随着成本的下降和用例的增加,高性能计算正在吸引各种类型和各种规模的新用户。其扩展选项包括基于超级计算机的高性能计算(HPC)系统、基于集群的高性能计算(HPC)以及基于云计算的高性能计算(HPC)服务。
7月5日-8日,由腾讯量子实验室与腾讯云计算赞助的2021第十三届材料多尺度计算模拟会议于线上成功举办。在本次会议上,腾讯云高级计算产品经理邹弘宇 Leonard 就腾讯云高性能计算产品展开分享,为大家系统介绍了黑石高性能计算集群的产品亮点与应用场景,以及优秀合作伙伴的成功案例。 去年11月,腾讯云上线了云上高性能计算集群产品,经过数月的推广和版本迭代,已经成功帮助数家大型客户在云上部署高性能计算集群,涵盖汽车仿真,增强学习,NLP 训练集群等场景,给客户带来了弹性的云上超算新体验。当前高性能计算集群已推
最近一段时间以来,高性能计算集群方案到底应该自主构建还是直接购买的争论可谓如火如荼,其部分原因在于原本属于市场空白的性能与软件生态系统关键性组成部分如今已经逐渐落实到位。 经过数年的发展演变,如今高性能计算在云环境下的可行性终于得到了一定程度的肯定——至少针对一部分应用程序是如此。在大型云服务供应商已经利用更为强大的网络与处理器方案向高性能计算作出了试探性延伸的同时,以Rescale公司为代表的其它厂商也开始通过自己的许可模式帮助独立软件开发商接触高性能计算代码,进而揭开长久以来蒙住高性能计算软件的这层神秘
2021年5月11日,超级计算创新联盟「高性能计算云」技术研讨会暨工作组成立会在中国信通院顺利召开,腾讯云作为首批成员单位加入工作组。会上,腾讯云高性能计算产品负责人陈煜东受邀发表演讲。 hyperion 2020研究报告显示,全球高性能计算有千亿规模市场,我国2023年预计也会有500亿级别的市场规模,而且公有云、AI场景的计算资源规模有明显加速增长趋势。而腾讯云也在不断加速创新工作,不断地在高性能计算上投入人才、资金、技术,为大众提供像水和电一样的高性能算力。 陈煜东在演讲中介绍了腾讯云的高性能
高性能计算(HPC,High Performance Computing) 的含义有很多,感觉最贴切的还是 Oracle中国中说的这句:
在孙悟空的七十二变中,我觉得最厉害的是分身能力,这也是他百试不得其爽的终极大招,每每都能打得妖怪摸不着北。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 教堂和高性能计算,看似是两个毫不相关的词汇。 但就在距离巴萨主场诺坎普体育场1.4公里的一座教堂里,两者奇妙地关联在了一起—— 就在这栋建筑里,布设着西班牙最强大的超级计算机之一。 这就是巴塞罗那高性能计算中心(Barcelona Supercomputing Center,简称BSC)。 有人称之为“世界最美高性能计算中心”,也有不少科技爱好者盛赞它的独特,将其视作去到巴塞罗那必须打卡的地标。 而作为来自中国的探访者,就在最近的一次实地“探店”中,我
7月27日,“2021年可信云大会”在京召开。会上,中国信通院正式披露了首批高性能计算(HPC)云平台评估结果。腾讯云高性能计算平台 THPC 在基础资源能力、平台能力、应用能力、安全及运维能力的测试中以高水平通过评估,获得最高级证书! 作为首批获得信通院高性能计算云平台先进级服务能力认证的一站式可扩展 HPC 服务器平台,腾讯云高性能计算平台 THPC 对腾讯云上的计算、存储、网络等产品资源进行聚集和池化,并整合 HPC 专用作业管理调度、集群管理等软件,向用户提供弹性灵活、性能卓越、自助化的
高性能计算(HPC)是企业获得创新能力、洞察力、商业竞争力的动力,是这个数字时代不可或缺的资源。例如,采用高性能计算(HPC)运行的复杂计算机模型来测量和分析近几十年天气变化,帮助改善预测并模拟气候变化和其他破坏性事件(如飓风)的影响。
高性能计算机是用网络将多台计算机连接在一起,并构成一个统一的系统,从而拥有远超个人电脑的计算能力。这样利用网络,让计算机合作工作的并行系统又称为集群(cluster)。服务器、分布式计算机、超级计算机
