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
云游戏具有极大的想象空间,从20年前,就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟,而纷纷成为了前浪。
当我们千辛万苦完成了前面的数据获取、数据清洗、模型训练、模型评估等等步骤之后,终于等到老大说“上线”啦。想到辛苦训练出来的模型要被调用还有点小激动呢,可是真当下手的时候就有点懵了:模型要怎么部署?部署在哪里?有什么限制或要求?
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。
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下,由摄像头采集的图像、视频流数据,需要更强大的计算引擎对其进行传输、存储、训练和分析。
重磅升级丨“企点营销·私域管家”来啦! - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
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。
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。
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
视频传输占据了互联网流量的主要部分。从传统的视频应用 VOD;近年来不断扩张的移动社交视频、直播;以及交互式视频流,包括云游戏、云桌面和 AR、VR 应用。
搜狗的中文语音识别准确率目前已达业界最高水准,这一成绩在很大程度上得益于搜狗输入法与搜索引擎带来的数据优势。
人工智能是数字经济的核心驱动力,AI 大模型是人工智能的新引擎。近年来,随着 ChatGPT 等生成式人工智能(AIGC)的突飞猛进,业内领军企业竞相推出万亿、10 万亿参数量级别的大模型,还对底层 GPU 支撑规模提出了更高的要求,达到了万卡级别。然而,如何满足如此庞大规模的训练任务,对网络的规模、性能、可靠性和稳定性等方面提出了前所未有的挑战。
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。
AIGC承载网络需要具备高宽带的特性,以支持快速的数据传输和处理。生成内容可能涉及大规模的文本、图像或视频数据,因此需要具备高带宽的网络连接,以便快速传输数据到计算资源节点进行处理;此外,AIGC承载网络需要实现低时延的要求,以确保生成内容的实时性和响应性。在用户上传任务或请求后,网络需要迅速响应并进行任务分配或资源调度。
最近随着下一代NVIDIA Ampere计算架构全新发布,腾讯云作为国内云厂商的领导者,将成为业内率先推出采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU的云服务实例的云厂商之一。为企业在深度学习训练与推理、高性能计算、数据分析、视频分析等领域提供更高性能的计算资源,同时进一步降低企业的使用成本,帮助企业更快投入市场。 腾讯云即将搭载的NVIDIA A100 Tensor Core GPU,为各种规模的AI、数据分析和HPC都提供了前所未有的加速,以应对各种各样复杂的计算挑
模型部署作为算法工程落地的最后一公里,其天然对算法团队而言具有较高的复杂性,不仅要考虑如何高效地部署、管理不同框架模型,还需要考虑分布式服务的负载均衡、故障容错、可扩展性、资源隔离、限流、核心指标监控等问题。这些都极大的依赖于工程团队的能力,不是算法团队的强项,如何解决这最后一公里,让焦点聚焦在模型开发上,是模型部署服务模块需要解决的问题。
Nvidia今天推出了搭载16颗Tesla V100图形处理单元(GPU)芯片的云服务器平台HGX-2,提供了半个TB的GPU内存和两千万亿次的计算能力。GPU通过使用NVSwitch互连共同作用。HGX-2主板可处理训练AI模型和高性能计算。
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。
从物理服务器到虚拟化系统,现在数据中心又发展成可组合的基础架构。在这种基础架构中,像存储和持久内存之类的资源已从服务器中分离出来,原先的数据处理和联网任务只在CPU上运行,现在演变为可在GPU、DPU或FPGA上运行计算。另外,软件开发模型从单台计算机上运行的程序,演变为在整个数据中心上运行的分布式代码,实现了云原生、容器化的微服务。
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
在上期,我们讨论了AMD主导的基于SRIOV的GPU虚拟化方案。我们也发现了,由于GPU本质上不是CPU的一个外设,而是一个高度并行,具备成千上万个核的计算机,而SRIOV只是提供了对外的PCI-E接口的虚拟化,并没有提供GPU计算核心与内存分配给不同VM的能力,因此,GPU的SRIOV虚拟化方案存在着一些固有的缺陷。
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
英特尔视觉基础设施部总经理Nagesh Puppala指出,“得益于英特尔高密度服务器GPU和英特尔至强可扩展处理器,以及包括Intel® BridgeTechnology在内的软件,能够使原生安卓应用在基于英特尔的服务器上无缝运行,同时腾讯云也能够大规模提供云应用服务,并降低总体拥有成本。未来,英特尔也会持续携手腾讯云,进一步将云渲染应用扩展到更多用户、更多市场。”
本文旨在通过使用腾讯云的“自定义监控”服务来自行实现对 GPU 服务器的 GPU 使用率的监控。
包括但不限于OpenAI、微软、xAI和Meta在内的多个头部公司都在争相建立超过10万卡的GPU集群,在这个规模上,仅仅是服务器的成本就超过40亿美元,还要受到数据中心容量和电力不足等多项因素的限制。
思腾合力成立于2009年,于2021年打造出集研发、生产、制造为一体的人工智能产业园,产业园占地6000多平米,形成独立办公厂房,配备人工智能自动化生产线,为安全环保、扩大产能、加快交期提供稳定保障。 厂区内配备两个恒温老化室,老化室内通过网络一键部署思腾OS和思腾老化程序,可以根据不同客户需求和不同机型进行时间、温度设定,完成标准老化检测。两条产线单日可完成产能200台。能进一步满足企业生产、研发及未来规划发展等需求。 思腾合力是英伟达精英级合作伙伴(Elite Partner) ,主营AI服务器与HPC
---- 新智元报道 【新智元导读】4月26日, 浪潮 在IPF18大会上发布了一系列新产品,包括AI全新品牌TensorServer,首款面向AI云场景的弹性GPU服务器NF5468M5,以及启动新的AI生态发展计划。同时浪潮公布了未来五年的发展目标:到2022年,实现服务器全球第一。 4月26日,IPF18浪潮云数据中心合作伙伴大会在北京雁栖湖举行,来自全国各地的行业ISV、SI、分销商等2000多家合作伙伴参加会议。 会上,浪潮发布了AI全新品牌TensorServer,这是一个全栈式AI端到
