百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）曾经说，深度学习的前沿正转移到高性能计算（HPC），NVIDIA、AMD及Google、阿里巴巴等公司也确实都在为深度学习研发HPC的新能力。那么，深度学习任务为HPC注入了哪些新的东西？除了深度学习，HPC还有哪些值得关注的技术趋势？在9月24日的2015高性能计算用户大会（HPCUF2015）上，北京航空航天大学教授、国家863计划“高性能计算机及其核心软件”重大专项总体组组长钱德沛，浪潮集团高性能计算总经理刘军，以及IDC 副总裁、IDC HPC User F
第三个千年开始之际，人类醒来，伸展手脚……来瞧瞧今天有什么重要的事吧 ---《未来简史》
根据世界经济论坛的估算，2020年全世界产生了超过44ZB的数据量，而在十年前全球的数据总量还只有1ZB。
关注高性能计算（HPC）的朋友们不会忘记今年7月第45期全球超级计算机TOP500排名，中国国防科学技术大学研制，部署于中国广州超算中心的天河二号再次荣登榜首，连续第5次成为TOP500冠军。这还是在
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。
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
随着 AI 技术的迅速发展，模型规模和复杂度以及待处理数据量都在急剧上升，这些趋势使得高性能计算（HPC）变得越来越必要。HPC 通过集成强大的计算资源，比如 GPU 和 CPU 集群，提供了处理和分析大规模数据所需的算力。
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
在高性能计算中，经常会用到MPI或者MPI-IO，那MPI和MPI-IO到底是什么呢？
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。
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。
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。
腾讯云黑石产品家族再添新成员，针对物理服务器交付场景推出黑石2.0整机柜，将原来需要数周才能完成的大规模部署缩短至数天。\n4月25日，腾讯云发布黑石2.0整机柜，通过将计算、存储、网络、液冷等硬件集成融合，实现一站式交付，有效提高部署效率。\n黑石2.0整机柜将计算节点、集中式存储、液冷系统、电源、网络等硬件集成融合，实现整体交付，有效提高部署效率。\n黑石2.0整机柜采用标准化、模块化的设计理念，提供多种配置选项，用户可以根据业务需求灵活调整，有效降低采购和管理成本。\n腾讯云黑石2.0整机柜的发布，将为游戏行业提供更加稳定、高效、低成本的物理服务器解决方案，助力游戏行业快速发展。\n黑石2.0整机柜适用于对计算性能、存储、稳定性要求较高的场景，如游戏开发测试、大数据分析、人工智能训练等。\n
最新的科学证据表明，宇宙在加速膨胀，所谓的暗能量就是这种增长背后的驱动力。 尽管它包含大约三分之二的宇宙，但是没有多少人知道暗能量，因为它不能被直接观察。 同样的暗能量也作用于HPC领域。 简言之，HPC市场规模就像HPC宇宙一样正在不断膨胀，不能通过传统HPC的定义方式来定义它，这可能需要新的定义来准确地捕捉到这一现象。 潜在的HPC宇宙中暗能量包括许多新兴和独特的元素，但以其各自的方式增加了HPC领域的技术和市场动态。 它们包括: 1.支持深度学习应用的新硬件强调高计算能力、大内存容量，和强大的
谈到大数据框架，不得不提Hadoop和 Spark，今天我们进行历史溯源，帮助大家了解Hadoop和Spark的过去，感应未来。 在Hadoop出现前人们采用什么计算模型呢？是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。 HPC workflow在实际应用中存在一些问题，这些问题
一位来自金融行业的客户，他们希望可以实时地模拟和响应风险，以实现企业金融风险管理能力的提升。事实上，不管是金融行业还是其他行业，要想加快步伐满足快速数字化世界中的客户需求，就必须能够比标准计算机更快地处理大量数据。高性能计算（HPC)解决方案，正在受到企业们的青睐。
---- 新智元报道 编译：小潘 【新智元导读】5月23日，国际超级计算机大会组织者宣布，中国国家超级计算广州中心的卢宇彤教授当选HPC 2019大会程序主席。 这个新任命为国际超级计算机大会开启了新的征程。 这次任命不仅加强了ISC的国际化，也使会议通过新的视角而变得更加多元化。 卢宇彤教授是中国国家超级计算广州中心的主任。她还担任中山大学计算机科学学院的教授，同时也担任国防科技大学（NUDT）的教授。她广泛的研究和开发工作跨越了国内几代超级计算机，其中包括她担任天河超级计算机副首席设计师的角色。
前言：今日，笔者受邀参加“Dell&RedHat HPC研讨会”。会上，分享了红帽在HPC领域的解决方案。由于很多朋友关心这个话题，因此将演讲的内容分享出来，供大家参考。PPT在书写过程中，得到了同事
在王坚博士的《在线》一书中提到，单纯谈数据的“大”，意义是不大的。欧洲核子研究中心（CERN）进行一次原子对撞产生的数据大到惊人，而如何通过计算的方式去挖掘出这些数据背后的价值，才是数据意义的本身。HPC高性能计算，就是完成这种价值转换的重要手段。近年来，HPC的应用范围已经从纯学术扩展到资源勘探、气象预测、流体力学分析、计算机辅助设计等更多场景。这些HPC应用程序会产生或依赖大量数据，并将其存储在PB级别的共享的高性能文件系统中。然而，无论是HPC应用的用户，还是高性能文件系统的开发人员，对这些文件的访问模式了解都非常有限。
