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“异构计算”（Heterogeneous computing），是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域，常见的处理器包括：CPU（X86，Arm，RISC-V 等），GPU，FPGA 和 ASIC。（按照通用性从高到低排序）本文是 异构计算系列 的第二篇文章，重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。
软硬件融合逐步深化并体系化后，逐渐形成很多观点。比如超异构计算，比如开放生态，比如“软件定义一切，硬件加速一切”，比如完全可编程等等。当这些观点想去寻求共鸣的时候，发现Intel已经在做了很多相关的布局。
最近在梳理一些巨头的超异构计算发展趋势，发现：Intel在做非常宏大的战略层面的布局，而NVIDIA则已经在执行层面全面行动。NVIDIA在云、网、边、端等复杂计算场景，基本上都有重量级的产品和非常清晰的迭代路线图。
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。
Spring Cloud Wii是一个用来 快速整合 Spring Cloud 与 异构微服务 的框架，灵感来自 Spring Cloud Netflix Sidecar[1] 。目前支持的服务发现组件：
据飞象网，12月25日消息，在近日的“2017全球存储大会”上，中国信息通信研究院副院长王志勤表示，互联网＋、大数据等战略规划，给存储行业的发展带来了良好的机遇。同时，云计算、大数据、物联网、车联网以及工业互联网等新一代信息通信技术将存储的需求推上了一个新的高峰期。 📷 中国信息通信研究院副院长 王志勤 面对新趋势，传统的存储架构已经难以满足整体需求的变化，各行业的新业务和IT信息系统都面临着数据爆发所带来的各种挑战。 作为数据存储和交换的承载实体，存储设备首当其冲。具体而言，它面临着三方面的挑战。 首先是
本文想讨论下大数据分析处理平台的调度从架构上看应该起到一个什么样的作用，达到一个什么样的能力。 谈调度之前，先说说大数据分析处理平台的定义：集成数据采集/导入/存储、高效统计分析/挖掘分析、结果数据可视化呈现等功能的一体化系统，它具有简单易用、高度管理、平滑扩展、定向定制、算法丰富、支持迁移、可视呈现等特点。一般来说，大数据分析处理平台有以下几个显著特点： 1、规模大，集群化。百度，腾讯，阿里的大数据分析平台目前都在几千甚至上万台X86服务器的规模。 2、复杂度高，多个子系统
image.png 较架构能力 上一章中我们讨论了架构模式如何帮助确定基本的架构特性。本章中，我们采用类似方法，集中讨论架构模式所描述的架构能力而不是架构特性。通过分析架构模式，你可以判定应用是否易伸缩、易维护和易扩展，以及是否相对地易于开发、测试和部署。 本章中，会对微服务和SOA的架构能力进行集中讨论，主要包括三个方面：每种架构模式所能支持的最大应用规模、使用每种架构模式可以集成的系统和组件类型以及架构模式支持合约解耦的能力。 应用范围 应用范围是指某种架构可以支持的应用的总体规模。例如，微内核或者
除了先进制程之外，先进封装也成为延续摩尔定律的关键技术，像是2.5D、3D 和Chiplets 等技术在近年来成为半导体产业的热门议题。究竟，先进封装是如何在延续摩尔定律上扮演关键角色？而2.5D、3D 和Chiplets 等封装技术又有何特点？
AI 科技评论按：继 2017 年 8 月份首度联合发布开放学术图谱（Open Academic Graph， OAG），近日，清华大学和微软研究院再度携手将 OAG 更新为 2.0 版本并进行了发布。
今天为大家介绍的是来自Katja Buhler团队的一篇论文。探索基因与大脑回路之间的关系，可以通过联合分析来自3D成像数据、解剖数据以及不同尺度、分辨率和模态的大脑网络的异构数据集来加速。为了超越各个资源原始目的的单一视角而生成一个综合视图，需要将这些数据融合到一个共同的空间，并通过可视化手段弥合不同尺度之间的差距。然而，尽管数据集不断扩展，但目前很少有平台能够整合和探索这种异构数据。为此，作者推出了BrainTACO（Brain Transcriptomic And Connectivity Data，大脑转录组和连接性数据）资源，这是一个将异构的、多尺度的神经生物学数据空间映射到一个常见的、分层的参考空间，并通过整体数据整合方案进行组合的选择。为了访问BrainTACO，作者扩展了BrainTrawler，这是一个基于网络的空间神经生物学数据的可视化分析框架，并增加了对多个资源的比较可视化。这使得大脑网络的基因表达分析有着前所未有的覆盖范围，并允许识别在小鼠和人类中可能对连接性发现有贡献的潜在遗传驱动因素，这有助于发现失调连接表型。因此，BrainTACO减少了计算分析中通常需要的耗时的手动数据聚合，并通过直接利用数据而不是准备数据来支持神经科学家。BrainTrawler，包括BrainTACO资源，可以通过网址https://braintrawler.vrvis.at/访问到。
在推荐系统中，最常用的就是用户分数了，它是矩阵协同过滤的基础。但除了分数外，图片、文字等特征也有利于勾勒用户的喜好轮廓。然而，图片、文字、分数的结构不同，难以统一地处理。 在此之前，人们的做法无非两种：
