今年初,全国一体化大数据中心体系完成总体设计,“东数西算”工程正式全面启动,标志着一个“算力网络”的大时代正式开启。
相关信息: 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会:云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能? 导读: 后疫情时代助力复工复产,AI应用百花齐放,GPU算力需求井喷式增长。然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担,一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩,另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。幸好有他(“super爱豆”)腾云而来,让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动,他们的格言是“我不生产算力,我只是算力的搬运
十几年后,当托马斯•弗里德曼再翻开自己2006年出版的著作《世界是平的》,不知是否会发出一声感叹:不是我不明白,这世界变化快!
随着人工智能、云计算、物联网、自动驾驶、大数据等前端科技的不断延伸和发展,作为数字经济底座的算力资源,正日渐发展成为衡量国家生产力的新晋指标。据中国信息通信研究院测算,截至2021年底,中国算力核心产业规模超过1.5万亿元,关联产业规模超过8万亿元。其中,云计算市场规模超过3000亿元,互联网数据中心(服务器)市场规模超过1500亿元,AI 核心产业规模超过4000亿元。
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。
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
今年3月~4月,AMD、英特尔、英伟达三家芯片巨头,各自发布了服务器CPU,无一不在强调AI运算与生态。
“尊敬的客户,您的电能表上剩余电费已不足30元,建议您及时购电……”很多人都收到过类似内容的通知短信,然后打开国网电力或相关APP,充值一二百元,即可安枕无忧。
近期,ChatGPT火爆出圈、热度不减,市场对AI的热情被迅速点燃,大火一路烧到了算力基础设施——服务器领域,相关服务器企业因此受到各界广泛关注。
小红书是年轻人的生活方式平台,于2013年在上海创立。小红书作为国内头部社交电商平台,日活跃用户数超3500万,月活跃用户数超过1亿,每天笔记曝光量达到80亿次。
大模型要成功,算力是关键。 这是腾讯云面向大模型训练场景,发布的全新一代的HCC高性能计算集群性能参数: “算力性能和上一代相比提升3倍,服务器接入带宽从1.6T提升到3.2T。” 采用最新一代腾讯云星星海自研服务器,并搭载NVIDIA H800 Tensor Core GPU的这代HCC高性能集群,单GPU卡支持输出最高1979 TFlops的算力。 具体强在哪里? 去年10月,腾讯完成首个万亿参数的AI大模型——混元NLP大模型训练。在同等数据集下,将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群,训
在生成式AI(GenAI)和大模型时代,不仅需要关注单个GPU卡的算力,更要关注GPU集群的总有效算力。单个GPU卡的有效算力可以通过该卡的峰值算力来测算,例如,对于Nvidia A100,峰值FP16/BF16稠密算力是312 TFLOPS,单卡有效算力约为~298 TFLOPS [1, 2]。
小红书是年轻人的生活方式平台,于2013年在上海创立。小红书以“Inspire Lives 分享和发现世界的精彩”为使命,用户可以通过短视频、图文等形式记录生活点滴,分享生活方式,并基于兴趣形成互动。 小红书作为国内头部社交电商平台,日活跃用户数超3500万,月活跃用户数超过1亿,每天笔记曝光量达到80亿次。面对爆发式增长的业务场景,小红书研发团队利用公有云弹性计算的能力完成AI训练和学习,为推荐、广告和搜索等业务提供模型支撑,同时也满足了海量大数据计算下对性能成本的弹性需求从而减少业务成本。 小红书S
英语好的童鞋,可能一眼就看出来了,Serverless是由Server和less两个词根组成的词。从字面上理解,就是“无服务器”。
2021年科技圈最大热点非元宇宙莫属。元宇宙鼻祖Roblox股价坐上直升机蹿升,Facebook更名“Meta”All In元宇宙,诸多VR/AR企业摇身一变成元宇宙公司,就连微软、英伟达们也在蹭元宇宙的热点。 国内科技企业不甘落后,天眼查数据显示,2021年公司以及自然人申请注册元宇宙商标信息已超240条,腾讯、阿里、百度、网易、爱奇艺、快手、字节跳动、Soul、米哈游等均在布局元宇宙,比如百度推出了希壤,米哈游的《原神》全球流行…… 元宇宙的火,正越烧越旺。有人认为元宇宙就是VR/AR的升级版或者说
