11月11日~16日，2018年全球超算领域年度盛会、全球超级计算大会（SC18）在美国得克萨斯州达拉斯召开。昨天，Nvidia CEO黄仁勋发表了主旨演讲，简单说，就是未来计算的大旗放心交给英伟达来抗。
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。
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本文将介绍 腾讯云 GPU服务器 GPU计算型GN8 上进行的Pytorch模型训练。
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。
目前云平台逐渐火热起来，国内如：阿里云、腾讯云、华为云等平台，国外如：AWS、Azure、Google GCP等平台，都有不少用户，并在持续的增加中。
智算中心要达成的任务或者目标是，完成特定的一个或多个大模型训练或者推理的任务。而完成这个任务所需要的内容包括算法、数据和算力。因此，要求智算中心必须具备对算法进行开发、优化、调度的模型管理能力，算力和数据所对应的高性能计算和高性能存储能力，以及算力和数据交互所需要的高性能网络能力。
云计算创新可以提供更直接的好处，并解决内部部署数据中心长期存在的问题。本文介绍了16种引人注目的云计算创新功能。
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
【新智元导读】随着谷歌推出第二代既能推理又能训练的 TPU 芯片，搜索巨头和 AI 芯片商英伟达势必要决出高下。智能时代，英伟达和谷歌的前景如何？The Motley Fool 刊登分析文章，精辟总结指出两者强弱。 为了在人工智能市场抢占更大的份额，英伟达和 Alphabet 这两家公司结成了意想不到的对手。到目前为止，Alphabet 一直在谷歌云平台使用英伟达的 GPU 加速其各种 AI 应用，但现在看来，这家巨头很是有意自己单独切入这块有着巨额利润的空间。 就让我们仔细看看英伟达和谷歌在人工智能上的渊
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
北京时间5月11日凌晨，英伟达CEO黄仁勋在2017 GTC大会上进行了一场持续两个小时的主题演讲。在本次演讲中，所有内容都是围绕AI和深度学习进行的。 老黄谈到了摩尔定律的终结、GPU计算的兴起与关于VR的Holodeck计划，但重中之重，还是英伟达下一代GPU-Tesla Volta V100，特别是它的Volta架构与Tensor Core，以及搭载V100的DGX-1V、DGX Station和HGX-1，还有自动驾驶处理器Xavier、机器人系统ISAAC，等等。 对老黄来说，现在就是“哪
之前和大家分享过一套如何给服务器安装 x2go 桌面，可以实现直接在服务器上debug，直接起飞的方案。对于新手特别友好，例如有时候想要显示图片或者视频等等，都是可以做到的。
Nvidia推出了一款用于AI和高性能计算的Arm数据中心CPU，它将提供比AMD 64核EPYC Rome处理器快10倍的AI性能。该CPU命名为Grace，计划于2023年初推出。Grace将使用Arm的下一代Neoverse CPU 服务器IP以及LPDDR5x内存子系统，该CPU 采用Nvidia NVLink 连接GPU。可以提供每秒900 GB的双向带宽用于CPU到GPU的通信。 其将提供两倍的带宽和10倍的能效比。 同时，Nvidia表示，该公司将每两年更新一次GPU，DPU和CPU架构，其中一年重点放在x86平台上，另一年放在Arm平台上。
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列，作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现已有30年的历史了，它既解决了定制电路的无法改变功能的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，可应用的场景也很广泛。
本文介绍了FPGA在数据中心的技术创新，通过可编程逻辑、低功耗、硬件加速以及云化平台等特性，为数据中心带来降低成本、提高效率、加速创新、优化资源利用等价值。同时，文章还分析了FPGA在数据中心领域的应用和前景，并指出FPGA在加速数据中心、降低能耗、提高系统稳定性等方面具有广泛的应用价值。
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列，作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现已有30年的历史了，它既解决了定制电路的无法改变功能的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，可应用的场景也很广泛。 1月20日，腾讯云推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA云服务，利用云服务的方式将只有大型公司才能长期支付使用的FPGA服务推广到了更多企业。企业可以通过FPGA云服务器进行FPGA硬件编程，可将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上。同时，与已经深