智慧农业是智慧经济形态在农业中的具体表现。我国的农业发展经历了四个历程：1、人力和畜力为主的传统农业；2、以广泛应用杂交种和化肥、农药的生物化学农业；3、农业机械为生产工具的机械化农业；4、信息为生产要素，互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能和智能装备应用为特征的智慧农业。
自2015年5月，Intel（英特尔）以167亿美元收购FPGA生产商Altera后，半导体行业接连传出大整合。
大数据技术的发展与应用已经在深刻地改变和影响我们的日常生活与工作，可以预见的是在大数据提升为国家战略层面后，未来的几年里大数据技术将会被更多的行业应用。
随着IT技术的发展，数据规模爆炸式增加，存储技术的地位变得越来越重要。与此同时，存储能力逐渐地从应用系统中分离出来，形成了专业的存储系统，进而发展成了存储网络。IT技术经历了以处理器、传输技术为核心的阶段后，已进入了以存储技术为核心的发展阶段。考核一个存储系统的性能指标有很多，如容量、可扩展性、可伸缩性、可管理性、高可用性等，存储系统的容量是基础。
传统存储解决方案的弊病很多，这些弊病多由异构存储和SAN孤岛造成。异构存储是说在企业IT系统中，存储设备往往来自不同供应商。不同的供应商意味着不同的底层架构、不同的管理界面、功能、性能以及运维升级的操作都会有很大的差别。如果客户需要对存储系统进行升级，就必须要找到相应的供应商进行操作，这样一来，企业很容易被一家或者几家供应商所绑架。 此外，例如，为了将数据从一家厂商的存储阵列移植到另一家厂商的存储阵列，客户可能需要获得专业化服务，而这些服务需要额外的高昂费用，增加企业的IT运维成本。另一方面，多种存储系统共
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。
BERT6mA: prediction of DNA N6-methyladenine site using deep learning-based approaches 论文摘要：
去年的时候，抛砖引玉的写了一篇“硬件定义软件？还是软件定义硬件？”的文章，现在再看，发现很多考虑不全面不深刻的地方。继续抛砖，与大家深入探讨此话题。
在数字化时代的浪潮中，数据成为了企业的新石油，它的价值无处不在。尤其是在数据资产入表的大环境下，数据的价值更加凸显。想象一下，如果我们能将来自四面八方的数据流汇聚成一条河，那么，这条数据之河将如何改变商业的未来？
内容来源：2022年11月12日，由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。我们非常荣幸邀请到了上海矩向科技有限公司CEO黄朝波黄总来分享，黄总发表了主题为《超异构融合：边缘计算腾飞的契机》精彩演讲。
关于“弯道超车”，行业内很多人士对此嗤之以鼻，他们认为：做事情要脚踏实地，持之以恒，才有可能超越。
首先我们了解一下存储虚拟化的定义及其常见的三种技术。 存储虚拟化(StorageVirtualization)最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。通过将一个（或多个）目标（Target）服务或功能与其它附加的功能集成，统一提供有用的全面功能服务。典型的虚拟化包括如下一些情况：屏蔽系统的复杂性，增加或集成新的功能，整合或分解现有的服务功能等。 基于主机的存储虚拟化： 主要用途：使服务器的存储空间可以跨越多个异构的磁盘阵列，常用于在不同磁盘阵列之间做数据镜像保护。 实现方式：一般由操作系统下的逻辑卷管
知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
存储系统作为IT系统的底层基础架构，存储技术进一步发展和推广对于整个信息产业具有重大意义。在数字化转型过程中，存储系统作为底层基础架构，其改造和实施过程需被重点关注。
今天给大家介绍的文章是“Learning Representations to Predict Intermolecular Interactions on Large-Scale Heterogeneous Molecular Association Network”，这篇文章是中国科学院新疆理化技术研究所尤著宏教授团队的研究成果。作者整合了miRNAs、lncRNAs、circRNAs、mRNAs、蛋白质、药物、微生物、复杂疾病之间的综合关联，形成异质性分子关联网络，并提出了一种预测分子间相互作用的机器学习方法——MMI-Pred。具体的说，提出了一种充分利用生物分子的网络行为的网络嵌入模型，并计算了生物分子的属性特征。然后，结合这些鉴别特征来训练一个随机森林分类器来预测分子间的相互作用。实验表明，这个方法可以很好地推断各种分子组成之间的复杂关联。
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。
【摘要】“数据编织”一词高频出现，似乎已经进入落地阶段，本文介绍了数据编织产生的背景及其定义，详细分析了数据编织与数据中台、数据治理、DataOps的关系，以及未来数据编织发展的方向和需要关注的问题。
专有云产品中心联合腾讯安全云鼎实验室发布“云平台商用密码应用解决方案”，本方案面向最新实施的国标 GB/T 39786-2021《信息安全技术信息系统密码应用基本要求》标准3级要求，并通过了第三方认证评测机构的评测。该方案可有效化解行业客户对业务上云过程中的密码安全应用合规压力，并以领先的数据安全能力支撑客户云上应用系统的整体安全，让客户可专注于云上应用，成就业务价值。
本文发表在ACL2019，使用信息实体增强语言表示的ERNIE的翻译。同时还有另一种百度提出的ERNIE
