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腾讯 GPU _高性能_高速 - 腾讯优惠

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    学生初

    +校园是腾讯给学生初的一款优惠活动,下面给大家讲讲如何购买腾讯学生。 腾讯学生地址 https:cloud.tencent.comactcpsredirect? redirect=10004&cps_key=e12e2a7aedd930e695243e3a9f087f20 申请步骤 注册腾讯帐号 完成个人认证 购买套餐 填写学生信息(25岁以下免证,学生信息可以随便填 ,自动通过) 建议购买一年时长,因为每人只能购买一次学生,腾讯对学生身份优惠力度很大,这个配置相当于一折优惠。

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    基于边缘桌面,腾讯全新推出渲染解决方案

    借助NVIDIA GPU的高力、高显存和高性能,腾讯渲染综合解决方案能够精准针对设、渲染和游戏的行业痛点,整合腾讯领先的边缘、实时音视频、桌面和高性能存储等技术能力和产品,面向在线设游戏、实时和离线渲染等典场景提供完整的PaaS渲染基础能力。 腾讯渲染解决方案优势 依靠广泛分布全国的边缘节点和TRTC实时音视频技术,客户业可以低时延就近使用边缘GPU力资源及实时渲染端高性能桌面通过优化协议保障用户桌面渲染解决方案中整合了腾讯的多项黑科技,下面我向大家逐一解密: 边缘(Edge Computing Machine,ECM) 腾讯边缘(ECM) 过将和网络的能力从中心节点下沉到靠近用户的边缘节点 就近 通过将业部署在边缘节点,可以享受到低网络时延,低成本大带宽的边缘,为时延敏感业提供更优质的用户

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    腾讯星星海重磅发布首款自研GPU 占据业界几宗“最”

    在今天的腾讯2020 Techo Park开发者大会“下一代软硬一化的基础设施”分论坛上,腾讯与供应链管理部总经理刘裕勋表示,随着承载的业规模越来越大,传统难以完全满足数据中心场景下对超大规模 通过软硬一化的不断发展,腾讯可以结合开发者的多元化需求提供更高性能、更佳性价比的。腾讯星星海首款自研GPU 腾讯在深入理解业需求的基础上,重磅推出星星海首款自研GPU。 测试数据显示,与搭载第二代英特尔至强处理的双路相比,新款的浮点性能提高70%,同时单机最高支持的内存可达12TB,可充分满足大数据库等业需求。 面对的需求, 星星海新一代自研双路大幅提升腾讯矩阵战略能力,为用户提供更强的性能,实现弹性部署,有效降低成本。 (左为腾讯与供应链管理部总经理刘裕勋;右为英特尔全球大客户总监米琦)值得一提的是,这两款都是出自星星海硬件实室,也是腾讯首个硬件工程实室,该实室专注于硬件系统架构设和前瞻性基础技术研究

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    奔涌吧,GPU! GPU全解密

    大数据时代对速度提出了更高的要求,GPU处理应运而生。那么,如何选择GPU呢?为了让大家了解不同应用场景下的GPU,我们邀请腾讯大茹姐姐创作了这篇深度好文。 CPU和GPU硬件结构对比GPU vs vGPUGPU提供了直通GPU和虚拟化的vGPU,可以满足密集场景和图形加速场景下的不同力需求。 GPU实例应用场景深入解析1深度学习训练科学在深度学习模训练和科学等场景往往伴随着海量的训练数据,处理这些训练数据需要提供强大的浮点运能力。 腾讯CVM推出搭配T4 GPU卡的GN7实例,满足不同场景下的CPU和GPU配比,提供最佳的性能和最具性价比的选择。? 总结腾讯CVM GPU从上线以来,一直在不断完善我们的产品矩阵,从深度学习训练推理场景、科学场景、视频编解码和图形图像处理场景出发,已经初步实现GPU应用场景的全方位覆盖,完善机和应用场景的深入匹配

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    腾讯即将支持Ampere架构A100 Tensor Core GPU