信创2.0时代开启，信创进程正在从局部到全面、从细分到所有领域延展。在这个过程中，传统的系统集成,也在逐步向信创化、数字化及智能化转变。随着信创产业的发展，企业需要更多的技术支持和服务，而传统的系统集成已经不能满足企业的需求。数字化和智能化是信创产业发展的趋势，也是厂商需要不断发展的方向。
AI 研习社按：TensorFlow 的机器学习库可以说大家都已经很熟悉了，但 IBM 的研究人员们表示这都是小意思。
1. 引言 在互联网用户和应用爆炸的今天，我们承载的服务和运算，无论在规模还是性能上都提出了前所未有的要求，开发人员常常偷偷在想，能不能给我一个超级计算机，很多问题就不再是问题了。然而，大家又都很清楚，出于成本的考虑，这也就是想想，就像我们有时候也幻想着自己变成超人一样。Gaia的出现，能够让应用开发者像使用一台超级计算机一样使用整个集群，让几万甚至几十万个核协同做一件事情，将所有资源化为一片云，而将这片云带给我们的风在哪里？ 2. 风起 2014年刮起一阵最炫Docker风，掀起一股股热浪。在云计算和开源
2022年1月4日，中国民生银行股份有限公司发布《云平台桌面虚拟化海光C86架构PC服务器采购项目》征询公告。 采购内容：基于海光C86处理器架构PC服务器采购 评标结果公示 2022年3月18日发布评审结果公示，北京百度网讯科技有限公司中标。 相关阅读 · 拟募资 91 亿、海光上市获批：2021 年营收 23.1 亿元、净利润 4.4 亿元 百度昆仑 AI 服务器中标重庆市高法院服务器项目（GPU卡）：193 万元、40 台
机器之心报道 编辑：李泽南 昨天，GPU 开发者的年度盛会，GPU 技术大会（GPU Technology Conference，GTC）在美国加州圣何塞开始举行。随着近年来人工智能和机器学习技术的发展，本次大会吸引了众多机器学习的研究人员参与，除了将要出场演讲的黄仁勋外，来自 Facebook 的贾扬清（Caffe 作者）与重回谷歌的 Ian Goodfellow（GAN 提出者）等人也将亮相。机器之心作为本次大会的特邀媒体，亲临现场对本次大会的亮点进行了报道。 在 GTC 上，英伟达公司是当之无愧的主角
在本月的五四青年节上，由央视和TMELAND共同合作的一场创新性的数实融合五四特别节目，火了！ 活动开场，尼格买提化身虚拟人，在TMELAND虚拟世界中进行了二次元式的报幕和主持，紧接着，腾讯旗下的吉莉、童和光、星瞳也集体空降现场，与青年演员联合出演情景歌舞《New Youth》。 在虚拟世界中云蹦迪，参加线上音乐会，腾讯音乐虚拟世界TMELAND在全真互联网时代给大家提供了身临其境的音乐服务和沉浸式的娱乐体验。 TMELAND 虚拟世界在活动期间有超过百万的乐迷访问，最高支持10万人在线同屏互动。其中虚
目前，没有GPU的支持，就不会有完整的云平台。毕竟，没有其他方法可以支持没有它们的高性能和机器学习工作负载。
随着 5G 网络的推广和商业化日益成熟，当今越来越多的企业正在将增强现实（AR）和虚拟现实（VR）融入自身的工作流，以推动设计审查，虚拟制作和基于位置的娱乐等应用。 腾讯云作为国内云厂商的领导者，将与 NVIDIA 合作率先在其 GPU 云服务实例 GN7（T4）系列与 GN10（V100）系列上支持 NVIDIA CloudXR 平台。借助腾讯云稳定高效的云端 GPU 算力，将允许云用户把高质量的沉浸式体验流传输到远程 VR 和 AR 设备上。借助 NVIDIA CloudXR 平台，任意终端设备
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪 近日，Amulya Aankul 在 Medium 上发表文章，描述他在谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 的过程，仅需 15 分钟。机器之
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
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。
近日，由中国信息通信研究院（以下简称信通院）举办的“企业上云用云专项行动会专题一： 行业云平台研讨会暨年度成果发布会”在京召开。其中，广州农村商业银行（以下简称广农商）、东北证券、越秀集团被评为行业云平台优秀案例。近年来，他们携手腾讯专有云在金融和地产行业做了许多有价值的探索。
设备预测维护与工业大数据应用在设备接入(IOT HUB)和实现数据可视化之后，就要用到云计算的数据分析、机器学习和深度学习功能。目前机器学习与深度学习框架包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等。
办公室里立即充满了欢快的笑声，并且建议小H化悲痛为力量，学习好科学文化知识，避免以后别再把老鼠药理解为给鼠治病的药。
翻译自 Bare Metal Is Reliable, But Doesn’t Have to Be Boring 。