近日,腾讯量子实验室、腾讯云高性能计算产品团队、北京龙讯旷腾科技有限公司和盐城工学院石林教授团队联合攻关,成功实现了百万硅原子超大规模体系的平面波精度第一性原理计算。该项工作由腾讯量子实验室牵头,基于龙讯旷腾公司的线性标度三维分块算法(LS3DF)以及腾讯云高性能计算集群产品完成。 一直以来,第一性原理计算作为研究材料物化性质的重要手段,对于新材料的发展具有重要意义。第一性原理计算从量子理论的基本原理出发,结合高性能计算系统的强大算力,通过数值迭代方法获取材料的物理或化学性质,为理解材料的性质、预测材
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们,作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
“你到底爱不爱我?”这或许是恋爱双方出现频率最高的问题,想要知道对方大脑在想什么,并不是什么天方夜谭,通过科学技术还真的有望实现。不过,让如此大胆的想法变为现实,我们需要借助什么技术呢?我想,目前最火的人工智能技术应该首先出列。
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
作为IT行业的“明珠”,极”硬核”的高性能计算不如云计算、AI、物联网技术备受关注。但不可忽视的是,近年来,高性能计算正在从高精尖科研加速迈向千行百业,成为推动数字经济发展的新引擎。在近日举办的2022全国高性能计算学术年会(CCF HPC China 2022)上,我们可以看到,华为等企业除了提供综合化技术支撑外,正在通过生态共建的方式推动HPC发展,以促进产业共同繁荣,把握新机遇。
机器之心报道 作者:蛋酱 一场关于算力的角逐,正在变得更加激烈。 随着深度学习的兴起,再加上 2022 年底 ChatGPT 的爆火以及同类产品的涌现,不管是学界还是业界,对于作为人工智能技术进步三大要素之一的算力的需求,都呈现持续攀升的趋势。 对于一家在算力基础设施层面布局多年的公司来说,这可能是最好的时代。 在这种趋势的推动下,联想集团基础设施方案业务创下了历史纪录:2022/23 财年第三财季,ISG 实现营收 203 亿人民币,同比提升 48%,连续第三个季度创历史新高。联想集团的基础设施方案业务提
随着我国现代化工业的飞速发展,互联网、制造业、服务业等行业日益增多的数据无时无刻不在考验着国家信息化基础设施的承受能力以及调度能力。“东数西算”是在全国范围内实现算力和应用资源按需调度的基础设施工程,是以算力中心、数据中心、高速网络为基础设施,由云计算、大数据以及智能计算为核心技术构建的一体化新型算力网络体系。我国东部地区数据产生量大、数据密集、算力资源紧张,西部地区地域广袤,拥有比东部地区更丰富的可再生资源,充分利用西部地区的计算资源来高效执行东部地区有巨大计算需求的数据,能够在全国层面更高效地支撑以降低全社会能耗为目标的计算方式,更稳定地解决算力增长需求,实现绿色可持续发展。
2022年6月9日,浙江省气象信息网络中心发布《浙江省气象监测预报能力提升工程(数字化预报项目)-集约化高性能计算系统建设项目》的公开招标公告,预算 14999.392 万元。 采购需求:高性能计算集群包括计算系统、存储系统、网络管理和软件系统等。通过租用方式建设高性能计算集群,具体详见采购内容及技术要求。 2022年6月30日发布中标公告,浙江省数据管理有限公司 14909 万元。 浙江省数据管理有限公司系杭州钢铁股份有限公司全资子公司。
本文介绍了腾讯云批量计算在高性能计算场景下的优势,通过对比传统超算集群和云计算资源的不同,分析了腾讯云批量计算在成本、效率、易用性、场景覆盖、资源调度、安全合规等方面的优势。同时,文章还分享了腾讯云批量计算如何帮助企业优化计算流程,提升业务效率,降低企业成本,并推动高性能计算在更多场景的广泛应用。
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
人工智能(AI)反哺高性能计算(HPC)的景象,会在未来大约5年后显现出来。Scott Tease对此深信不疑。
在最新的Green 500榜单中,来自德国 Darmstadt的GSI研究中心的L-CSC集群一举夺魁,成为全球最节能的高性能GPU超级计算系统。该集群有160台华硕ESC4000G2组成,每个节点搭配4片AMD FirePro S9150 GPU,GPU单精度计算峰值达到3.25PetaFlops,双精度计算能力达到1.62PetaFlops。这套集群主要用于格子量子色动力学(Lattice QCD)计算方面的研究,将采用OpenCL来加速相关应用,Lattice QCD适用于一系列高能重离子物理
