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腾讯高性能,助力

7月5日-8日,由腾讯量子实验室与腾讯赞助的2021第十三届材料多尺度模拟会议于线成功举办。 在本次会议,腾讯高级产品经理邹弘宇 Leonard 就腾讯高性能产品展开分享,为大家系统介绍了黑石高性能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,腾讯线了高性能集群产品,经过数月的推广和版本迭代,已经成功帮助数家大型客户在部署高性能集群,涵盖车仿真,增强学习,NLP 训练集群等场景,给客户带来了弹性的新体验 随着基础设施的逐步完善,力大幅提升,高性能端结合的创新应用和商业模式,正不断为产业和社会发展赋能。 腾讯致力于打造人人都唾手可得的顶尖力服务,推出了高性能集群产品 HCC。 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 将持续为客户服务,通过科技创新让成为社会发展的水和电。

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当O2O电商遇

说到当下互联网领域的热门概念,和O2O绝对是绕不过去两个话题。 在阿里、天翼、创宇等新老主机服务商的推动下,已经成为很多互联网初创公司的首选模式;O2O不仅吸引了几家大电商平台的纷纷加入,更是催生了一大批定位各行各业的垂直O2O电商平台。 根据中国车流通协会和商务部等的数据统,2013年我国共交易二手车近800万辆,交易金额近3000亿元。市场规模非常喜人,但网还没有出现一家“寡头”式的二手车交易服务商。 种种迹象来看,引入创宇“按需购买”的服务都将对澳康达的业务大有裨益。新科技变革的出现,往往不是某一技术单独推动所致,而是系列技术或模式合力的结果。 笔者相信,这种模式将在更多的O2O电商场景中落地生根。

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    基地,推动集约化(

    IDC(互联网数据中心),是的主要载体和最主要支点,IDC布局是否合理,规模化程度大小,不仅影响是否能够持续发展,也影响着使用服务的用户体验,更决定着的成本是否合理。 一次极端的高温天气,就足以表明整个华东地区在电力供应存在着极大的缺口,更不用说后续大规模所需要的更多的IDC的电力供应的问题。 ? 但当时这三个IDC的服务器没有任何的问题,一个简单的网络设备软件故障就可以让数万台服务器的能力瞬间变得毫无用处。 ? 图3 腾讯网络故障统 ? 图4 8月8日四川电信网络故障 当今,行业最热的三个词是移动化(Mobility)、(Cloud Computing)、大数据(Big Data),意味着端的应用会越来越多样化,规模会更大,而中的数据的规模与处理的复杂性也将再几个量级 2、高度依赖基础电信运营商以腾讯为例,互联网应用成百千,涵盖了沟通、信息、商务、娱乐等方方面面,注册用户在十亿的级别,活跃用户在亿的级别,用户访问内容或服务的量在百亿级。

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    端经济来临,车驶向何方?∣企鹅经济学

    相比于全球,中国的市场成长更为迅速,整体增速高于全球平均水平(中国信通院,2019)。因此,数字经济正在成为经济发展的核心驱动力,而正在成为推动数字经济发展的重要驱动力。 在这样的情况下,行业内提出了物联网、平台、容器化和微服务(Microservice)等技术,希望通过较为松散的耦合方式,解决传统意义难以解决的数据整合问题,通常国内把这种方法称为平台。 本报告分析认为,之所以5G可以给车互联网带来发展机遇,主要原因5G支撑了的应用,这使得语音等服务成为可能。 同时,由于无人驾驶需要的量非常大,目前主要通过车自身携带的系统来完成,这大大增加了车的成本,如果可以通过高速网络把一些实时性要求不强的数据传到端完成,可以大幅降低无人驾驶整车的成本,从而使得无人驾驶更具有经济性 这些工作可以通过更便宜和更方便的平台来实现。 由于制造企业拥有大量的内部数据,泄露后将对企业生产和经营带来较大的损失,具有一定规模的企业应该建立私有平台,通过自主可控的平台来实现管控。

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    响铃:服务纷纷盯智慧出行,新战场来了?

    1入局伊始,服务们还不在一个频道智慧出行并没有公认的定义,凡借助移动互联网、、大数据、物联网等将传统交通与互联网融合的,都可以认为是智慧出行。 而这种融合,角度有很多,各在入局阶段,侧重点目前看起来并不一样。1、腾讯:以“点”突破,自下而先看两类案例。首先是腾讯与滴滴的合作。 事实,打车产品其商业模式核心必然是大数据,对车辆、用户的个体决定产品整体的策略和方向,腾讯于滴滴的价值在于对个体出行数据实时统及预测的运支持。 ,用帮助“传统车”向“智能车”转型,其价值说白了也是从车个体出发推动智慧出行的落地。 如何在出行体系适应全面无人驾驶的要求将成为治理拥堵之外的新课题,也将成为们竞争的共同方向。

