我们知道，各类智能网卡在服务器集群中的大规模部署，可以进一步降低数据中心建设和运营成本，更好地将服务器资源货币化。但仅从网卡层面来看，这个方案还存在不少优化空间。
关于服务器我一直有个设想：未来每个人都有一个专属服务器。这个服务器是每个人在互联网的数据中枢。这个服务器：安全，只有所有者拥有管理权限；强大，可以存储数据并保护隐私。当人离开世界时，可以选择把一些数据留给家人，也可以选择把自己在互联网的记忆全部抹去……
作者：Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
2月20日消息，美国人工智能初创公司Groq最新推出的面向云端大模型的推理芯片引发了业内的广泛关注。其最具特色之处在于，采用了全新的Tensor Streaming Architecture (TSA) 架构，以及拥有超高带宽的SRAM，从而使得其对于大模型的推理速度提高了10倍以上，甚至超越了英伟达的GPU。
AI 科技评论按：ACM 通讯（ACM Communications）在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章，带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程，以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题：专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是，这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
安妮 陈桦 编译自 The Next Platform 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在上周召开的Google I/O 大会上，谷歌正式公布了第二代TPU，又称Cloud TPU或TPU 2。但是，谷歌并没有详细介绍自己的新芯片，只展示了一些照片。 The Next Platform今天发布一篇文章，基于谷歌提供的图片和细节，带你深入了解谷歌的TPU2。量子位编译如下： 首先要说明的一点是，谷歌不太可能向公众出售TPU的芯片、主板或是服务器。目前看来，TPU2还是一个只供内部使用的产品。只有极少数
最近朋友送了我一整套 LGA2011 平台，CPU、内存、电源、主板什么的一应俱全。看着马云上 E5-2650v2 的价格只要80一颗了，就整了两颗回来玩玩。虽说是 Ivy Bridge – EP 的老古董了，但双路16核32线程看着还是很舒服的，160块钱还要有多高的要求呢？
X86 指 Intel 处理器家族，从 8086 开始，随后发布 80186、80286、80386、80486、Pentium 和 Xeon 等。X86 中的 86 表示其早期处理器的最后 2 位数字。
本文分成两部分，上一部分传送门：《八百元八核的服务器？二手服务器搭建指南》 在上一部分我们已经学习了搭建二手服务器的基础知识，这部分，我们将深入学习各种配件的详细参数、选择适合的配置、学习搭建八百元八核的服务器。 不过，在我们开始之前，让我先对上一部分中，同学们提出的问题做一下回答。 1、最多人质疑的一点：功耗和噪音问题。 我估计这里大家指的“功耗”应该是“功耗性能比”。受限于老一代的制程，1366的功耗性能比是较低的，而到了2011 V2，事实上已经跟民用级的Core i7-3900系同是22nm制程了，
选自The Next Platform 作者：Paul Teich 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 在最近的 2017 Google I/O 大会上，谷歌发布了 TPU2(第二代 TensorFlow 处理单元)；近日，TIRIAS Research 的一位顶尖技术专家和首席分析师 Paul Teich 在 Nextplatform 发表文章，对 TPU2 机器学习集群做了深度揭秘，提出了一些不同观点，比如他认为 TPU2 是内部专属产品，Google 不太可能出售基于 TPU 的
Q：有什么需求？ A：跑耗资源的科学运算。 Q：为什么捡垃圾？ A：因为穷。 Q：怎么捡垃圾？ A：全能的淘宝。
CPU的算力发展跟不上算力需求，所以人们考虑可以将一部分原本CPU承载的功能卸载到其他专用硬件上去处理（比如网卡），从而释放CPU算力，让其专注于处理关键的（创造经济效益的）用户业务。
4月8日上午，在鹤壁举行的信息技术自主创新高峰论坛上，龙芯中科正式发布了龙芯3D5000处理器，这是龙芯5000家族的最新成员，首次使用芯粒（chiplet）技术将2个龙芯3C5000封装在一起，做到了32核。
后摩尔定律时代，数据中心服务器算力的增长跟不上带宽的增长，原本用来处理业务的算力被大量浪费在处理网络数据和基础设施业务上（OVS、NFV），通过CPU软件模拟的方式性能已经无法满足需求，服务器性能已经达到瓶颈，市面上不少客户可能会考虑两个选择：
在 2021 年第三个季度开始，我又下单了一台设备，作为已有资源的补充。在新设备到来之前，正好对已经运行了一个季度时间的“老设备”做下总结和分享。
现在的企业级NVMe SSD的性能真是让人震撼，有些SSD的性能动辄上百万IOPS，延迟20μs~1ms（视队列深度），冬瓜哥这辈子恐怕都用不了这么高的性能。冬瓜哥感觉，这个性能应对99%的应用已经完全够用了。剩下的1%就是一些极其特殊的场景，比如广泛存在于大型互联网后端的一些系统，以及少数特殊行业。