华北电力大学是教育部直属全国重点大学，是国家“211 工程”和“985 工程优势学科创新平台”重点建设大学。2017 年，学校进入国家“双一流”建设高校行列，重点建设能源电力科学与工程学科群，全面开启了建设世界一流学科和高水平研究型大学的新征程。
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验。DI-X 平台基于腾讯云的大数据存储与处理能力，集成 Caffe、TensorFlow、Torch 主流深度学习框架，主打行云流水的拖拽式操作，具备强大的业内开源及腾讯自研算法库和模型库。DI-X 平台的推出是腾讯在 AI 领域长线布局中不可缺少的一环，也宣告腾讯云在 AI 布局的全面加速。
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。
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
引言：要做深度学习，必然需要 GPU，如何构建一个弹性的 GPU 环境是很多读者关心和常问的问题，今天主要分享关于云服务器的选择。
项目地址：https://github.com/xijiu9/Train_Transformers_with_INT4
青云科技财报显示，企业云平台在2022年上半年营收同比增长43%，前三季度营收同比增长58.61%，表现强劲。
有些软件，比如税务软件使用时提示是虚拟机就无法进行下一步了，加个子用户级别的白名单（hide_virtual_user），开任何白名单都需要时间生效，建议开白后等十几分钟再用这个子用户买的机器就绕过软件关于是否虚拟机的检测了，但即便绕过，毕竟还是不支持二次虚拟化，那些需要二次虚拟化才能正常运行的软件即便想办法安装上了也是会出现不稳定的情况。
受“云计算”风潮影响，现在市面上也出现了不少CAE云计算平台，如老牌的蓝为EasyCAE、远算科技的云格物等等，这些云计算平台，有的在开源求解器基础上开发前端界面，有的是直接利用商用求解器，有的是两者皆而有之，不管采用何种样式，这种先驱行为值得我们为其点赞。虽然说，云计算代表着CAE计算平台的发展趋势，但是现在说普及还为时尚早，还有较多的问题需要解决。 问题1：计算能力 有些云计算平台宣称其倚靠超算中心，能够提供超乎想象的计算能力。当然，正常人的印象中，超算中心那动辄几十万上百万个CPU，似乎能够提供飞一般
在计算机视觉领域，手势识别是机器读懂人类手势、高效实现人机交互的重要方式，广泛应用于物联网、文娱、智能汽车等领域。
GPU云服务器，如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力，需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License（实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了，否则打开软件报错，但是软件实际运行的渲染效果怎样，是否跟license有关，需要业务自己去验证）。
GPU Mounter 是一个支持动态调整运行中 Pod 可用 GPU 资源的 Kubernetes 插件，已经开源在 GitHub[1]：
CDC属于腾讯云公有管控模式的本地化、专属化云平台产品，目前已支持50+腾讯云核心IaaS/PaaS产品。
在云计算日益普及的今天，如何有效、经济且无缝地在各种云平台上运行大语言模型（LLMs）、AI 和批处理作业成为了迫切的需求。SkyPilot 项目应运而生，旨在解决这一核心问题。它不仅抽象并简化了云基础设施操作，为用户提供了在任何云平台上轻松部署和扩展作业的能力，还通过自动获取多个云平台 GPU 的实时价格并进行实时比价，帮助用户选择最优的云平台来运行自己的 Job。这样做极大地降低了成本，提供了高度的 GPU 可用性，让云基础设施管理变得轻而易举。这样做极大的满足了市场对高效、低成本云资源利用的需求。通过 SkyPilot，企业和开发者能够最大化地利用 GPU，进一步推动了人工智能和大数据处理技术的发展，为云计算市场带来了新的可能。
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。
KubeCon + CloudNativeCon 首次登陆中国上海。这意味着中国Kubernetes 爱好者们齐聚上海来参与这场全球范围内最大的 Kubernetes 技术盛会。数据平台部高级工程师宋盛博在大会上介绍了腾讯企业级容器云平台GaiaStack在机器学习场景的实践，即《Deep CustomizedKubernetes for Machine Learning in Tencent》
11月7日，博瑞晶芯与腾讯云达成战略合作，双方将发挥各自优势，助力博瑞晶芯打造混合云平台，为国内各类大小芯片设计企业树立EDA上云标杆，带动半导体行业上下游发展，构建丰富的半导体产业生态。
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。
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