我们生活在一个每天都会产生大量数据的数字信息时代。随着物联网设备、自动驾驶汽车、联网家庭和联网工作场所数量的不断增加,数据中心的数据愈加趋向饱和。因此,需要一种解决方案,使数据中心能够处理不断增加的进出和通过数据中心传输的数据量。 数据处理单元,通常称为DPU,是一种新型可编程的高性能处理器,优化执行和加速由数据中心服务器执行的网络和存储功能。DPU 就像 GPU 一样插在服务器的 PCIe 插槽上,它们允许服务器将网络和存储功能从 CPU 卸载到DPU上 ,从而使 CPU 专注于运行操作系统和系统应用程序
当地时间3月18日,人工智能(AI)芯片龙头厂商英伟达在美国加州圣何塞召开了GTC2024大会,正式发布了面向下一代数据中心和人工智能应用的“核弹”——基于Blackwell架构的B200 GPU,将在计算能力上实现巨大的代际飞跃,预计将在今年晚些时候正式出货。同时,英伟达还带来了Grace Blackwell GB200超级芯片等。
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
在由江苏省未来网络创新研究院主办、SDNLAB承办的2021中国5G网络创新论坛上,英伟达高级解决方案架构师沈宇希发表题为“DPU推动5G智能化”的主题演讲。
AMAX,AI和深学习发展高性能服务器的领先制造商,宣布推出的DL-E48A,可重新配置的单双根高密度GPU平台,专为AI训练和推理而设计。AMAX在CVPR 2018展示了其备受瞩目的解决方案。
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
“云游戏”正在让大众以更便捷、低成本的方式体验高质量的游戏——玩家不必再为了游戏而担忧是否需要购买新的高端硬件,同时还可节省大量终端设备的存储资源和电池消耗。伴随云游戏发展,在2022 年 8 月 29 日 – NVIDIA 和 Ampere Computing 宣布推出 AICAN 服务器平台。该平台能够将位于云数据中心的移动游戏流式直接传输至终端用户,使用户无需下载。
影音、游戏-云VR解决方案 : 支持内容云端存储,基于高速网络+点量云传输技术,用户只需一个终端眼镜。拿起眼镜,即可实现即点即玩;摆脱线缆束缚,云端毫秒响应;升级用户体验,做到了内容低延迟、观感无眩晕。 云VR解决方案包括VR客户端APP软件、云端管理系统、GPU流服务系统以及同屏软件这几部分。
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
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]。
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。
在不断发展的大型语言模型(LLMs)领域中,用于支持这些模型的工具和技术正以与模型本身一样快的速度进步。在这篇文章中,我们将总结5种搭建开源大语言模型服务的方法,每种都附带详细的操作步骤,以及各自的优缺点。
李根 发自 GTC现场 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英伟达创始人黄仁勋,依然皮衣夹克,依旧跑步登场。 在GTC2017(GPU 技术大会)北京现场,这位AI领域最富传奇色彩的教父级人物
选自Medium 作者:Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与:Rick R、吴攀 在这篇文章中,作者Eugenio Culurciello简述了几类硬件设计,希望能为大家更快的运行神经网络提供洞见。 我喜欢深度学习... 深度学习最近取得的成功势不可挡:从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画,甚至是生成图像、语音、声音和音乐! …而我想让它运行得飞快! 其成果令人震惊,因而需求就会增长。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人员
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。
Citrix之所以做到了桌面虚拟化的老大,和后来者的差距并不是一点半点。其中最重要的就是FlexCast技术,下面就是他的一个概况介绍:
给一个庞大的GPU集群,在实际的应用中,现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能,该文章提出了Tiresias,即一个GPU集群的调度器,专门适应分布式深度学习任务,该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度学习任务以减少他们的任务完成时间(JCT(Job Completion Time)),一个深度学习任务执行的时间通常是不可预知的,该文章提出两种调度算法,基于局部信息的离散化二维Gittins索引(Discretized Two Dimensional Gittins index)以及离散化二维LAS,对信息不可知并且能够降低平均的JCT,在实验中JCT能够快5.5倍,相比于基于Apache YARN的资源管理
作者:胡祥杰 【新智元导读】在同一个超算下,也采用CPU+GPU的架构去支持传统的HPC应用和AI 应用,未来两到三年内会非常的流行。在计算的硬件层面毫无疑问浪潮是国内最强的,浪潮的服务器在BAT中所占的份额超过90%,在整个中国AI计算服务器市场至少是60%以上。但是,身处行业老大位置的浪潮,也有自己的烦恼。 前段时间在美国丹佛举行的全球超算大会(SC17)上,第50届全球超算TOP500榜单揭晓,中国超算“神威·太湖之光”和“天河二号”分列前两名,中国已经连续10届实现对该榜单的领跑。此外,中国上榜的
虚拟私有云使用限制如表1所示。以上配额说明针对单租户情况。一个网络ACL单方向拥有的规则数量最好不超过20条,否则可能引起网络ACL性能下降。二层网关连接在公测期间默认只能创建1个二层连接网关。默认情况下,一个用户可以创建100个安全组。默认情况下,一个安全组最多只允许拥有50条安全组规则。默认情况下,一个云服务器或扩展网卡建议选择安全组
IBM 的 POWER 与 Intel Xeon、AMD EPYC 是目前服务器市场上的三种主要处理器类型。
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
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