HPC，英文全称High Performance Computing，也叫超级计算机，又称超算，高性能计算等，在各大领域已经有了广泛的应用，例如在军事方面，在天气预测，在科研方面，在模拟仿真设计方面，在能源开发等方面，高性能计算越来越多的应用在商业领域。
当王连平说南方科技大学正“摸着石头过河”时，他指的不是冷冻电镜中心，而是他所负责的科学与工程计算中心。
据外媒报道，市场分析机构Hyperion Research表示，2016年是高性能计算（HPC）服务器销售的丰收年。HPC系统的销售额在这一年达到了112亿美元，预计未来5年的年增长率将超过6%。但是，在这段时间里将带来最高增长率的却是人工智能新兴技术。 Hyperion公司近期在美国威斯康辛州的密尔沃基市举行了高性能计算用户大会，会上该公司的分析师们回顾了过去一年HPC的发展历程，并根据他们的最新数据提供了未来五年预测。Hyperion目前坚持使用服务器，它预测，到2021年，HPC系统的收入将达到148
新的超级计算机支持以前的系统(HPC4)，它的计算能力从18增加到52千万亿次/秒，相当于每秒5200亿次数学运算，使埃尼的超级计算生态系统达到70千万亿次/秒的峰值。事实上，HPC5是世界上工业领域最强大的超级计算机基础设施，并使该公司在其数字化进程中达到另一个里程碑。
即使“全球第一”本身的名号不是诱惑，构成全球第一的业绩也是个巨大的诱惑。在连续四年位列HPC全球第二，中国第一后，联想有了新目标。
机器学习 (ML) 工程在过去几年已演变为一门学科和职业道路。软件工程师构建 Web、移动和嵌入式体验，而 ML 工程师提供模型版本、推理和整个 RAG 应用程序。
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 毫无疑问，人工智能是近年IT界最火的研究方向，特别在2016年Alpha GO这一标志性事件后，国内外科技巨头持续加大对人工智能的投入。目前，人工智能的主要方向如图像识别、语音识别等等都是通过机器学习的方式，借助强大的计算平台对海量数据进行分析、计算，随着数据量的增长，单机
Intel oneAPI 是一种统一的跨架构的的编程模型，提供了CPU、GPU、FPGA、专用加速器的产品。
选自Nextplatform 作者：Nicole Hemsoth 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 美国橡树岭国家实验室的「Titan」超级计算机是「美洲虎」的继任者。它由 18688 块 AMD Opteron 6274 16 核 CPU 与 18688 块英伟达 Tesla K20X GPU 组成，在世界超级计算机性能排名中位列第三（17590 TFlop/s，2016 年 11 月排名）。在近几年的发展中，该实验室的研究小组一直致力于使用多 GPU 优化深度神经网络的计算，为深度学习任务提供优化。橡
自诞生以来，分布式存储就被视为存储的未来，被万众期待。然而分布式存储起步于寒门，最早应用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，追求极致成本，性能和可靠性却不敢恭维。但它还算争气，凭借多年的打怪练级，越来越多地开始承载自动驾驶研发、超高清编辑、运营商5G网络云等企业的关键业务，走上变成高富帅、赢取白富美的道路。
【新智元导读】对于希望从战略层面洞察人工智能这一领域的企业领袖来说，insideBIGDATA Guide to Deep Learning & Artificial Intelligence是个有用的新资源。它解释了AI、机器学习以及深度学习的区别，审视了AI和HPC的交集，介绍了各个领域中AI和深度学习的精彩应用案例，展示了GPU是如何有效地和AI技术结合在一起的。 这是AI的时代。基于AI的产品大量涌入市场，许多著名厂商已经在产品中整合了AI解决方案：通用电气推行了AI业务Predix，IBM广告里W
PySpark on HPC系列记录了我独自探索在HPC利用PySpark处理大数据业务数据的过程，由于这方面资料少或者搜索能力不足，没有找到需求匹配的框架，不得不手搓一个工具链，容我虚荣点，叫“框架”。框架的实现功能如下：
作者：Shahin Khan, OrionX 翻译：GPU世界 高性能（HPC）和人工智能（AI）的结合正创建一个充满活力的新市场：“高性能人工智能”（HPAI），它正推动了AI平台和产品的发展。 经过几十年的缓慢进展，直到HPC的出现给予AI所需要的推动力。 通过超级计算技术实现，HPC技术，如深度学习，正在改变AI，使其真正用在了很多领域。 而这必要成分包括了： 由数字化流程、传感器和仪器产生的大数据 巨大的计算能力，通常以云计算的形式 具备经济价值的使用场景 HPC和人工智能的结合表示认知可
11月23日消息，据韩媒BusinessKorea报导，半导体业界人士透露，三星晶圆代工事业目前按应用划分的营收明细显示，移动芯片占54%、AI服务器相关的高性能计算（HPC）占19%，自动驾驶芯片等汽车芯片占11%。
高性能计算（HPC）可以说是科技领域最"硬核"的行业之一。这个60年代就出现的技术，一直被认为是科技领域的重中之重，从出现到现在，一直在军事、科研、教育等领域发挥着巨大的作用。
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。
数字经济大时代，创新驱动大环境，HPC已不再是阳春白雪，而受到越来越多人的关注。
