云计算是一个术语,用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说,云计算就是基于互联网的计算。在过去,人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
随着人工智能、大数据和高性能计算的发展,GPU技术在现代计算领域发挥着举足轻重的作用。本文将从创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度以及与云计算能力的结合等角度,深入解析GPU硬件技术的核心要点。
“Show出你的野蛮性能”并不是一句漂亮的空话,高性能云计算的实力正在被6大知名云服务商和20多所高校队伍同步验证,谁才是真正的CPU/GPU云主机之王?
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
英伟达重注的私有云算力供应商CoreWeave,又又又获得Fidelity等机构投资,估值高达70亿美元。
回顾计算机行业发展史,新的计算模式往往催生新的专用计算芯片。人工智能时代对于新计算的强大需求,正在催生出新的专用计算芯片。在加州Hot Chips大会和2017百度云智峰会上,百度发布了AI云计算芯片的XPU,这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。过去几年,百度在深度学习领域,尤其是基于GPU的深度学习领域取得了不错的进展。同时,百度也在开发被称作XPU的新处理器。
为深化和推进高校学生在云计算领域的学习,腾讯云计算联合腾讯高校合作、腾讯优图实验室发起「云+校园」腾讯云计算高校分享会系列活动,旨在通过业界经验分享与产品实践体验,帮助高校学生了解云计算与提升动手实践能力。同时,腾讯云计算还将进一步加强针对高校师生的高性能算力支持,并持续投入优质云计算学习资源赋能课程建设与人才培养。 钟灵水木地,毓秀清华园。5月17日,「云+校园」腾讯云计算高校分享会首站来到清华学府,走进软件学院深度学习课堂。来自腾讯优图实验室的专家为近百位研究生和本科生介绍了深度学习推理框架 TN
1965年,英特尔联合创始人戈登·摩尔观察到,微芯片上每平方英寸的晶体管数量每年会翻一番,同时成本却减少了一半,这个观察结果被称为摩尔定律。摩尔定律意义重大,因为它意味着随着时间的推移,计算机会变得越来越小、运算能力越来越强、计算速度越来越快。整个半导体行业按照摩尔定律发展了半个多世纪,驱动了一系列科技创新、社会改革、生产效率的提高和经济增长。个人电脑、因特网、智能手机等技术改善和创新都离不开摩尔定律的延续,今天我们聊一下运算能力每一次质的飞跃对于用户生活和体验的影响。
8月30日,在2018浪潮技术与应用峰会(Inspur World 2018)上,浪潮发布OpenStack AI云平台,实现了在OpenStack云平台上快速、轻松的构建AI开发能力。
星星海首款自研GPU服务器和星星海新一代自研双路服务器,后者也是国内首款搭载即将发布的第三代英特尔至强可扩展处理器(Ice Lake)的双路服务器。
2015年,亚马逊AWS收购Annapurna,开始了芯片自研之路。差不多同一时间,谷歌自研的AI芯片TPU也开始在内部使用。从此,互联网云计算公司纷纷开始了自研芯片之路,这成为了这些年IC行业重要的趋势。
GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新,许多GPU实现高度并行化设计,以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能,并采用先进制程降低功耗与提升能效。
近日,HTC和阿里云喜结良缘并昭告天下。阿里云要用云服务推动HTC的VR生态布局发展,共同探索云计算与VR技术的新的解决方案。 对于HTC来说,他们看上的是阿里云的云计算价值以及其背后的阿里巴巴;而在
编者按: 新华社北京2022年2月17日电,记者了解到,国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局近日联合印发文件,同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏启动建设国家算力枢纽节点,并规划了张家口集群等10个国家数据中心集群。至此,全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计,“东数西算”工程正式全面启动。 当前,算力已成为全球战略竞争新焦点,是国民经济发展的重要引擎,全球各国的算力水平与经济发展水平呈现显著的正相关。在2020年全球算力中,美国占36%,中国占31%,欧洲
封面图:百度投资47亿元建设的阳泉数据中心是亚洲最大数据中心。 《华尔街日报》5月12日报道,百度近日表示已在人工智能基准测试中取得了全球最佳成绩,其研发的超级计算机Minwa扫描了ImgaeNet数据库里的100多万张图片,并能按照先前制定的标准,自动将其分为1000多种不同的类别,错误率仅为4.58%,而人眼在ImageNet物体分类测试中的错误率约为5%,微软和谷歌分别为4.94%和4.8%。同时百度还透露正在通过超级计算机,进一步完善百度搜索引擎的中英语音识别系统。未来18个月,百度计划研发出一个更
本文将探讨GPU开发实践,重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用,然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后,总结了GPU并行执行能力的优势,如提高算力利用率和算法效率,卷积方式处理效率更高,现场分层分级匹配算法计算和交互,超配线程掩盖实验差距,以及tensor core增加算力峰值等。
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。
3月13日消息,近日,沐曦集成电路 (上海) 有限公司(以下简称“沐曦”)签署 openKylin 社区 CLA(Contributor License Agreement 贡献者许可协议),正式加入 openKylin 开放麒麟开源社区。