Tapdata Cloud 是一款很有「前途」的产品。 ——Tapdata Cloud 用户 | 一线DBA@某PCB全球百强企业
研究表明，各机房广泛存在存储资源利用率低的问题，《计算机世界》中指出：30%的服务器处于沉睡状态。斯坦福大学研究员乔纳森·库米使用能效软件分析了近4000台物理服务器，也得出30%的结论。为满足系统性能和升级扩容等要求，客户一般购买超过实际数据容量需求3-4倍的磁盘，从而造成了闲置，平均40%-50%的磁盘容量从未被利用过。麦肯锡公司发布研究表明有高达30%的数据中心服务器“功能失效”。Uptime 研究组织根据从其客户收集的数据进一步确认了“高达30%的数据中心服务器‘功能失效’”。
在多云成为新常态的背景下，多云管理平台（MCMP）的建设也逐渐成为当前企业关注的重点话题之一。然而，国内多云管理平台市场尚处于早期阶段，市场的良性发展亟待行业标准的规范。
数字孪生城市的推进实施建议，分为全量大数据、城市底图数据和数字孪生可视化开发三个方面来探讨。
大数据分析、人工智能等新兴科技已经成为金融、能源、政府、交通、医疗等关键行业在数字化转型过程中，不可或缺的战略实现工具，能否迅速地理解、适应、运用这些工具，在一定程度上决定了企业是否拥有赢得未来市场的实力。
前文（探讨 | 企业级IaaS私有云平台异构资源纳管）提到的物理机异构之外，私有云架构设计中更常见的是虚拟化异构。大型企业内部通常用商业级虚拟化软件承载主要业务系统，非核心业务或者开发测试环境往往部署在开源虚拟化软件之上。此时，讨论虚拟化异构解决方案就显得尤为必要。
这几天阿里的新闻很多。 首当其冲是阿里投资千亿人民币的牛逼闪闪科研研发中心。我想关心这个，但关心的人太多了，轮不到我了。 所以，难免有另外一个事情被这个事情稍微淹没，这个事情倒是我更应该关心的——Un
为全面扩充资源监控精度水平，提升平台自身的监控时效能力，设计海量云计算平台下的资源自动监控系统。在 Zabbix 监控架构中，高效连结平台资源拓扑模块、资源态势自动监控模块两个执行设备，完成自动监控系统的硬件运行环境搭建。
TLDR: 本文提出了一种解耦图神经网络DGNN，对社交推荐进行异构的解耦表征学习。通过引入商品间关系，进一步扩展了协同过滤框架所利用的数据信息。为了对异构关系数据进行解耦表征学习，建立了一种针对不同节点、不同边类别的记忆扩展网络，以针对不同类型的节点和边进行不同的表征空间分解。
Chiplet标准UCIe已经得到很多主流大厂的认可，席卷之势愈发明显。但就Chiplet的价值挖掘，目前可见的，都还停留在如何降成本和简单地扩大设计规模方面。我们觉得，Chiplet的价值还没有得到充分挖掘。
经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题：在超异构软硬件融合的时代，操作系统等软件是不是需要重构，是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释：“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系，所有的软件该是什么样还是什么样。”
文/张伟德，曲宁，刘少山 导读：本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题，在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力，使用YARN对异构资源做分配，支持Multi-Tenancy，让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破，特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃，已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序，使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
软件热点层出不穷，并且快速迭代；CPU性能瓶颈，摩尔定律失效；图灵奖获得者John Hennessy和David Patterson在2017年提出了“计算机体系结构的黄金年代”，给出的解决方案是特定领域架构DSA。
2024年2月12日，哈尔滨工业大学臧天仪教授、赵天意教授团队，在Briefings in Bioinformatics上发表文章KGE-UNIT: toward the unification of molecular interactions prediction based on knowledge graph and multi-task learning on drug discovery。
一直以来，我都认为算力网络是行业整合的过程，通过算力网络运营商把全国的算力资源统筹到一起，形成高效的统一算力供应。但与此同时，总感觉这种模式不对。算力芯片技术日新月异，从底层芯片，到上层业务，方方面面创新迭代极为迅猛。完全统一的算力供应根本跟不上技术创新的步伐。
4月11日，国内领先的业务数据协作平台DataHunter正式宣布，已完成千万级A轮融资，投资方为Ventech China。本次融资将帮助DataHunter进一步加强在数据可视化分析展示领域的市场布局，并为公司产品研发和行业拓展提供重要驱动力。
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