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    2020年发展的五个主要趋势

    如今已经从行业颠覆者发展成为当今企业IT的基础,而领域的变化速度并未显现出任何滞后发展的迹象。?混合已经让位给多,这是否只是宣传和炒作? 这些持续不断的新发展提出了一个问题:人们需要知道如何才能在2020年真正跟的潮流?为了提供更深入的见解,行业媒体与专家Bernard Golden进行了沟通和探讨。 Golden曾担任多个高管职务,现任Capitol One公司战略副总裁。《连线》杂志称其为“全球领域十大影响力人物之一”。 趋势三:四家提供商将齐头并进Golden表示,目前全球四家主要的提供商分别是AWS、Microsoft Azure、Google Cloud,以及VMware。 它有一定的感知能力,可能会每秒将消息发送一次,由恒温器提供商回传到基于的应用程序,但这可能需要几百kb的数据。那么它需要本地的能力吗?

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    混合或成企业最佳选择

    混合车是解释混合功能的一个很好的例子。所以,如何才能更好的定义是一个环境,很大程度与互联网类似。 这是因为环境利用了标准的互联网通信协议,用户接口可以连接各种类型设备,而且在客户端操作系统建立连接,这样就可以在特定的中使用软件和数据资源。那么,关于部署配置又如何。听起来很具技术性,是吧? 在混合中,资源对终端用户是否透 明取决于它的配置是处于公有部分,还是私有部分。爆发让我们再回到混合车的例子。混合动力车监控操作环境,并随着电量多少而进行调整。 如果车需要更多的电量,或电池能源较低时,那么油引擎就会加 入,直到有更充足的电量。以确保最终用户有足够响应时间,并及时处理事务,混合应该有能力动态平衡工作负载。这是处理“爆发”的一个方法。 如同混合动力车一样,混合可以监控环境,动态调整容量和性能。所以,现在有大部分企业选择部署混合模型。

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    CNCF案例研究:DENSO如何与Kubernetes一起推动车边缘的发展

    但在创建整合的车边缘平台方面,存在一些技术挑战,研发产品经理Seiichi Koizumi表示:“资源的数量、偶尔缺乏移动信号、以及数量庞大的分布式车。” 今天,DENSO使用车边缘机,私有的Kubernetes,以及托管的Kubernetes (GKE、EKS和AKS)。影响在DENSO传统的瀑布开发模型中,关键层特性可能需要2-3年才能实现。 但是,在车辆边缘和车辆产品的工作,意味着有几个技术挑战:“大量的资源,偶尔缺乏移动信号,以及大量的分布式车辆,”Koizumi说:“我们正在应对这些挑战,以创建集成的车边缘平台。”? - Seiichi Koizumi,DENSO数字创新部研发产品经理今天,DENSO使用车辆边缘机、私有的Kubernetes,以及在GKE、EKS和AKS的托管Kubernetes。 他表示:“DENSO正试图将的固有灵活性引入到车辆基础设施中。”

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    边缘的两大误区

    那么,边缘存在哪些风险呢??1边缘可以替代处理大量数据现在有很多人对边缘寄予了过多的期望,想要在边缘端完成更多的数据处理,以便解放端数据中心的处理能力。 但事实,不同于中心那种大而全的方式,大多数边缘平台都是嵌入式,且基于SSD的。虽然也有一些基于超聚合基础设施的边缘平台,但那并非主流。 边缘并不是把简单复制到边缘,而是一种体系化的框架设。位居中心的平台和边缘会有分工,处理不同场景下的负载。并且这种分工是动态和敏捷的,以适应整个架构的状态和实际场景的需求。 比如无人驾驶车,你可以通过边缘,从车配备的摄像头,发动机,获取数据回传到驾驶台,告诉乘客目前车的状况。如果车周围出现障碍物,也可以提示乘客,我们将按照预设程序进行规避。 但是,你不可能指望边缘能够帮助你把发动机出现的程序故障修好,这种工作必须交由端来完成。?2边缘的安全无懈可击现在广为人知的边缘优势之一就是其可以获得比更高的安全性。

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    为什么我们需要边缘

    如果我们回想对的了解,就可以将其与本地进行比较。本地意味着在公司大型机或服务器集中存储和管理数据。可以说,可转换为一系列“远程”服务器的数据存储和处理。 因此,如果发生在远程服务器,则边缘的发生位置更接近其记录的动作。边缘包括收集数据的传感器(例如RFID标签),现场数据中心以及将它们全部连接起来以支持本地的网络。 您可以等待对Alexa的请求由处理。当时间敏感事件发生时,边缘胜过处理。为了使无人驾驶车成为现实,这些车需要实时对外部因素做出反应。 如果自动驾驶车在道路行驶,并且有行人从车前走出来,则车必须立即停车。它没有时间将信号发送到端然后等待响应,它必须能够立即处理信号。边缘的好处是什么? 在出现问题之前,城市可以使用边缘来解决道路和交叉路口的维护问题。另一大好处是流程优化。如果自动驾驶车、工厂和TSA检查站使用而不是edge,它们将把收集到的所有数据推送到

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    创新将会出现在端,边缘还是其他地方?