在中国当下的企业数字变革大潮中,迫时至今日,已经没有人否认超融合将是数据中心市场的下一个Big Thing,或者说已经是此刻的Big Thing。自2013年Nutanix将超融合概念带入中国之后,短短几年时间,超融合迅速崛起,发展成为企业级市场的标杆,不仅成为中国ICT巨头们的“标配”,亦是众多创新型云计算公司驰骋的新疆域。
在诸多项目中,共享算力方案听起来格外耳熟。有点像中国人民“躺在家为国做贡献”类似,英伟达号召游戏玩家们“开电脑为抗疫做贡献”。,吁PC玩家们捐献自家GPU/CPU的闲置算力,支援斯坦福大学的分布式计算Folding@home(FAH)项目,以弥补病毒研究算力的不足。
雷锋网授权转载 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 当吴恩达还在Google训练电脑矩阵使用人工智能,识别喵星人视频时,他并非一帆风顺。 Google在世界各地的数据中心拥有海量计算机,对于吴恩达的工作,计算量绝对绰绰有余。但配置如此强大的计算机集群并不是一件容易的事情,如果有一台服务器忽然当机(如果你同时使用1000台机器,这种事情几乎每天都会发生),就会减小准确性。 吴恩达透露,这是深度学习世界里众多问题之一,如今大数据和人工智能里最热的议题是:
大多数现代设备、应用程序和服务都广泛使用云计算资源(数据中心、CDN)。云计算中的所有硬件大多主要由以下几个部分组成:CPU、GPU、RAM、网络接口和非易失性存储,所有这些都是现代云计算的基本组成部分。
2019年5月,美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”,华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后,6月,特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策,包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中,中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构,中科曙光研发了“曙光”系列,江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此,国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后,“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”?本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
陈桦 编译自 ZDNet 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能、云计算、大数据、物联网,以及移动性的发展正在改变半导体行业的现状,而这次行业洗牌将会很有趣。 在新的行业秩序中,创新的工作任
9月6日,美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%,并将全面开放人工智能计算资源,与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。此次调价的产品不仅包括此前的M60云主机,还包括最新上线的高端AI服务器P40云主机。调价后,美团云GPU相关产品将达到行业最低价的3-8折,击穿行业价格底线。 高品质低价格 让智能计算普惠化 从AlphaGo战胜李世石到我国近日发布的《新一代人工智能发展规划》,人工智能已经步入高速发展阶段,受到前所未有的关注。无论是互联网公司还是传统型企业,纷纷积极拥抱人工智能,试图用AI为业务注入
目前半导体行业的发展可以用冰火两重天来形容,传统的桌面及移动SOC市场已经基本停止增长了,而云计算成了各大巨头的兵家必争之地,这点笔者在前文《英特尔火线换帅、苹果搅动乾坤,国芯路在何方》已经有过详细论述了。
按照单位计算的复杂度,处理器平台大致分为CPU、协处理器、GPU、FPGA、ASIC。从左往右,单位计算越来越复杂,灵活性越来越低。也即是说CPU具有最高的灵活性以及相对最低的性能;而ASIC则具有最高的性能以及相对最低的灵活性。
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具,并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。尽管
由全球视觉计算行业领袖NVIDIA® (英伟达™)和中科院联合举办的首届“大数据分析论坛(BDA 2015)”于10月26日成功举办,从“大数据分析领域前沿”、“大数据分析的商业应用”以及“大数据分析的科学应用”等三个主题进行了深入讨论,并吸引各方技术专家参与讨论。会中并由NVIDIA全球副总裁、PSG&云计算业务总经理Ashok Pandey与中科院计算机网络信息中心副主任兼超级计算中心主任迟学斌,共同为双方联合建立的GPU研究中心进行揭牌仪式。本次活动为国内结合GPU高性能计算的大加速数据应用市
OpenAI联合创始人兼职科学家Andrej Karpathy近日发文,阐述了自己对英伟达GPU短缺的看法。
5月16日,美团云正式对外发布全新品牌Logo,宣布开启AI战略,并将上线三大类AI产品,发力人工智能领域,布局云端人工智能版图
AI算力新秀CoreWeave,抵押了多少张卡没透露,反正获得债务融资23亿美元 (约165亿人民币)。
模型亮相的同时,腾讯还宣布几大腾讯业务就已经直接用上了:腾讯文档、腾讯会议、腾讯广告等均已接入。
无需购买游戏主机,也无需下载安装大型应用,只需登录云平台就能,就能随时随地的享受电竞级游戏体验,这是云游戏倡导者描绘的未来游戏蓝图。
随着人工智能和图形处理需求的不断增长,多 GPU 并行计算已成为一种趋势。对于多 GPU 系统而言,一个关键的挑战是如何实现 GPU 之间的高速数据传输和协同工作。然而,传统的 PCIe 总线由于带宽限制和延迟问题,已无法满足 GPU 之间通信的需求。为了解决这个问题,NVIDIA 于 2018 年推出了 NVLINK,以提高 GPU 之间的通信效率。
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?
