。 原本,亚马逊、微软、谷歌这类大厂,都是以软件而闻名的,而现在,它们纷纷斥资数十亿美元,用于芯片开发和生产。 各大科技巨头研发的AI芯片 ChatGPT爆火,大厂开启芯片争霸赛
著名的电影特效公司IndustrialLight&Magic使用了IBM最新的刀片式服务器替换了他们的服务器。新的刀片s式服务器机架配有84台服务器,每组机架节省了140千瓦的用电量,这大约是这个机架用电量的84%。这一切都要归功于高性能计算机的支撑。HPC不仅仅计算性能强大,而且更高的效能也更加有利于低碳环保,其应用范围也在不断拓宽。 除了重视低碳环保之外,高性能计算机的发展势头也是越来越猛。近期,美国能源部DOE宣布了两个国家实验室将更新的系统,一个是橡树岭国家实验室新超算,峰值计算速度达到了150-3
为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 要看完呐~~↓↓↓ 随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展,算法越来越复杂,待处理的数据量呈指数级增长,当前的X86处理器的数据处理速度,已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求,大数据时代对计算速度提出了更高的要求,至此,GPU处理器应运而生。 腾讯云根据GPU的应用场景,已推出多款GPU实例,如GN10X/GN10Xp(NVIDIA Tesla V100)、GN7(NVIDIA Tesla
为了进一步加速云计算的创新发展、建立云计算信任体系、规范云计算行业、促进市场发展、提升产业技术和服务水平,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于2018年8月14日-8月15日在北京国际会议中心召开。
为培养云计算技术人才,针对高校组织的计算机相关比赛,腾讯云将免费提供比赛期间的云计算资源支持,鼓励高校学生实现云上便捷开发!
2019年5月,美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”,华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后,6月,特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策,包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中,中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构,中科曙光研发了“曙光”系列,江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此,国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后,“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”?本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
后摩尔定律时代,单靠制程工艺的提升带来的性能受益已经十分有限,Dennard Scaling规律约束,芯片功耗急剧上升,晶体管成本不降反升;单核的性能已经趋近极限,多核架构的性能提升亦在放缓。AIoT时代来临,下游算力需求呈现多样化及碎片化,通用处理器难以应对。
大家等待已久的考试攻略来啦!
11月3日至4日,2021腾讯数字生态大会将于武汉举办。作为腾讯集团面向产业互联网领域规格最高、规模最大、覆盖面最广的年度盛会,腾讯数字生态大会旨在汇聚全球智慧洞察产业发展新机遇,描绘云、AI、大数据、安全等关键技术的发展蓝图,展示腾讯最新的研究成果、战略规划、技术产品、解决方案。 本届大会由1场主峰会、1场技术峰会、40+专场,以及10000㎡智能体验展区等组成,将全面展示腾讯数字技术创新成果与产业数字化升级最佳实践,并深度融合腾讯会议等线上产品能力,呈现全新的数字化办会理念与参会体验。届时,产
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
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