---- 新智元报道 编辑：David 好困 【新智元导读】英特尔又放大招！7纳米全新GPU专攻AI计算，2倍性能碾压老黄A100，这回「牙膏厂」是杀到英伟达家门口了？ 最近，牙膏厂又支棱起来了！ 5月10日，英特尔正式发布了面向AI训练和理解的第二代GPU处理器——Gaudi2。 制程上使用了台积电的7纳米工艺，甚至超过了目前自家最先进的CPU系列。 根据英特尔的测试，Gaudi2的性能最高可以达到英伟达A100的2倍。 兵临「老黄」城下？ Gaudi2以16nm的第一代Gaudi架构为基
本篇文章，继续分享另外一台端午假期折腾的设备，HP MicroServer Gen10 一代。同样分享下我的折腾思路，希望能够帮助到有类似需求的你。
近日，国产X86 CPU厂商兆芯正式发布了新一代数据中心级处理器“开胜KH-40000”以及新一代消费级处理器“开先KX-6000G”。
NAS即网络附加存储(Network Attached Storage)，通过网络提供数据访问服务。 本人不推荐自攒NAS，稳定性差，迷你主板和家用机电源不是for 24x7的。 本人也不推荐成品N
选自Google Cloud Platform 作者：Norm Jouppi 机器之心编译 在去年的谷歌 I/O 开发者大会上，谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器（Tensor Processing Unit/TPU），参见机器之心当时的报道《谷歌发布 TPU 只是开始，是时候让英特尔害怕了》。但很长一段时间以来，谷歌并没有披露相关成果的细节。今天早些时候，谷歌终于打破了沉默，通过一篇论文介绍了这项研究的相关技术以及与其它硬件的比较。谷歌的硬件工程师 Norm Jouppi 也第一时间在谷歌云
ARM和x86是目前计算领域中最常见的两种微处理器架构。x86架构主要由Intel和AMD开发，广泛应用于个人计算机和服务器市场；而ARM架构则因其低功耗、高能效的特点，在移动设备和嵌入式系统中占据主导地位。随着技术的发展，ARM架构也在向高性能计算领域拓展，如苹果M1芯片的成功就是很好的例证。了解这两种架构的异同对于开发者来说至关重要，尤其是当面对跨平台编程任务时。
近日在Hot Chips 2019大会上，英特尔发布了首款AI处理器，专为大型计算中心设计。
【新智元导读】本文以 Google 最新公开的 TPU 论文《在数据中心中对张量处理器进行性能分析》的译本为基础，对该论文及 TPU 进行了评价。 源起 2017年度的国际计算机体系结构年会（ISAC-2017）尚在投稿阶段时，类似“Google将公布其张量处理器的细节”的小道消息就在不停发酵。几天前，即2017年4月6日，Google在自家网站上公开了论文初稿，让大众可以在会议之前提前了解其中细节。由此Google、TPU和NN加速又再次成为热门话题。 由于相关公开资料足够丰富，足以替代类似神经网络硬
较高的内存频率可以提高数据传输速度，从而加快计算机的运行速度和响应速度。这尤其适用于需要大量读写数据的任务，例如视频编辑、3D渲染等。
这是一次巨大的转变，但对所有以计算为中心的平台供应商而言，这个过程终将——在某些情况下逐渐地发生。
HCA方案将所有的信道分为两部分：一部分信道固定配置给某些小区，即部分信道隔离；另一部分信道则保留在中心存储区中，为系统中的所有用户所共享，即部分信道共享。HCA是FCA和DCA的折中，故成为混合分配。（关于FCA和DCA参见相应词条）
摘要：本文将全面探讨GPU硬件技术，从硬件架构到性能评估，深入揭示显卡、显存、算力和功耗管理等关键要点。了解GPU硬件技术对于优化应用性能、加速计算任务以及推动科学研究具有重要意义。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时，通常会想到其应用程序，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同，Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节，除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验，而不关心它是如
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。
通过著名媒体《连线》，AI初创公司Cerebras Systems正式公布了史上最大的的单晶圆芯片——Cerebras Wafer Scale Engine，英伟达最大的GPU都不及它的“边角”。
在这之前让我们先简单认识一下处理器的架构。所谓处理器架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范，主要目的是为了区分不同类型CPU的重要标示。目前市面上的CPU指令集分类主要分有两大阵营，一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU，另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。不同品牌的CPU，其产品的架构也不相同，例如，Intel、AMD的CPU是X86架构的，而IBM公司的CPU是PowerPC架构，ARM公司是ARM架构。 下面我们将详细了解近年来ARM公司发布的数款A系列处理器。ARM公司的Cortex-A系列处理器适用于具有高计算要求、运行丰富操作系统以及提供交互媒体和图形体验的应用领域。 Cortex-A73