    与当前腾讯异构GN10系列相比,搭载A100的下一代产品会在实例的种类与规格、浮点能力、GPU互联以及多媒硬件引擎等方面有了全新的提升: ? 全面升级GPU实例     在深度学习训练方面,腾讯异构平台GPU互联采用第三代NVLINK互联技术,使得GPU之间通讯速度达到600GB秒,配合当前16卡的Delta平台,腾讯会推出最强性能的单机黑石物理 丰富多媒硬件引擎,打破异构的CPU瓶颈      新一代GPU,还会搭载NVIDIA全新的JPEG HW decoder,每个单卡实例还会包含5个 视频解码(NVDEC)以及1个Optical 这些资源可以让用户把原本需要在CPU中预处理的耗时负载,移植到GPU中完成,不会让CPU能力成为异构的瓶颈。 GPU限时免费     腾讯衷心希望能够让更多开发者享受到GPU带来的超能力,目前企业开发者专享免费GPU!不限新老用户,限量前1200名,先到先得!

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    新机上线,轻量优化

    「产品新鲜事」 告诉你腾讯每月产品动态与优惠活动 ? 下个月的事,咱们下个月再聊 祝大家九月快乐! ?

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    简单几步,轻松完成 GPU 开发环境搭建

    在深度学习和图形处理等领域,GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的力,能够为企业提供更高的效率及更低廉的IT成本,但同时也有不少研究与开发人员对GPU有着不少困惑。 其实,开发者们完全可以在“本地开发一致的”和“端更高质量资源”这二者之间,做到最佳的结合,享受加速以及专注开发过程的双重乐趣。 那么,我们开始吧~ 1、GPU准备 我们选择腾讯目前的主流机GPUGN7,其中搭载一颗Tesla T4 GPU。本教程采用的具规格为GN7.5XLARGE80。 注:按量费的机做实更灵活哦~ 本教程中的实例机:GN7(推荐)、GN10X等GPU均可以。 貌似在“天边远端”看不见摸不着,然而确是当下及未来最高效可靠、最方便灵活、最经济实惠的资源管理和使用方式,让我们一起拥抱这个令人兴奋的变革,一路感受端的精彩吧。

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    腾讯总监手把手教你,如何成为 AI 工程师?

    8.2 腾讯 GPU腾讯推出基于 NVIDIA 最新企业级产品(M40和P40)的产品 GPU GPU 黑石,其中,基于M40的 GPU 已于2016年底正式上线。 今年上半年,腾讯还将推出1机8卡的 GPU ,单机多卡整机性能更高,可以满足超大数据量超大规模机学习法需求,最大化提升效率。 GPU拥有高达6144个加速核心、单机峰值能力突破14T Flops单精度浮点运,0.4T Flops 双精度浮点运。 在视频渲染、虚拟化桌面、深度学习等对能力要求极高的场景中,腾讯 GPU 以及 GPU 黑石都有广泛的应用前景,同时还能满足图形数据库、高性能数据库、动力学、金融、地震分析 目前腾讯GPU已开放官网申请。8.3 腾讯 FPGA腾讯在年前宣布推出国内首款高性能异构基础设施“ FPGA ”。

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    腾讯高性能,助力上超

    去年11月,腾讯上线了上高性能集群产品,经过数月的推广和版本迭代,已经成功帮助数家大客户在上部署高性能集群,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上超 当前高性能集群已推出标准 HCCS5、高主频 HCCIC5、A100-GPU HCCPNV4h、V100-GPU HCCG5v 四款机。 ? HCC 以黑石物理2.0为节点,搭载高规格 Nvidia A100 GPU 或最新一代高主频 CPU,能让客户享受单节点极致的力,同时能提供物理机级别安全隔离。 通过 RoCEv2 RDMA 网络互联,HCC 提供了 100Gbps 高带宽和微秒级极低延迟的高速网络,能广泛支持基于以太网的应用,让横向扩展达到纵向扩展的和性能。 上高性能集群拓扑 作为国内领先的公有平台,腾讯希望成为科研及产业突破的参与者,共建高性能生态。HCC 将持续为客户,通过科技创新让上超成为社会发展的水和电。

