大模型要成功，算力是关键。 这是腾讯云面向大模型训练场景，发布的全新一代的HCC高性能计算集群性能参数： “算力性能和上一代相比提升3倍，服务器接入带宽从1.6T提升到3.2T。” 采用最新一代腾讯云星星海自研服务器，并搭载NVIDIA H800 Tensor Core GPU的这代HCC高性能集群，单GPU卡支持输出最高1979 TFlops的算力。 具体强在哪里？ 去年10月，腾讯完成首个万亿参数的AI大模型——混元NLP大模型训练。在同等数据集下，将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群，训
定义 \[运算强度 = 运算量/访存量\] 运算量是 一个样本进行一次前向传播的浮点运算次数 访存量是 一个样本进行一次前向传播的内存交换数量
龙年伊始，AI领域又出重磅新闻：OpenAI发布文生视频大模型Sora，生成式AI迎来新里程碑。
人工智能是数字经济的核心驱动力，AI 大模型是人工智能的新引擎。近年来，随着 ChatGPT 等生成式人工智能（AIGC）的突飞猛进，业内领军企业竞相推出万亿、10 万亿参数量级别的大模型，还对底层 GPU 支撑规模提出了更高的要求，达到了万卡级别。然而，如何满足如此庞大规模的训练任务，对网络的规模、性能、可靠性和稳定性等方面提出了前所未有的挑战。
本文介绍了深度学习的异构加速技术，包括基于FPGA、GPU、TPU等不同架构的加速方案。这些方案通过优化计算、存储和互联等关键环节，提高了深度学习的计算性能。同时，针对带宽瓶颈和算力伸缩等挑战，异构加速技术也展示了强大的潜力。
思元 290 智能芯片是寒武纪的首颗训练芯片，采用台积电 7nm 先进制程工艺，集成 460 亿个晶体管，支持 MLUv02 扩展架构，全面支持 AI 训练、推理或混合型人工智能计算加速任务。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没想到，就在大家争相发大模型的时候，鹅厂另辟蹊径在算力上下手了。 刚刚，腾讯云最新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能计算集群，来了！ 面向大模型训练，采用最新一代腾讯云星星海自研服务器，搭载了NVIDIA H800 Tensor Core GPU，可提供业界目前最高的3.2T超高互联带宽。 实测结果显示，腾讯云新一代集群的算力性能较前代提升高达3倍。 以训练自家大模型效果为例——万亿参数的混元NLP大
在2023年中国数据与存储峰会“AIGC+存储融合发展论坛”上，腾讯云存储高级产品经理熊建刚老师发表主题演讲，就高性能存储和大模型融合创新相关研究展开探讨，以及腾讯云存储的实践案例。
大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能比 H100 稍高。4090 如果极致优化，性价比甚至可以达到 H100 的 2 倍。
2024年新春伊始，OpenAI新发布的Sora模型，在AI生成视频赛道扔下一枚深水炸弹，将曾经大火AI视频创业公司的模型直接碾压。
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 内蒙古中部城市乌兰察布，西承阴山东段，南接内蒙古高原。 天然具有凉爽的气候、充足的风电等等资源，隶属于国家“东数西算”内蒙古枢纽节点。 2022年的今日今时，国内十余家叫得上名号的一线车企、自动驾驶公司齐聚于此。 它们来这里只办三件事： 算力、算力、还是算力！ 而把自动驾驶行业渴求的算力带给它们的，是阿里云。 乌兰察布，正在发生什么？ 第一个在乌兰察布解锁超大算力的，是小鹏汽车。 其实也是阿里云和小鹏汽车一起为智能汽车行业的未来计算需求和发展趋势打
一、概述：通用 == 低效 作为通用处理器，CPU (Central Processing Unit) 是计算机中不可或缺的计算核心，结合指令集，完成日常工作中多种多样的计算和处理任务。然而近年来，CPU在计算平台领域一统天下的步伐走的并不顺利，可归因于两个方面，即自身约束和需求转移。 （1）自身约束又包含两方面，即半导体工艺，和存储带宽瓶颈。 一方面，当半导体的工艺制程走到7nm后，已逼近物理极限，摩尔定律逐渐失效，导致CPU不再能像以前一样享受工艺提升带来的红利：通过更高的工艺，在相同面积下，增加更
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/655402388