问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制？ 2.哪些情况会遇到cpu受限制？ 3.如何选择机器配置类型？ 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格？ 随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。（比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多）。 在
随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。（比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多）。 在这个博客帖子中，你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中，你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。 结合
尽管多年来一直预测DRAM将被其他类型的内存所取代，但它至今仍然是几乎所有计算芯片中必不可少的组件。DRAM的足迹没有消失，而是一直在增加，DRAM类型的选择也在增加。
摘要 本次主题将分别从存储介质的发展、硬盘以及闪存的创新技术上逐步分析介绍，新一代的绿色数据中心是如何打造的。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/2oxNfL 存储介质技术发展 CPU的1、2、3级Cache和DRAM（内存）的存储速度非常快，可以达到纳秒几倍级别，但是容量受限的，DRAM（内存）也只有16-128G。 非易失性存储介质包括硬盘和最近几年兴起的SSD固态硬盘，它们是目前最主要的存储部件。最近西部数据又开发了一个新的存储技术——存储级内存，它不光可以进行存储介质的保存还有着
随着深度学习带来 AI 的第三次浪潮，对 AI 的相关讨论层出不穷，算法是大家关注的重点。
所谓“东数西算”，其实就是数据中心的任务分工调整。我们将东部沿海地区的部分算力需求，转移到西部地区的数据中心完成。
物联网涵盖了广泛的行业和用例，从单一受限制的设备扩展到大量跨平台部署嵌入式技术和实时连接的云系统。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】「拼装」CPU，4纳米显卡，世界最快AI超算，还有游戏开发者的元宇宙。这次，老黄的百宝箱里都有啥？ 今天，老黄穿着他的皮衣又来了！ 3月22日晚，英伟达GTC 2022开幕。 虽然没有了那个熟悉的厨房，但这次的阵仗反而更加豪华。 英伟达用Omniverse把新总部从内到外渲染了一遍！ 800亿个晶体管的Hopper H100 随着拔地而起的平台，英伟达推出了为超算设计的最新AI显卡Hopper H100。 相比于「只有」540亿个晶体管的前辈A
我想对了学习单片机的人而言，肯定都想知道单片机目前的发展现状啊，据此来给自己指定学习目标吧，今天我搜集了一些单片机的发展现状，希望对大家有帮助，^ ^.
今天凌晨，科技圈迎来了一个重要新闻。美国芯片创业公司 Etched 推出了自己的第一块 AI 芯片 Sohu，它运行大模型的速度比英伟达 H100 要快 20 倍，比今年 3 月才推出的顶配芯片 B200 也要快上超过 10 倍。
Imagination刚刚发布了有史以来最高性能的GPU IP——PowerVR图形处理器架构IMG A系列（IMG A-Series）。
在今年的秋季 GTC 上，英伟达展示了 RTX、AI、Omniverse的最新进展，还包括其在人工智能领域的新突破。下面我们一起看看今年又有哪些新花样吧。 Ada Lovelace GPU 在GTC 2022上，英伟达推出了第3代RTX架构——Ada Lovelac。据介绍，Ada GPU可实现2倍的传统光栅化游戏性能提升，对光线追踪游戏的性能提升可以高达4倍。相较上一代Ampere架构，Ada在相同功耗下可带来超过2倍的性能提升。 英伟达在 Ada 架构中引入了 DLSS 3，其可以在分辨率提升的同时
这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
在今天的年度发布会上，拥有世界级算法优势的依图科技重磅推出云端AI芯片——求索（questcore™）！为AI芯片开辟了一条新道路。
众所周知，目前X86架构处理器统治着PC和服务器市场，而Arm架构处理器则统治着移动市场。近年来大火的RISC-V架构则凭借着于开源、指令精简、可扩展等优势，在注重能效比的物联网领域大受追捧。但是，这并不意味着RISC-V无法进入更高性能要求的PC和服务器市场。
华为本次发布的 AI 全栈式解决方案，让这家公司成为目前全球唯一提供 AI 全栈软件和系列化芯片的提供商。同时，华为还提供了一套与之配套的统一开发框架。
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