    行业专家认为,创新不会发生在端,而是在边缘。然而,边缘也只是的一种延伸。那么这意味着什么?因为和边缘可能会一起工作。 行业专家认为,创新不会发生在端,而是在边缘。然而,边缘也只是的一种延伸。那么这意味着什么?因为和边缘可能会一起工作。? 此外,越来越多的人认为,创新将出现在边缘而不是端,而边缘只是的一种延伸。即使数据要靠近源头进行分析,大量数据仍然需要在其他场所进行分析。 在每一种情况下,都可能涉及到某个阶段,而在一些应用程序中,边缘也起到关键的作用。回顾几年来未来主义者对技术如何与现实相联系的预测是很有意思的。 企业将如何管理收集、管理和使用自动车数据,以及如何管理世界各地的摄像头和面部识别系统创建的数据?这是否可以在全球少数几个站点实现?这些只是一些需要回答的问题。总的来说,透明度将成为关键词。

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    一文读懂、边缘、移动边缘和自动驾驶的前世今生!

    一千个人眼中有一千个哈姆雷特,对于的认识,也是如此。 兴起的时候,业界谈论的都是,不知道,估都不好意思说是业内人士。那么,什么是呢? 当个人和企业过渡依赖时,就会出现各种数据的处理都希望往面靠的现象,结果呢?数据多了以后,效率降低、时延增大,很多场景用不了,这让业界很是苦恼。遇到问题可以换种思维嘛! 要知道,自动驾驶车有成百千个传感器,每驾驶8个小时会产生40TB的数据,这些数据中大多数并不重要,而且把这么大体量的数据传到端是不切实际的。 而最末端的移动边缘服务器还可以置于车身,能够精确地实时感知车辆位置的变动,提高通信的可靠性。 实现面的过程,需要MEC和DC(车对数据中心通信)支持自动驾驶车。在DC,他们提出了一个MultiLayer感知器(MLP)框架来预测在自动驾驶车的特定区域内请求内容的概率。

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    车联网,这样就很酷!

    车企业在生产系统中采用战略实现平台,一方面可以解决各个系统互联互通问题,另外一方面,可以通过推进产业互联网平台,为各地域的工厂之间共享信息提供基础条件。车企这样就很酷! 单一的公有或私有很难同时满足企业核心应用对底层基础资源安全、性能、便捷等方面的需求,这也是在政府、金融、能源等领域难以普及的重要原因。 所以,要想在企业核心应用中突破,需要一个能够兼具公有和私有特点,并深刻了解客户真实需求的解决方案,才能够满足企业核心应用的需求。这个时候,专有应运而生。 专有厂商不仅能够将企业需求以的方式提供给客户,更了解企业的需求痛点,能够为企业提供定制化的专有解决方案,能够更好的满足客户需求。 针对车联网所面临的一系列问题,腾讯专有也提供了专属的解决方案。

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    腾讯助力智能交通物流 邱跃鹏:是无人驾驶的高速公路

    在峰会,顺丰集团CTO、顺丰科技CEO田民,蔚来车创始人、董事长李斌,驭势科技联合创始人、CEO吴甘沙分享了各自对于智能物流、未来交通形态等方面的探索与实践;并与腾讯副总裁、腾讯总裁邱跃鹏,腾讯副总裁曾佳欣在圆桌讨论中进行了观点的深度碰撞 腾讯在会提出智慧交通的概念,参会者一致认为将是交通物流行业向智能化自动化演进的重要基础。 新型的智能车行业已经是、人工智能等技术被深度应用的明星领域。作为国产电动车的领军人物,李斌认为为基础的无人驾驶加电动车,这几个因素组合到一起会开创车的新未来。 在被问到是否会和腾讯有大量的合作时,他表示腾讯是全世界最大智慧交通支持平台,这方面非常可靠。在连接用户这件事情,没有人比腾讯做得更好,希望蔚来能成为腾讯车领域的标杆应用。 这时需要一个城市级别的交通管理,了解、预测和实时更新每一个个人的出行,对他们的行程进行共享,这就是在起作用的地方。

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    青岛将建大数据交易中心,东软与丹东市合作推动智慧城市建设 | 大数据24小时