本文主要探讨了在深度学习领域，CPU和GPU作为两种主要的计算架构，在计算效率和硬件成本方面所存在的差异。作者详细分析了CPU和GPU在计算核心数量、内存带宽、能源效率、芯片面积等方面的不同，并指出GPU的内存带宽瓶颈和相对较低的计算效率是其主要的局限性。同时，作者还探讨了将深度学习模型部署到云端和嵌入式设备上所面临的挑战，并展望了未来可能的发展方向。
2023年，以ChatGPT为代表的AIGC大模型全面崛起，成为了整个社会关注的焦点。
9月2日，第二届SmartNIC&DPU技术创新峰会在北京举行，云脉芯联在2022 SmartNIC&DPU Awards年度评选中荣获匠心技术奖。云脉芯联创始人&CEO刘永锋出席峰会并发表《融合、开放、极致—DPU的未来之路》的主题演讲。 云脉芯联创始人&CEO刘永锋 在本次演讲在峰会上引起了参会者的广泛关注。以下为演讲中的主要内容。 DPU发端于网络 探究DPU的缘起，要从了解数据中心架构的演进开始。从数据中心的发展来看，随着规模的不断扩大和承载业务的不同，基础架构经历了比较明显的底层网络技术的代次演
阿里灵骏智算产品有磐久可预期网络（参考：阿里整网络顶呱呱，整图苦哈哈！），腾讯也没闲着，星脉高性能计算网络为AI大模型构筑网络底座。
随着深度学习、高性能计算、NLP、AIGC、GLM、AGI的快速发展，大模型得到快速发展。2023年科创圈的顶尖技术无疑是大模型，据科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国已发布79个参数规模超过10亿的大模型，几乎形成了百模大战的局面。在大模型研发方面，中国14个省区市都在积极开展工作，其中北京拥有38个项目，广东拥有20个项目。
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
隐匿查询具体来说，是指在查询方不暴露查询意图，同时又能保护数据方提供方数据库中其他数据的情况下获得得相关查询结果。
导言——AI 大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用 AI 的潜力成为近年 AI 领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10 万亿级别。 前几天横空出世的 AI 爆款产品 ChatGPT，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，其技术底座正是基于微调后的 GPT3.5 大模型，参数量多达 1750 亿个。据报道，GPT3.5 的训练使用了微软专门建设的 AI 计算系统，由 1 万个 V100 GPU 组成的高性能网络集群，总算力消耗约 3640 PF-
前言 AI大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用AI的潜力成为近年AI领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10万亿级别。 前几天横空出世的AI爆款产品ChatGPT，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，其技术底座正是基于微调后的GPT3.5大模型，参数量多达1750亿个。据报道，GPT3.5的训练使用了微软专门建设的AI超算系统，由1万个V100 GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗约3640 PF-days (即假如每秒计算一千
10月21日消息，虽然美国政府于10月7日出台了针对中国大陆的出口管制新规，一些中国大陆的芯片制造商受到了较大的影响，但是对于多数的中国大陆芯片设计厂商来说，目前的影响相对有限。比如据彭博社报道，中国GUP厂商壁仞科技最新的7nm GPU芯片BR100依然能够继续由台积电代工。
导语 | 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计
宏观层面，我们看到了国外的限制打压，国内政策的扶持，整个芯片产业的沸腾。芯片对于高新技术、前沿科技发展的重要性不言而喻。
本文介绍了异构计算在云计算领域的发展现状、技术挑战和应用前景，并分析了FPGA在云计算加速中的优势和挑战，同时探讨了FPGA在云服务中的具体应用案例。