7月29日，由工业和信息化部与山东省人民政府共同主办的首届中国算力大会在泉城济南隆重拉开大幕。大会以“算赋百业 力导未来”为主题，旨在展示我国算力基础设施建设最新成果，加强国内外算力技术和产业交流合作，搭建政产学研对接平台，推动算力赋能千行百业，助力经济社会数字化转型。 在算力时代，算力是中心，网络是根基。网络贯穿算力的生产、传输和应用的全流程，需要做到算力高效释放、算力灵活调度、边缘最优服务，让千行百业可以像用电一样便捷使用算力。云脉芯联作为一家专注于云数据中心网络互联芯片研发与技术创新的高科技企业，受邀
In 1994, the first Beowulf Cluster was built at NASA, using Linux, as an alternative to the very expensive HPC supercomputers. “Beowulf Clusters are scalable performance clusters based on commodity hardware, on a private system network, with open-source software (Linux) infrastructure. The designer can improve performance proportionally with added machines. The commodity hardware can be any of a number of mass-market, stand-alone compute nodes as simple as two networked computers, each running Linux and sharing a file system, or as complex as 1,024 nodes with a high-speed, low-latency network.” 1994年，在NASA,使用Linux建立了第一个Beowulf集群，作为昂贵的HPC超级计算机的一种替代品。 “Beowulf集群是基于商用硬件的可扩展的高性能集群，建立在专用的系统网络和开源软件（Linux）基础设施上。设计者可以通过按比例添加机器来提高性能。硬件可以是简单的只需两台联网计算机组成的计算节点，每个节点都运行Linux,并共享一个文件系统，或复杂的像具有高速，低延迟的1,024节点的网络。“
德国当地时间6月20日，与英特尔宣布第二代至强Phi芯片“Knights Landing”(以下称KNL)正式上市同步，浪潮在刚刚举行的第31届国际超算大会(ISC2016)上，全球首发基于最新KNL
杨净 整理自 MEET2023 量子位 | 公众号 QbitAI 算力的需求，远比以往来得更为猛烈。甚至有人直呼：得算力者得未来。 元宇宙、AIGC、AI for Science的涌现，又给高性能计算（HPC）平添了好几把火。 在诸多挑战与机遇共存交织的当下，这一领域泰斗中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系郑纬民，在MEET2023智能未来大会上，分享了自己的见解和思考。 估计未来两年到四年，HPC（高性能计算）+AI+BigData融合的服务器就会出现。 AI for Science的出现，让HPC
本月备受瞩目的HPC TOP100榜单发布中，联想以39套的成绩名列榜首，第五次获得中国第一。
加利福尼亚州弗里蒙特，2023年7月27日，高性能计算 （HPC）、人工智能 （AI） 和数据中心解决方案的领先提供商Exxact公司现在提供专用的液体冷却AI开发平台，该平台具有适用于CPU和GPU的企业级冷却解决方案，以加速最密集的AI应用。它承诺为AI开发工作负载构建的卓越性能，同时保持噪音水平几乎无声。
paper: Dendritic predictive coding: A theory of cortical computation with spiking neurons
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。
2021年7月8日，在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上，上海交通大学与华为公司联合发布了“数据密集型超算示范中心”。这是双方继4月份联合成立“高性能计算&存储技术联合创新中心”以来的又一重磅合作。上海交通大学党委常委、副校长奚立峰，上海交通大学网络信息中心副主任林新华，华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰博士等嘉宾出席并见证。 上海交大与华为联合发布“数据密集型超算示范中心 携手建设数据密集型超算示范中心，引领超算产业升级 随着超算产业与行业场景、新兴技术的融合持续加深，高性能数据分析HP
本文介绍了如何深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC，从计算性能、功耗、开发难度等方面进行了分析对比，并介绍了相关应用和未来发展趋势。
当地时间6月22日，英特尔（Intel）官方宣布，美国能源部阿贡国家实验室已经完成基于英特尔CPU及GPU的新一代超算“Aurora”的安装工作，今年晚些时候上线后将提供超过2 exaflops（2百亿亿次计算每秒）的FP64浮点性能，将超越隶属于美国能源部橡树岭国家实验室的“Frontier”，有望成为全球第一台理论峰值性能超过2 exaflops的超级计算机。
近日AWS re：Invent2022隆重召开，作为一年一度的云科技盛会，AWS高级副总裁Pete DeSantis介绍了 AWS 的一些重大工作成果与改进，主要包含硬件、网络、科学和软件四部分。本文将重点介绍Nitro V5、Graviton3E以及SRD网络传输协议方面的创新。
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