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    黄仁勋:英伟达豪赌GPU终获回报,但我更看好高性能

    据Nvidia发布的消息,新的T4 GPU推出后仅两个月,用即在57个独立的中得到了应用,现在已经可以在中使用,谷歌平台首先可用于谷歌平台的GPU。 Nvidia GPU也为欧洲和日本最快的超级机提供加速。 使用T4的公司包括戴尔EMC,IBM,联想和超微。T4的功耗仅70瓦,可以灵活地适应标准或任何面向开源项目的超大规模。 ? 的适用范围从单个T4 GPU一直到单个节点中的20个GPU。 谷歌定向优化TensorFlow,寻求GPU性能极限作为最早在平台上应用Nvidia T4 GPU的企业,谷歌一直与Nvidia有着良好的合作关系。

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    如何让深度学习在手机应用上也能加速跑?看完这篇文章你就知道了

    DNN通常都具备一定的能力,尽管性能不如但避免了数据传输的开销。 首先对比一下模在两种环境下的运行情况:在上实施全部的操作和在移动设备上实施全部的操作。 如果我们仅仅看应用的延迟时间这一指标,(如下图3)可以发现只要移动设备拥有可用的GPU,在本地GPU上实施所有的操作能够带来最佳的(延迟时间最短)。 但如果连接的是3G或LTE网络,如果该移动设备有可用的GPU,那么在本地GPU上实施全部的操作这一方案所导致的电量消耗,会比需要进行数据传输且在上实施全部的操作这一方案更低。 可以看出,最佳分割点随着模的不同而变化着,因此我们需要一种系统能够对模进行自动的分割并利用和设备GPU进行相应的操作。

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    英特尔携手腾讯,打造应用试玩新玩法

    该方案基于全新Xe架构英特尔®GPU,致力于推动app营销新玩法,并在更多领域持续突破,进而以更低时延和更原生画质,助力极致用户,激发无限价值。 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GPU和英特尔至强可扩展处理,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上无缝运行 英特尔的高密度和高性价比GPU显卡为腾讯渲染的一站式应用试玩场景方案提供了技术能力补充。该方案不仅具备高品质IaaS层能力,还与腾讯渲染PaaS方案相融合。 、低时延的安卓游戏和流媒而设,能够从容面对高密度渲染负载。 目前,集成英特尔®GPU的新华三XG310 PCIe卡可提供32GB显存,在一个典双显卡系统中最高支持160个并发用户,且每个实例的分辨率为720p每秒 30 帧。

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    权威指南:Serverless 未来十年发展解读 — 伯克利分校实室分享(上)

    会上 Johann Schleier-Smith 代表伯克利机科学 Riselab 实室进行了主题发言。 的进化历程可以从资源的分配和收费模中看出,在传统的硬件时代,需要预分配物理资源来承载业;而在时代,则需要通过粒度较粗的实例来进行扩缩容和费,用于承载业;在 Serverless 而在这一阶段,商则负责管理并保证这些资源的稳定性。 在的第二阶段,在运维管理员之外,进一步简化了开发者的职责。 最后一个限制是在硬件层面的,例如一个机学习方面的应用利用了 GPU 硬件,在当前的 Serverless 层面是难以提供 Serverless GPU 资源的。 ? 因此 Berkeley 团队希望提供一种方案,将 GPU 和 Serverless 更好地结合在一起。 由于成本价格原因,目前商业化的函数不提供 GPU 函数。

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    腾讯助力 NVIDIA CloudXR™,为 XR 带来全新

    腾讯作为国内厂商的领导者,将与 NVIDIA 合作率先在其 GPU 实例 GN7(T4)系列与 GN10(V100)系列上支持 NVIDIA CloudXR 平台。 借助腾讯稳定高效的GPU 力,将允许用户把高质量的沉浸式流传输到远程 VR 和 AR 设备上。 平台加 CloudXR 定将助力 XR 游戏和娱乐应用的普及和发展。 目前,腾讯已经在多款 GPU 实例中对 CloudXR 进行了测试,并对测试结果非常满意。 腾讯目前提供不同的 GPU 实例类来满足不同用户特定的使用场景,并将持续提供更多高品质的,为企业及普通用户带来更多价值。 大会期间腾讯产品将设置互动展台,其中在 VR 区即可独家感受 NVIDIA CloudXR 。还有更多互动玩法欢迎亲临现场