1、什么是集群? 就是一组相互独立的计算机,通过高速的网络组成一个计算机系统。对外表现为单一的系统,协同起来向用户提供系统资源,系统服务。 2、为什么要使用集群? 1)高性能performance。一些需要很强的运算处理能力比如天气预报,核试验等。这就不是几台计算机能够搞定的。这需要上千台一起来完成这个工作的。 2)价格有效性。通常一套系统集群架构,只需要几台或数十台服务器主机即可,与动则上百王的专用超级计算机具有更高的性价比。 3)可伸缩性。当服务器负载压力增长的时候,系统能够扩展来满足需求,且不降低服务质量。 4)高可用性。尽管部分硬件和软件发生故障,整个系统的服务必须是7*24小时运行的 3、集群分类(按照功能和结构) 1)负载均衡集群(Loadbalancingclusters)简称LBC 负载均衡集群为企业提供了更为实用,性价比更高的系统架构解决方案。负载均衡集群把很多客户集中访问的请求负载压力可能尽可能平均的分摊到计算机集群中处理。客户请求负载通常包括应用程度处理负载和网络流量负载。这样的系统非常适合向使用同一组应用程序为大量用户提供服务。每个节点都可以承担一定的访问请求负载压力,并且可以实现访问请求在各节点之间动态分配,以实现负载均衡。负载均衡运行时,一般通过一个或多个前端负载均衡器将客户访问请求分发到后端一组服务器上,从而达到整个系统的高性能和高可用性。 2)高可用性集群(High-availabilityclusters)简称HAC 一般是指当集群中的任意一个节点失效的情况下,节点上的所有任务自动转移到其他正常的节点上,并且此过程不影响整个集群的运行,不影响业务的提供。 3)高性能计算集群(High-perfomanceclusters)简称HPC 高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点儿提高计算能力,因而主要应用在科学计算领域。 4、常用集群软硬件 常用开源集群软件有:lvs,keepalived,haproxy,nginx,apache,heartbeat 常用商业集群硬件有:F5,Netscaler,Radware,A10等
本文旨在为关键高性能计算应用程序提供最新的性能基准数据。现代高性能计算数据中心是解决世界上一些最重要的科学和工程挑战的关键。NVIDIA®Tesla®加速计算平台为这些现代数据中心提供了业界领先的应用程序,以加速高性能计算和人工智能工作负载。特斯拉V100从根本上改变了数据中心的经济性,以更少的服务器、更少的功耗和更低的网络开销实现了突破性的性能,从而节省了总成本5 - 10x。
在竞争日益激烈的环境中,数据中心作为传统信息化的基础,伴随着全面AI时代与5G、物联网的不断临近,企业希望获得出色的模拟和建模、人工智能(AI)和大数据分析功能,以便取得突破性的发现与创新,而高性能计算(HPC)基础设施能够为这些工作负载带来优势。
作为Intel公司的Fellow,Alan Gara表示随着神经形态计算、量子计算等新型计算、存储、通信技术快速推动百亿亿次计算成为现实,人工智能与高性能计算将走向融合。 英特尔数据中心事业部的Fellow艾伦·加拉(Al Gara)表示,随着我们使用新的计算、存储和通信技术以及神经形态芯片和量子计算芯片向百亿亿级未来过渡,高性能计算和人工智能之间的关联将会越来越紧密。加拉认为,“人工智能(AI)、数据分析和传统仿真的融合将带来具有更广泛功能和可配置性以及交叉授粉(cross pollination)特质的
机器学习是当前领先的 AI 范式,到目前为止取得了非常可观的成就,当前机器学习也是一个非常时髦的话题。 2021 年 12 月火山引擎云产品发布会上正式发布了 AI 全系产品,其中的 AI 开发平台就是全流程、高效率、高性能的机器学习平台。该平台提供从数据准备到模型训练、再到推理整个服务;通过 RDMA 网络直连上万张 GPU 和自研的分布式训练框架,可以将 GPU 的资源利用率加速到 90% 以上,极大提升性能的同时降低了使用成本;提供完善的工具链、全功能在线的 IDE,包括端云协同的开发环境,以及本