1 背景 随着以数据中心为核心的云计算的兴起，传统计算领域不断被蚕食。各大公司纷纷出手，构成形如战国七雄的乱战格局：Amazon、Google、Facebook、Microsoft、阿里、腾讯、百度。 在吃瓜群众眼中，云计算体大量足，实力强劲，于是，以机器学习、物联网、视频、科学计算、金融分析等大数据制造者为首的大量任务在云端构成了长长的计算队列。思科云指数报告指出，预计到2020 年，全球 92% 的数据流量将来自云计算，将从2015 年的每年 3.9 ZB 增长 3.7 倍，到 2020 年达到 14
2021年12月22日，鹏城实验室发布《鹏城云脑Ⅱ扩展型信息化工程平衡计算系统采购》单一来源公告，预算 505992100.00 元。 项目概况： 鹏城云脑Ⅱ扩展型信息化工程平衡计算系统采购项目，将完成《鹏城云脑Ⅱ扩展型重大科技基础设施》项目中的平衡计算系统研制建设，对鹏城云脑Ⅱ现有算力形成有效、多样的补充，为鹏城云脑Ⅲ研制进行探索和验证。 本次采购用于完成鹏城云脑Ⅱ平衡计算系统的软硬件系统建设，其中包括具有突出能效比的计算单元（提供多种不同精度的计算能力）、多套不同功能的网络系统（包括用于支撑智能
2014年前后，视频芯片市场已有众多厂商，且大多鏖战成像和传输。彼时的君正意识到，用模仿的方式硬生生地去打这个市场难以出头且毫无价值，而AI将成为下一战场的关键。从那时起，AI与算法部门成为君正最早的技术部门之一。
1946年出现第一台计算机后，信息技术快速迭代升级，最近10年发展到了4G网络和云计算阶段。即将到来的5G将提供eMBB高带宽、URLLC极低时延、mMTC大连接等高品质业务，同时也面临新的挑战。
在实际的多人音视频通讯场景中，1 对 1 通讯只是诸多场景的一种。而在教育或者会议的场景中，更多是 1 对多或者是多对多通讯。综合目前多方通信方案来看，基本都是以下三种架构方案：Mesh 架构、MCU 架构、SFU 架构。 一、Mesh 架构 如上图所示：5 个浏览器，两两建立 p2p 连接，每个浏览器与其它 4 个建立连接，总共需要 10 个连接，整个传输形成一个网格拓扑结构。如果每条连接占用 1m 带宽，则每个端上行需要 4m，下行带宽也要 4m，总共带宽消耗 20m。他们通过 STUN 服务进行穿
拿到一堆数据，去做架构也好，设计也好，可行性分析也好，工程上需要的是严谨。但是也有很多场景，比如即时的问题争辩和讨论，我们往往需要的是快速、直接的估算，这样的数据显然不需要非常精确，甚至可以说它一定会非常粗略，我们的目标往往只停留在 “量级” 的级别，但是我们依然可以对方案有一个具体的、量化的认知，这比像 “海量”、“高吞吐”、“低延迟” 这类感性的、描述性的表述还是要清晰和有力得多。
新知系列课程第二季来啦！我们将为大家带来全真互联时代下新的行业趋势、新的技术方向以及新的应用场景分享。本期我们邀请到了腾讯云音视频技术导师——孙祥学，为大家分享视频处理AOV框架及AI算力池调度。 本期的分享包括四个部分，分别是行业现状整体介绍，AOV框架解析，AI算力池调度设计以及MPS接入说明。 从各大云厂商的用户反馈来看，视频处理对接入用户并不友好，门槛很高。没有技术背景的用户在吐槽：“我只想把视频中的语音转成文本提取出来存档，也愿意付费，但没有开发能力，API文档看不懂，没法实现。”有技术背
2022年初，“东数西算”工程正式启动。“东数西算”工程的建设将推动“算力”向水、电、气一样的公共基础设施转化。那么在这个转变中，有哪些行业和领域将从中受益呢？
全息通话，从本质上来说就是 3D 通话，这种通话方式相比传统的 2D 通话来说具有更强的真实性、沉浸性和自然性。目前，全息通话在 AR 中的实现更成熟，但其也可以通过 VR 、手机和笔记本电脑实现。在这篇演讲中，演讲者主要介绍了全息通话的宏观架构和实现时需要克服的技术挑战两个方面。
参加了DTCC归来之后，各大电商技术大牛都会自豪的分享一下自己公司网站的PV,流量等等。当时也是一知半解，回来之后赶紧查了查，也算是扫扫盲。 以下摘自网络中，自己稍稍做了整理，对于PV,流量和带宽的理解，可以分成几个问题可能更加容易理解。 问题1：首先什么是PV, 技术角度讲,1个PV是指从浏览器发出一个对网络服务器的Request,网络服务器接到Request之后，会开始把该Request对应的一个Page（Page就是一个网页）发送到客户端的浏览器上，恭喜，这就是一个Page View 对这个概念从业务
1、你应该是搞反了，现在的光钎宽带，最高就是100m;2、号称“100m”的宽带，可以这样解释：下行带宽是100m，上行带宽是4m;3、下行带宽就是你从网上下载文件的.