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    腾讯数字生态大会|与你相约武汉

    在发布大厅,腾讯产品研发总监李德铠将带来《从中心到边缘、从公有到私有,力无处不在》主题分享,并为大家揭秘搭载 100G 网络第六代、全新一代黑石架构实例、腾讯首款 ARM 架构实例 SR1、本地专用集群 CDC 、托付物理 CHC 等多款重磅新品,并全方位解读数字化转浪潮下从中心到边缘、从公有到私有延展的腾讯。 ,用户可以通过不同的腾讯分布式 IaaS 产品来实现在任意位置获取统一。 加速、Intel 全新数据中心独立 GPU 加速打造的多款异构新品实例,并深度介绍腾讯异构产品团队围绕 AI 渲染、游戏等场景打造的软硬一化解决方案,联合合作伙伴共建异构生态 分布式展台更独家设置 AR 专区,基于腾讯 GPU 及本地专用集群 CDC 稳定高效的边缘力支撑,实现虚拟城市端实时渲染,让大家身临其境感受全真互联网为生活带来的改变。

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    美团全面开放AI资源

    此次调价的产品不仅包括此前的M60主机,还包括最新上线的高端AIP40主机。调价后,美团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。 据美团AI产品负责人陆川介绍,美团在AI产品选方面经丰富,往往先将最新产品试用于美团点评自身不同的业,进行内部测评,从实践中得出最优选,然后将经过证的、成熟的技术经输出,为用户降低适配门槛 调价并非价格战 是AI战略使然近几年,市场发展愈加成熟,国内外大互联网公司、运营商的创业团队如雨后春笋般成长。任何一个行业,市场竞争的白热化往往会导致价格战。 美团战略运营总监王元超在9月5日的华为全联接大会上曾表示,美团的AI愿景是打造中国最开放的人工智能共享平台,以开放的IaaS层资源和PaaS及SaaS层为基石,对内产品孵化、对外技术融合,整合生态资源拓展应用场景 此次GPU资源的大幅调价正是美团将自身资源层AI能力全面开放输出的重要举措。未来,在AI层,美团还将输出更多的成熟经,让AI技术普惠各行各业。

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    在腾讯 Docker

    在腾讯的 ubuntu 上安装和运行 Docker1. 9cff:fe14:768264 scope link valid_lft forever preferred_lft forever 3.安装 openssh-serverubuntu 默认的源在腾讯主机上无法访问 , 所以要把源改成腾讯的源, 登录到 docker 里面去发现里面连 vi 编辑都没有, 没办法, 只能把主机的文件映射到 docker 里面去, 然后 cp下面的命令把主机的 etc 映射到 docker

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    腾讯:把GPU分开卖是黑科技吗?

    然而,一直以来,囿于GPU切分难度较高,用户不论是购买GPU硬件,还是购买GPU,都只能整块购买。这样有两个结果:1. 使用门槛较高。 GN7实例的虚拟化特性,也十分适合互联网业中人工智能业的批量部署以及游戏,ARVR在端的应用。目前,GN7实例已经在腾讯自有的智能钛弹性模(TI-EMS)上实现了应用。 比如在进行简单模推理这一类低力需求的应用时,用户无须再像以往必须使用单颗物理GPU,而是可以根据自身业GPU力的需求,灵活选择匹配的vGPU资源,提升了资源的利用率,从而有效降低用户的使用成本 AI开发者获悉,下周在苏州举办的GTC大会上,腾讯将会演示NVIDIA GPU加速的,并介绍如何从端部署AI工作负载。 《函数论与泛函分析初步 (第 7 版)》是关于泛函分析与实变函数论的精细问题的严格的系统阐述,书中反映了作者的教育思想,现了作者丰富的教学经与方法。

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      腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……

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