    据介绍,Otonomo创立于2015年,总部位于以色列,其平台专注于将车制造商,应用程序开发人员和其他服务提供商聚合在一起,从而实现车销售数据的共享,并为车销售提供相关的数据支持。? 如今,随着、大数据等技术的爆发,匠人网络正式向SAAS服务平台转型,并于今年2月发布了办公楼宇管理平台CREAMS。? 五、基于技术的服务平台Gospel获50万元种子融资日前,基于技术的服务平台Gospel对外发布公告称,公司已经完成了由Plug and Play投资的50万元种子轮融资,据悉,该笔资金将用于公司的产品开发等方面 资料显示,Gospel公司成立于2016年,是一家集网站、部署、App在线开发、运维一站式服务为一体的平台,致力于通过、人工智能等技术实现机的自编程。目前,该公司正在进行新一轮融资。? 据了解,东软集团作为一家IT解决方案供应商,在、物联网、大数据等领域具有丰富经验。

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    1:什么是是一种按量付费的模式!的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform as service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台1G 虚拟化,通过模拟机的硬件,来实现在同一台同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    与粒

    是继20世纪80年代大型机到CS转变之后,IT界的又一次巨变,它通过互联网将某任务分布到大量的,并可配置共享的资源池,且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。 模糊概念是粒的主要组成部分;另一类则以多粒度为目标,如商空间理论。从不同的粒度分层次地处理它们,降低处理复杂问题的复杂性。信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象。 人工智能和大数据的诞生,是因为人们试图从人类思维和生物界的一些规律中得到启发,创建相应的模型,应用到信息科学中去,而粒则在更高层次模拟了人类的思维规律。 在中,为了保证和存储等操作的完整性,在实现要考虑很多大规模分布式机集群进行海量数据处理时容错处理问题,在出现部分失效的情况下任务仍然能够正确执行,这时粒就会发挥作用。 粒的最佳拍档,随着要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了的处理效率和结果,引入粒后,可以有效提升效率,充分地发挥出的优势。

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    Nvidia GTC China大会:开源自动驾驶AI法,与滴滴建立合作关系

    与Xavier一样,Orin可以通过CUDA中的API和库,Nvidia的并行平台和应用程序编程接口模型以及该公司的TensorRT平台进行编程,以实现高性能的机器学习推理。 制造安全的自动驾驶车也许是社会最大的挑战。 滴滴的车利用Nvidia的Drive平台融合来自多个传感器(包括摄像头,激光雷达和雷达)的数据,以确保他们始终了解周围环境,并表示将建立AI基础架构并启动虚拟GPU服务器,以进行、渲染、和模拟。 此外,滴滴表示,其技术部门滴滴(Didi Cloud)将采用新的虚拟图形卡许可模型,以提供Nvidia驱动的服务,这些服务针对交通,人工智能,图形渲染,视频游戏和教育工作负载。 Nvidia自动驾驶车副总裁Rishi Dhall表示:“开发安全的自动驾驶车需要在车中实现端到端的AI。

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    边缘和雾如何改变IoT的应用方式

    边缘:远离核心的移动从根本来讲,边缘是智能和网络中的集中式数据服务器到网络边缘硬件的移动,传感器不是在某个位置收集数据,然后将数据发送回中央服务器进行处理,而是在本地可用的硬件对数据进行处理 将迁移到边缘具备以下几个优势,能够促进更理想的:能够近乎实时地处理数据处理的数据可以从各个边缘节点并行收集消除了在带宽有限的网络发送原始数据的负担消除量大的原始数据对数据中心的压力降低网络从数据中获得信息的依赖性可以帮助管理在本地处理而不是共享的敏感数据边缘的出现绝对归功于的可用性和广泛应用 边缘和雾的实际应用无人驾驶车无人驾驶车的发展依赖于实时交通、障碍和危险数据的,以便快速做出决策,在发生碰撞时,一丝丝的延迟足以改变结果。 尽管无人驾驶车可能仍然需要连接到网络以发送、共享和接收信息,但是在本地处理信息对于实时决策至关重要。 据统,无人驾驶车每小时收集并产生超过3 TB的数据,如果我们希望无人驾驶车能够真正实现,将会给网络带来巨大的压力和风险。

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    科幻元年2020来了!说好的殖民火星和时光机呢?

    在《回到未来》中的2015年,车早在天飞了,而且还是核能的,然而现在我们还是在13号线挤到怀疑人生; ? Pontin认为,自个人机革命以来,有三点原因让我们忽略“大机遇”。首先,许多社会的大难题都受到政治政策和意识形态的制约,而非技术的限制。 最后,连接驱动型创新的需求可以轻易从公共中现成的基础设备获得,有65%的工作负载可以运行在端,因此只需添加软件即可。 对于用过企业的人来说,这简直无法想象。??为应用科学创新加载新引擎但是,这种情况即将改变——HPC工作负载正向端迁移。这意味着在方面,应用科学创新将很快与连接驱动创新一样。 对于这些初创公司而言,在端运行模拟是必须的。的敏捷性最终推动了应用科学创新引擎的发展。

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