存算一体，或存内计算，是指将传统冯诺依曼架构中以计算为中心的设计，转变为以数据存储为中心的设计，也就是利用存储器对数据进行运算，从而避免数据搬运产生的“存储墙”和“功耗墙”，极大提高数据的并行度和能量效率。这种架构特别适用于要求大算力、低功耗的终端设备，如可穿戴设备、移动设备、智能家居等。
国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在 京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地 启动建设国家算力枢纽节点，并规划了 10个 国家数据中心集群。
Jmeter Suite是一套分布式的压测服务，需要有1台或者多台机器组成的K8S集群进行部署。所以在部署压测服务之前，请先自行购买机器。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：视频转码是视频相关领域中最重要的业务，需要消耗大量的算力。转码有解码和编码两个阶段，在编码中，运动矢量计算是消耗CPU算力最多的部分，因此要考虑如何减少大量的计算并提高图像质量。LiveVideoStack邀请到了英特尔的谢义老师，为我们介绍基于运动矢量重用的转码优化。 文/谢义 整理/LiveVideoStack 大家好！我是谢义，来自英特尔亚太研发有限公司。我们团队主要负责基于至强
建设“东数西算”，除了生产算力之外，更重要的是进行算力搬运。我们要确保东部地区用户在使用西部地区算力时，拥有和使用东部地区本地算力一样的体验。
Dojo 是一种通过网络结构连接的分布式计算架构，特点包括：具有大型计算平面、极高带宽、低延迟和可扩展性极强。
近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合，计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战：
用微软的ctsTraffic压测云服务器内网带宽，算速率时，注意有个*8/1024/1024/1000的算法（我自己多次试验，发现并非*8/1024/1024/1024，而是*8/1024/1024/1000）
4K/8K超高清时代的来临对于原有系统带来很多新的挑战，存储、带宽、算力成本的大幅增长也是阻碍超高清推广普及的重要原因。在LiveVideoStackCon 2023上海站，腾讯云专家工程师刘兆瑞为我们分享了4K/8K超高清视频在实时编码的过程中遇到的困难以及解决方案。
文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1753788 已经简述了Jmeter Suite的操作过程，为了更为详细地介绍操作过程，尽可能做到看文章就会用工具，特此写了一篇详细说明。
中移（苏州）软件技术有限公司（为中国移动通信集团有限公司的云能力中心，也为中移动云服务基础设施产品IaaS提供研发和运营支撑，下文简称“中国移动“）联合中国信息通信研究院（下文简称“中国信通院”）以及深圳云豹智能有限公司（下文简称“云豹智能”）在3月29日的算云融合产业大会上发布了《云计算通用可编程DPU发展白皮书（2023年）》，深度解析了云计算通用可编程DPU设计理念，指出具备层级化可编程、低时延网络和统一资源管控等特性的通用DPU芯片将成为连接算力与网络的核心基础部件。
云数据中心通过超卖实现盈利，在满足用户需求的前提下，让各个类型的资源都充分利用将给云提供商带来更低的成本。因此资源利用率是至关重要的指标，然而现在的架构将计算资源，内存资源，存储资源按照固定的比例“装箱”，各个资源不能独立扩展，同时云上的负载类型又是多种多样的（计算密集型，IO密集型），不同的负载对不同的资源有不同的需求。这将带来资源的浪费，例如，内存资源不足而CPU资源充足时，为了添加内存还需要添加额外的CPU，这降低了CPU的资源利用率。下一代云架构从资源利用，管理的角度将采取Disaggreated架构，每个资源单独作为一个资源池，用户可以根据自身业务需求各个资源按需组合，云厂商也可以对资源进行弹性扩展。
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