就像曾经离经叛道的青年,最终也可以成为纵横硅谷的互联网巨擘一样。在超级计算机领域,曾经心有旁骛的“不正经”尝试,在今天却成了中国超算“多元化”的铺路石。
2021年11月23日,北京生命科学研究所发布高性能计算集群采购项目公开招标公告,预算2850万元。 采购需求: 简要技术规格:近年来单细胞技术的快速发展产出了百万级的单细胞多组学数据,亟需高效稳定的数据存储与计算系统以支持从这些宝贵数据中有效挖掘发现生物学新现象、新规律。为保证单细胞多组学数据存储检索与整合分析,采购的高性能计算集群将提供高通量、大内存科学计算,以及大规模数据的访问和存储。 货物需求一览表: 管理节点: 登录节点: 计算节点: 胖节点: 8 卡 GPU 计算节点:
过去的3个月里,雷奕安不时会在新建的数据中心前驻足。他静静地站在那里看着,什么都不做。他是北京大学物理学院副教授,也是北京大学高性能计算校级公共平台的主任——他在聆听每秒钟百万亿字节跳动的“声音”。
在业界呼唤超强算力的时代,腾讯云计算产品重磅推出全新高性能计算集群HCC,充分满足您在云上部署大规模高性能计算软件、高性能AI分布式训练集群等需求。超强算力,唾手可得。 互动福利 知乎搜索关注「腾讯云服务器」机构号及话题 并赞同/喜欢/收藏任意内容 11.20 18:00 将从关注用户中抽取300名用户 赠送腾讯云十周年微信红包封面 投稿 腾讯云服务器长期征集原创内容。稿件一经征用即可获得最高千元代金券奖励。公众号后台回复“投稿”即可查看。 推荐阅读 产品|开启API Easy模式
大模型推动AI进入新纪元,对计算、存储、网络、数据检索及调度容错等方面提出了更高要求。在9月7日举行的2023腾讯全球数字生态大会“AI超级底座专场”上,腾讯云介绍异构计算全新产品矩阵“AI超级底座”及其新能力。
中国电子技术标准化研究院启动《信息技术 算力服务 能力成熟度评估模型》标准符合性测评,腾讯云高性能计算集群 HCC 首批通过测评,成绩领先友商。本次测评完成了企业在通用计算、人工智能计算、高性能计算等领域服务能力评估,腾讯云在算力资源、技术、管理能力和一体化服务方面体现出了行业领先水平。经过电子标准院的专家审核,确认腾讯云通过了算力服务成熟度(CPMM)增强级评估。
2021年11月23日,北京生命科学研究所发布高性能计算集群采购项目公开招标公告,预算2850万元。 中标结果 2021年12月20日中标结果发布,浪潮电子信息产业股份有限公司 2846.5860000 万元中标。 采购需求: 简要技术规格:近年来单细胞技术的快速发展产出了百万级的单细胞多组学数据,亟需高效稳定的数据存储与计算系统以支持从这些宝贵数据中有效挖掘发现生物学新现象、新规律。为保证单细胞多组学数据存储检索与整合分析,采购的高性能计算集群将提供高通量、大内存科学计算,以及大规模数据的访问和存储
HTCondor是威斯康星大学麦迪逊分校构建的分布式计算软件和相关技术,用来处理高通量计算(High Throughput Computing )的相关问题。高通量计算中的Throughput应该是吞吐量的意思,也就是调度计算机资源的能力。与高性能计算(HPC)不同,高通量计算(HTC)应对的问题是在高性能的同时能够长时间稳定运行的能力,并充分利用集群或网络内计算资源。长时间计算时,集群或网络内计算资源往往是不可靠的,这中间蕴含了计算资源管理和任务调度的问题。
简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
计算机集群简称集群,是一种计算机系统,它通过一组松散集成的计算机软件(和/或)硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上,他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点,通常通过局域网连接,但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度(和/或)可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机,工作站或超级计算机性能价格比要高得多。
