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阿里发布自研 CPU 倚天710、通用服务器,挑战浪潮、新华三、华为 ?

阿里智能总裁、达摩院院长张建锋表示:“基于阿里「一多芯」和「做深基础」的商业策略,我们发布倚天710,希望满足客户多样性的计算需求,这款芯片不出售,主要是阿里自用。 “磐久”自研服务器系列 阿里同时推出面向原生时代的“磐久”自研服务器系列,首款搭载自研芯片倚天710的磐久高性能计算系列也同时亮相,该款服务器将在今年部署,为阿里自用。 据悉,磐久服务器系列采用灵活模块化设计,可实现计算存储分离,包括高性能计算系列、大容量存储系列、高性能存储系列。 中国服务器市场格局 IDC数据显示, 2020年中国服务器市场出货量为350万台,市场规模为1,489.9亿元人民币。 其中,X86服务器市场出货量为343.93万台,市场规模为1,433.2亿元人民币;非x86服务器市场规模为56.7亿元人民币。

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从百度AI计算芯片XPU 聊聊人工智能的芯片发展丨科技·视角

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2017百度智峰会上,百度发布了AI计算芯片的XPU,这是一款256核、基于FPGA的计算加速芯片。 进入2010年后,计算广泛推广,人工智能的研究人员可以通过计算借助大量CPU和GPU进行混合运算,事实上今天人工智能主要的计算平台还是计算。 GPU可以大幅加速深度学习模型的训练速度,相比CPU能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗,并成为深度学习训练层面的事实工具标准。 目前,GPU已经发展到较为成熟的阶段。 ,非常适合在推断环节支撑海量的用户实时计算请求(如语音识别)。

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    算法+芯片+计算构成自动驾驶三大核心支点

    所以边缘计算、本地计算至关重要,自动驾驶实际上是边缘计算最具有挑战性、最具有必要性、最重要的场景。 所以,我们定义我们自己的核心角色是一个技术平台的供应商,我们的支点主要是三个:第一是算法,第二是芯片,第三是。 新摩尔定律,从逻辑计算到智能计算。 我们看到其实在过去我们说从桌面计算到浏览器产生了以后,很多计算都逐渐的往云端走,尤其在移动互联网的时代,我们讲计算,实际上是一个从边缘到中央,计算往中央去迁移的这么一个历史的过程。 所以我们思考未来,自动驾驶其实有三大核心支点,一个是算法,一个是芯片,一个是计算。 要求就是说,我们需要从全栈式的研发思路,从软件、到系统软件、到处理器架构设计,到云端。

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    计算服务器的硬盘多大 服务器盘的作用

    服务器的应用变得越来越广泛了,比较常见的用于建站、企业办公系统、数据库、搭建APP等,作用是非常强大的,而依靠计算技术,也让不少的公司的服务器能力得到大幅提升。 计算服务器的硬盘多大 既然选择了服务器,其实很多企业用户都是因为想要追求更大的硬盘空间,那么计算服务器的硬盘多大就是他们比较关心的了,虽然以后可以扩容,但到底还是一开始就选空间充裕的更好。 计算服务器的硬盘多大?其实硬盘不局限于一种类型,所以容量也有多种选择,比如有20G的,也有按照T来计算的,如果是普通的小企业用户,可能服务器自带的硬盘空间就足够了。 服务器盘的作用 对于计算服务器的硬盘多大,相信大家已经有所了解了,现实中可以根据自身的需求和未来规划,来决定要多达的硬盘。那么服务器硬盘的作用是什么呢? 以上就是关于计算服务器的硬盘多大的相关介绍,服务器上面的数据大多都比较重要,需要被储存下来,而硬盘就起到这个作用,容量是需要去选择的。

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    AI+更快芯片:微软打赢计算大战的制胜武器

    微软配备了FPGA芯片的“脑波”硬件 微软将让客户使用一个由其开发,能够以更快速度、更低成本处理AI查询的芯片系统——脑波计划(Project Brainwave)。 伯格参与制定了微软服务的芯片开发策略。 从明年开始,微软还将销售一个基于Kinect游戏体感外设技术的AI传感器设备。 随着时间的推移,这些服务逐渐需要在微软自主数据中心和客户的联网设备上运行,包括工厂设备和无人机。 “这都是为了打赢计算大战,所有这些厂商都在争夺AI工作量,因为它既是计算密集型任务,又是数据密集型任务,”市场研究公司Forrester Research分析师迈克·瓜尔蒂耶里(Mike Gualtieri 过去三年,每台交付使用的Azure服务器都内置了一颗FPGA芯片。 Kinect for Azure设备将在明年上市,允许软件开发者开发能够利用声音、手势以及理解周围区域空间的应用。