OpenStack本周发布了第17个代码版本Queens,该版本包含一些重大的更新,例如软件定义存储功能、GPU兼容性以及容器工作负载的跟踪等。Queens不仅有利于具有关键任务负载的企业,而且有利于
去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了,我就不再班门弄斧一一介绍了。
新智元报道 来源:IBM Research; Intel; 《人工智能》杂志 编辑:闻菲,克雷格 【新智元导读】最近硬件业界有些热闹:IBM研发出能效超GPU 100倍的新型存储器,英特尔预计20
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。
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。
英伟达股价瞬间下跌3.8%。 北京时间3月28日凌晨,英伟达创始人&CEO黄仁勋在CTC 2018(英伟达CPU技术大会)上发表演讲,并发布了迄今最大的GPU——DGX-2。但令人震惊的是,黄仁勋紧接着宣布,暂定自动驾驶路测。 随后英伟达股价应声下跌3.8%。 高调发布史上最大GPU后 英伟达却宣布暂停自动驾驶研发 大会一开场,黄仁勋便推出光线追踪RTX技术(ray-tracing),该技术可提供电影级画质的实时渲染,渲染出逼真的反射、折射和阴影画面。 随后,英伟达发布了新一代显卡NVIDIA Quadro
2015元宵隔天,也是北京两会热烈提案期间,由美商AMD、港商蓝宝石科技、景丰电子于深圳北方大厦举办“GPU/OpenCL并行计算大趋势”研讨会,吸引近百位来自北京、天津、上海、南京以及深圳当地商业单位之技术人员、部门主管参与,其中AMD资深软件经理陆璐博士展示基于Firepro高性能GPU计算卡的OpenCL/DNN(深度学习)技术与方案,成为众人最关注的焦点,此外吉浦迅科技CEO陈泳翰受邀介绍GPU并行计算的性价比、节能等特色,以及OpenCL+OpenACC异构并行编程模型,也是商业单位极
一个GPU总需要一个CPU,但CPU的选择已经不再单一,GPU的功能也不再“简单”,曾经稳固的关系,不再是单纯的合作。
为了进一步加速云计算的创新发展、建立云计算信任体系、规范云计算行业、促进市场发展、提升产业技术和服务水平,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于2018年8月14日-8月15日在北京国际会议中心召开。
【新智元导读】Intel昨日宣布计划裁员1.2万人,公司接下来将进行12亿美元重组。这不仅是市场对PC需求量不断下降所致,我们能从中看出整个芯片产业一股更大的趋势:随着以深度学习为代表的人工智能技术走向主流,占据市场几十年的CPU可能被拉下王座;成本更低的FPGA、能够以更快速度处理数据的GPU、能够以更低精度进行计算的概率芯片和其他更多采用全新架构的(专用)处理器争夺市场的时代到来了。 2016年4月19日,全球最大半导体厂商Intel宣布计划在全球范围内裁员1.2万人,相当于公司总人数的11%,这是近1
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
很多人觉得深度学习上手非常困难,让我们看看,对于程序员来说,着手深度学习的实践需要准备什么样的工具。 硬件 从硬件来讲,我们可能需要的计算能力,首先想到的就是CPU。除了通常的CPU架构以外,还出现
最近,字节跳动发布了一款通用高性能分布式训练框架 BytePS,该框架支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet,并且可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云