作者 | Just 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) AI模型的数据量、结构的复杂程度不断增加,带来了大规模AI算力的庞大需求。 2020年7月,OpenAI实验室推出拥有1750亿参数的NLP模型GPT-3,其训练数据集规模超过500GB,算力需求达到了3640 Petaflop/s-day。2021年1月,Google Brain宣布他们设计的简化稀疏架构(Switch Transformer)可以将语言模型的参数量扩展到1.6 万亿,参数量是GPT-3的近10倍。要让这些模型有效有
5G时代下基础网络设施的现代化改造势在必行,这包括简化运维,提高网络灵活性、可用性、可靠性和扩展性,减少延迟和优化应用响应时间等等。其中,边缘云计算的部署是一大重点——结合网络虚拟化技术把工作负载和服务从核心网络(位于数据中心内)移向网络边缘,一方面可以利用延迟降低的优势,改善现有应用的体验,对于网络运营方而言也便于新业务的灵活部署和统一管理。
自上世纪90年代互联网技术诞生以来,移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟,并日益深入的渗透到经济社会的各个领域,2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势,数字经济已经成为世界经济发展的新阶段,即世界经济发展已经进入数字经济时代。
机器之心发布 机器之心编辑部 入局 AIGC,首先需要跨越对 AI 算力资源的考验 大语言模型(LLM)的出现让人工智能的发展迈入新的阶段,也为其他许多行业打开了广阔的想象空间。如今,商业广告绘图、营销文案、编写代码乃至研究论文的创作方式都为之改变,一场堪比工业革命的新的生产力革命正在进行。 LLM 本质上是在以一种前所未有的方式充分释放数据的价值。上月,彭博社发布了金融领域的垂类大模型 BloombergGPT,基于开源的 GPT-3 框架,使用彭博社的金融大数据进行训练,展现出了极强的应用潜力,也充分印
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。
随着人工智能算法突飞猛进的发展,越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施。目前,如AlphaFold、GPT-3等模型已经逼近人工智能的算力极限,GPT-3的模型尺寸增大到了1750亿,数据量也达到了惊人的45TB。
---- 新智元报道 来源:IDC 编辑:小匀 【新智元导读】2020就快划上句号!12月15日,IDC与浪潮联合发布了《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》。报告从AI算力产业发展趋势、市场规模、区域算力分布和行业AI算力保有程度等多个角度进行全面综合评估,旨在评估中国人工智能发展的现状,为推动产业AI化发展提供极具价值的参考依据和行动建议。这是该报告自2018年发布以来,连续第三年发布。 如果要评选AI圈儿的年度关键词,GPT-3绝对榜上有名。 1750亿个参数,比2019年发
如果将ChatGPT部署到谷歌搜索中,需要512,820 个 A100 HGX服务器和总共4,102,568 个 A100 GPU,服务器和网络的总硬件成本超过1,000亿美元。
在目前这个信息化时代,网络世界主要由庞大的信息组成,因此怎样处理这些庞大的信息就成为不少人所关心的,面对如此庞大的信息,需要依靠专业的信息处理工具,目前能够处理信息的工具有很多,但是较为热门的是边缘计算器,下面为大家简单介绍边缘计算器算力是什么以及边缘计算器算力怎么样。
数字基建为数字经济基础:通信网络基础设施、算力和存储基础设施的数字基建为数字经济发展的基础。企业数字化为核心之一,企业需要加速构建数据中台、业务中台,建立系统管理体系、构建数据治理体系,提升安全防护水平。
例如:某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU,每个CPU四核,超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源?
“今后‘新基建’将对数字经济发展有重大贡献,其规模将达到几十万亿元。”中国工程院院士倪光南近期的这一表态,再次让大家感受到了“新基建”的热度。
在“双碳”目标和“东数西算”工程的推动下,液冷、深度学习、高性能计算、多样化计算等技术前景广阔。数据中心、超算平台基础设施可按照不同的冷却方法进行划分风冷数据中心基础设施和液冷数据中心基础设施。数据中心散热技术领域不断创新。目前,液冷技术以其稳定性高、散热效率高等优势逐渐显现出优势。在“碳达峰”和“碳中和”目标的背景下,液冷技术的市场需求十分广阔。据赛迪顾问预计,到2025年中国液冷数据中心基础设施市场规模有望达到245.3亿元。液冷数据中心基础设施又可分为冷板式液冷数据中心基础设施和浸没式液冷式数据中心基础设施冷却数据中心基础设施。
大约十年前,英国著名政经杂志《经济学人》用“克强指数”来评估中国GDP和经济状况,该指数通过工业用电量新增、铁路货运量新增和银行中长期贷款新增等指标最直观地反应出经济发展状况,推出之后立即获得全球众多机构的认可。