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    对话Ampere产品高级副总裁Jeff Wittich

    计算市场渴求新算力,服务器端CPU应尽快变革 ? 图 | Ampere产品高级副总裁 Jeff Wittich 市场需求的变化要求计算产业链变革,Ampere抓住的正是这样的机会。 重新设计CPU,“80内核、单核单线程”高度匹配计算 放眼市场,受需求变化影响,谷歌Kubernetes阵营已越来越强大,谷歌、亚马逊均开启了自研服务器芯片模式,而Arm也终于找到了x86市场的突破口 除了高性能,在可扩展性上,Altra处理器可以根据不同环境适配边缘到超大规模需求,尤其在支持包括像容器、微服务等计算模型上,该芯片非常好用。 而且全球服务市场规模在不断扩大,Ampere可以抢占的细分市场规模也很可观。 我们都知道,Arm在终端上已经形成了生态,但是除了终端,Arm在服务器端也有了大幅增长。尤其是考虑市场对低功耗的需求和Arm自身技术的成熟,ARM架构在计算市场其实已经极具竞争力。”

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    2022年服务器行业研究报告

    图 2021Q3全球服务器各品牌出货量及所占份额 image.png 基于服务器计算业务的强相关性,全球各地区的服务器销量可反映各国家计算发展及变革的程度,中国计算市场保持较快发展,对服务器的需求将持续提升 (4)替代品的威胁 计算的出现成为了服务器的替代品,计算服务后台连接超大型规模的服务器和存储器,具有超强计算能力和存储能力,购买计算服务等同于实现了服务器的功能。 2017年至2020年,国内服务器市场规模从112.1亿美元增长至216.49亿美元。 计算的发展将带动ODM服务器份额的提升 计算市场快速发展。 根据中国信通院数据,2019年我国计算整体市场规模达1334亿元,增速38.6%。预计2020-2023年仍将处于快速增长阶段,到2023年市场规模将达到3754亿元,年均增速29.52%。 计算厂商需要建设大规模的数据中心来支撑计算资源,服务器的价格、部署速度和交付效率是计算厂商的重点考量因素。

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    计算的下一个风口——“无服务器计算

    该报告预测,无服务器计算市场规模将从2016年的18.8亿美元增长到2021年的77.2亿美元。    上面所示的无服务器计算生态系统在两个方面正在增长:   平台——与大型服务供应商一道,涌现出大量的平台和开源框架,为开发者提供了托管、部署和运行他们的无服务器应用的能力。    其中一个例子是Iron.io,迄今为止该公司已经融资1700万美元,它提供了一个无服务器的应用平台,企业可以在公共、私有甚至直接运行应用程序。   另一个有趣的玩家是Auth0的Webtask。 Netflix是一个知名的计算用户,在2016年,该公司宣布已经完成了迁移;该公司现在的计算基础是100%。 供应商锁定——在计算供应商之间存在不同的功能。此外,每个供应商都有自己的集成点、配置等方面的特色。为了更换供应商,客户可能需要更改他们的代码、他们的操作工具,甚至可能需要更改软件架构。

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    科技巨头们为什么要“跨界造芯”?

    近几年,中国的业务市场越来越大。根据中国信通院发布的《计算白皮书(2021年)》显示,2020年我国计算市场呈爆发式增长,整体规模达到2091亿元,增速56.6%。 AI芯片就用在这些运算、推理的服务器上,提高它们的算力。而基于ARM架构的服务器CPU芯片,则是对标X86服务器CPU芯片,一方面提升服务器的性能,另一方面也为可能遭遇“卡脖子”而未雨绸缪。 正因如此,互联网计算大厂们掌握了全球大部分的服务器的算力,这个数量足以激励其研发自己的服务器芯片。 一旦芯片生成出来,立马就可以产生效益,不但满足需求,还可以分摊成本。 可以说,互联网计算大厂们的“需求”是从里来,自研“芯片”也是到里去。 即便抛开互联网公司自身的需求,AI芯片本身也是一个诱人的市场。 根据赛迪顾问的数据,中国AI芯片市场规模会在2021年达到305.7亿元,增长率更是高达57.8%。 另据前瞻产业研究院的数据,我国AI芯片市场规模将在2024年达到785亿元。