从 2022 年开始,大模型就成为了最热门的技术关键词,这种热度显然辐射到了多个相关领域。比如,在近日召开的 2023 世界机器人大会上,「大模型 + 机器人」就成为现场讨论最多的话题。
李根 发自 安徽合肥 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年一度的中国HPC(高性能计算机)性能前100榜单,今日公布。 10月19日,在全国高性能计算学术年会(HPC China 2017
集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性: image.png 先说区别: 一句话:分布式是并联工作的,集群是串联工作的。 1:分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。 分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例:就比如新浪网,访问的人多了,他可以做一个群集,前
2015 高性能计算用户大会 9月24日,由亚洲超算协会联合浪潮等主办的2015高性能计算用户大会在北京举行。本次大会围绕目前的新技术趋势提出“大计算”理念,重点聚焦深度学习和工业应用等热点话题,分享在面向百亿亿次新的计算时代下的技术挑战和突破。 大会汇集了36位国内外权威专家,包括劳斯莱斯公司高性能计算技术总监Yoon Ho、IDC副总裁Earl C. Joseph II、美国再生能源国家实验室材料研究中心理论研究室主任魏苏淮、国际深度学习知名专家新加坡国立大学副教授颜水成等嘉宾将在大会发表主题演讲。同
智算中心要达成的任务或者目标是,完成特定的一个或多个大模型训练或者推理的任务。而完成这个任务所需要的内容包括算法、数据和算力。因此,要求智算中心必须具备对算法进行开发、优化、调度的模型管理能力,算力和数据所对应的高性能计算和高性能存储能力,以及算力和数据交互所需要的高性能网络能力。
T-HPC可以帮助勘探行业进行勘探数据分析,分析并模拟出勘测区域的地质构造,从而精确寻找资源位置。
集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性:
集群(cluster)技术是一种较新的技术,通过集群技术,可以在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、灵活性方面的相对较高的收益,其任务调度则是集群系统中的核心技术。
大模型越来越火,不少手里有卡的伙伴给鹅提“需求”:用自己的卡能不能组建大模型算力集群?
英伟达用Grace Hopper的实力证明,它可以成为AI超算的首选硬件,未来将不再局限于GPU。
containerd 作为一个灵活的容器运行时,在云原生生态系统中有广泛的应用场景。以下是一些详细的应用场景:
导言——AI 大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用 AI 的潜力成为近年 AI 领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10 万亿级别。 前几天横空出世的 AI 爆款产品 ChatGPT,可以聊天、写代码、解答难题、写小说,其技术底座正是基于微调后的 GPT3.5 大模型,参数量多达 1750 亿个。据报道,GPT3.5 的训练使用了微软专门建设的 AI 计算系统,由 1 万个 V100 GPU 组成的高性能网络集群,总算力消耗约 3640 PF-
👉 腾小云导读 近期大量 AIGC 产品横空出世,可以聊天、写代码、解答难题、写小说,饱受热捧。其技术基座大模型的给力支持,往往伴随着大规模、长时间的 GPU 集群训练任务。这对网络互联底座的性能、可靠性、成本等各方面都提出极致要求。业界主流 GPU 集群网络技术路线是什么?腾讯的解决方案是什么?腾讯工程师何春志将带来最新解读。欢迎阅读。 ---- 👉 看目录,点收藏 1 业界主流 GPU 集群网络技术路线 2 如何创造AI训练集群下的极致性能网络 2.1 超带宽计算节点 2.2 多轨道流量聚
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