近日,国际数据公司IDC发布了最新2021上半年《中国半年度边缘计算服务器市场(2021年上半年)跟踪报告》,数据显示,中国边缘服务器整体市场规模达到13.3亿美元,预计到2021年底将快速增长至33.1亿美元,同比增长23.9%。其中边缘定制服务器市场排名前三的厂商依次为浪潮、新华三和华为,浪潮以市占率49.4%稳居市场第一。
疫情将我们的生活从线下搬到了线上:从线上教育、线上办公、在线问诊,到疫情期间行程追踪、智能工厂的快速复工,社会的智慧进化在加速。
在量子位智库最新举办的AIGC算力沙龙上,算力领域数月来备受关注的趋势发展、行业挑战及最新动向,都有了更加明确的解读。
2021年12月11日,IDC发布的《全球服务器市场季度报告》显示: 2021Q3全球服务器市场同比上升8.8%至246.8亿美元(1571.7亿人民币); 出货量至337.6万台,同比去年增长9.6%。 2021年第三季度,全球服务器收入前五的是戴尔、HPE、浪潮、联想、新华三: 单位:百万美元 出货量排名前五的依次为戴尔、浪潮、HPE、联想、超微: 单位:台 厂商表现: 戴尔第三季度服务器业务收入 242 亿元,同比增长 1.1%。 市场份额同比减少 1.2% 至 15.4%。 HPE 收入
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。
Pine 整理自 MEET2023 量子位 | 公众号 QbitAI 在人工智能的三驾马车中,算力作为算法和数据的支撑,它的作用一直都不容小觑。 目前,人工智能在和各个行业不断融合发展,这对算力也提出了更高的要求。 无论是AI大模型训练,自动驾驶系统的感知模型训练,还是AI+Science或者数字人的建模或渲染,都离不开强大算力的支撑。 在MEET2023智能未来大会上,浪潮信息副总裁、浪潮人工智能与高性能计算产品线总经理刘军分享了在AI新时代,他对智算算力的一些思考,并抛出了这样一个观点: 智算力就是创新
说到算力提升,大家可能想到的就是通过工艺进步、Chiplet封装以及架构优化来提升性能,以及通过“东数西算”扩建数据中心的方式来扩大计算节点的规模。
5月26日,Arm刚刚推出了搭载ARM Cortex-X1和ARM Cortex-A78 CPU内核的智能手机新CPU设计,性能分别提升了30%和25%。
算力作为数字经济时代的关键生产力要素,已成为推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。在6月29日举行的中国算力大会新闻发布会上,工业和信息化部副部长张云明透露,截至2021年底,我国在用数据中心机架总规模超过520万标准机架,在用数据中心服务器规模1900万台,算力规模排名全球第二。
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?
2020年底,CentOS突然宣布CentOS7、8等系列版本停止维护的时间表,业界为之震动。
根据腾讯云官方的介绍,腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI),是一款面向 Al、科学计算的 GPU 应用服务产品,为开发者量身打造的澎湃算力平台,以确保用户获得最佳性价比。没有复杂的配置,就可以享受即开即用的GPU云服务体验。另外,HAI的应用场景介绍,其实AI绘画是一种利用深度学习算法进行创作的绘图方式,被广泛应用于数字媒体、游戏、动画、电影、广告等领域。等一下会在下面具体使用环节会体现出来。
前几天,小枣君和大家聊了一下“算力”(链接)。今天,我们再接再励,聊聊“算力网络”。
云桌面是近年来非常流行的一种电脑使用方式,能够为用户提供更快速的分布式部署类型的工作,已经成为了很多企业使用算力的主要方式。那么用云桌面需要搭建一个服务器吗?没有云服务器云桌面能正常使用吗? 用云桌面
第一范式是经验证据,源于对自然现象的观察和实验总结;第二范式是理论科学,对自然界某些规律做出原理性的解释;第三范式是计算科学,通过计算模型与系统模拟进行复杂过程的科学研究;第四范式是数据科学,即在实验观测、理论推演、计算仿真之后数据驱动的科学研究方式。
不久前,特斯拉自研超强计算机「Dojo」,总算力突破了1.8EFLOPS,马斯克甚至豪言未来将取代日本「富岳」成全球第一。
近日,腾讯无线网络与物联网技术负责人李秋香与高校科研教授、产业链、运营商等各行业的嘉宾一起参与了知乎「 科技共振之 5G+ 」活动,除了专业的5G探讨,也聊了不少和开发者们息息相关的问题。基于此,云加社区联手知乎科技,从知乎超过 10000 条 5G 相关问答中精选内容落地社区专题「 共探 5G 」。
例如将内网全部基于SONiC开放架构,采用智能网卡技术,将大量的CPU工作卸载到智能网卡,让CPU将主要精力放在数据处理方面,开放网络则承担起数据联接和传输的功能。
去年6月,MiniMax自研文本大模型MiniMax-ABAB(“阿巴阿巴”)快速迭代到第二个版本,随着参数规模增长、海量数据涌入,彼时的计算资源捉襟见肘。
8月9日,壁仞科技发布首款通用GPU芯片BR100、自主原创架构壁立仞、OAM服务器海玄,以及OAM模组壁砺100,PCIe板卡产品壁砺104,自主研发的BIRENSUPA软件平台。
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