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    ARM推DynamiQ芯片设计 为AI和计算提供驱动力

    据外媒报道,作为移动终端芯片领域的绝对统治者,全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构,今天ARM推出了全新芯片设计DynamiQ,除了提升智能手机的多核性能,该技术还能应用于人工智能和计算等领域 在发布会上,ARM称新的设计将融合进ARM的Cortex-A处理器,新款处理器今年晚些时候就会上市,通吃汽车、网络、服务器和一些“主要计算设备”。 使用DynamiQ技术的新款芯片拥有灵活的多核处理能力,可以同时完成不同类型任务的处理。此外,ARM计算产品团队主管那亚帕里强调,该芯片还支持“异构计算”能力。 新的DynamiQ技术拥有big.LITTLE处理技术,可以结合芯片的大小核,将适当的“作业”分配给恰当的核心,这样一来芯片的功耗就能有个较好的表现,满足用户对设备续航的苛刻要求。 其实,DynamiQ的诞生是2011年ARM 64位计算架构诞生后最大的微架构变化。未来五年里,ARM及其合作伙伴的芯片出货量将达1000亿片,比过去五年翻一番。

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    微软禁止俄罗斯用户下载安装Windows1011;TikTok已将美国用户数据转移到甲骨文,由新团队控制监管,字节跳动无法访问

    与甲骨文达成交易后,字节将从自己的数据中心删除美国用户的私人数据,并完全存储在甲骨文的美国服务器。 新研究使用多个偏振通道展开了并行处理,计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。 十多年来,牛津大学研究人员一直致力于使用光作为计算手段。 利用这个概念,研究人员开发出第一个利用光偏振的光子计算处理器。光子计算通过多个偏振通道进行,纳米线则由纳秒光脉冲调制,与传统电子芯片相比,其计算速度更快,计算密度因此提高了几个数量级。 从计算机视觉市场格局来看,计算机视觉市场 2021H2 相比 2020H2 增长 47.0%,市场规模达 13.5 亿美元,全年实现 23.4 亿美元的市场规模。 从市场格局端,商汤、旷视、海康威视、创新奇智、从科技作为 Top5 的厂商,构成了 45.6% 的市场份额。在未列出的其他厂商中,阿里、华为、腾讯也贡献了一定的市场份额。

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    登陆边端,AI芯片产业打响全线战争

    云端AI芯片部署在公有、私有云和混合等大型数据中心,能满足海量数据处理和大规模计算,可通过多处理器并行完成各类AI算法的计算和传输,具有通用性。 边终端AI芯片要求体积小、能耗少、性能略低,主要用于摄像头、手机、边缘服务器等终端设备中,满足有限的AI能力。 Gartner数据显示,全球AI服务器及AI芯片市场规模自2016年到2020年都将保持持续的高速增长,而全球云端AI芯片当中GPU的市场份额却呈现出持续下滑的趋势,预计到2022年云端训练GPU占比将降至 这意味着云端AI芯片的专用芯片市场规模将进一步扩大,新入局玩家们特别是服务厂商的巨头玩家们都会尽可能在自家的数据中心部署结合自身算法的AI芯片。 据预测,从2018年到2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合增长率将超过30%,到2022年,边缘计算市场规模将超万亿,与计算市场规模不相上下。

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    什么是计算?什么是服务器?有什么用?

    什么是计算?什么是服务器?有什么用? 很多人都听过计算服务器这几个概念,那么到底什么是计算、什么是服务器呢?服务器又有什么用呢? 计算(cloud computing)是分布式计算的一种,指的是通过网络“”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。 计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,计算又称为网格计算计算服务,即服务。指可以拿来作为服务提供使用的计算产品。包括主机、空间、开发、测试和综合类产品等。 服务器(Elastic Compute Service, ECS)是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。

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