例如：某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU，每个CPU四核，超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源？
随着云计算、物联网和人工智能的日益成熟，对算力的需求已经突破了传统的限制，进入了一个全新的阶段。在这个阶段，不仅是算力的量级发生了变化，其性质和应用也在经历着根本性的转变。
TencentOS发展历经多年，从2010年开始真正自研，经历三个时期和三个大版本，目前已达到千万级节点，今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链，从上游版本到企业级商用版本，再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3（缩写TS3），并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
千行百业的数字化、智能化转型正如火如荼，IT基础设施资源的供求矛盾也日益突出，这尤其体现在AI和大数据的应用上。
今天腾讯云正式上线第八代云服务器标准型实例 S8和内存型实例M8。基于自研服务器的高密设计与硬件升级，搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云实例S8/M8，计算性能大幅提升，对比腾讯云云服务器上代实例，整机性能提升115%，单核性能提升28%[1]，内存带宽提升75%。 内置英特尔® 高级矩阵扩展（英特尔® AMX）AI加速器，推理场景性能最高提升8倍，深度学习场景性能最高提升2倍，可为主流AI带来强力支持。
同样，在数据中心多年的发展历程中，计算与存储也经历了多次分分合合。从大型机的计算与存储紧耦合，到小型机经典的IOE存算分离架构，再到随云兴起的超融合让存算再次融合，计算与存储宛如一对多年的CP，时而亲密无间，时而又若即若离。
导读：随着互联网的高速发展和信息技术的普及，企业经营过程中产生的数据量呈指数级增长，AI 模型愈发复杂，在摩尔定律已经失效的今天，AI 的落地面临着各种各样的困难。本次分享的主题是分布式机器学习框架如何助力高维实时推荐系统。机器学习本质上是一个高维函数的拟合，可以通过概率转换做分类和回归。而推荐的本质是二分类问题，推荐或者不推荐，即筛选出有意愿的用户进行推荐。本文将从工程的角度，讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战，并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。
相关信息： 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会：云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能？ 导读： 后疫情时代助力复工复产，AI应用百花齐放，GPU算力需求井喷式增长。然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担，一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩，另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。幸好有他（“super爱豆”）腾云而来，让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动，他们的格言是“我不生产算力，我只是算力的搬运
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
大模型的纷争已经随着各大入局者公布产品后，热度逐渐退去，但是由大模型带来的产业链高频共振，已经传递了算力层。
相信大家面试有被问题过这样一个问题：你在工作过程中有遇到过什么生产问题？每个人都会根据自己的经验和总结去回答，今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题，处理思路，这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例，拿去和面试官吹逼不过分吧！废话不多说，我们开始今天的话题。
眼看着就要到「双 11」就要到了，对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻！当今网购之所以如此火爆，不仅仅是营销策划的作用，智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前，甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求，快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线，成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
每个人都会根据自己的经验和总结去回答，今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题，处理思路，这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例，拿去和面试官吹逼不过分吧！废话不多说，我们开始今天的话题。
二十大报告指出，推动经济社会发展的绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。要大力发展绿色低碳产业，健全资源环境要素市场化配置体系，加快节能降碳先进技术的研发和推广应用，倡导绿色消费，从而推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式。
随着人工智能、云计算等技术的兴起，5G 网络的不断成熟，万物互联时代应用需求日益多样化的同时，对于芯片架构的需求也越来越多样化。ARM 架构在提供可靠性能的基础上，以低功耗、低开销的特点被广泛应用到数据中心和云计算领域，并成为必不可少的部分。 在此背景下，腾讯云重磅推出搭载 ARM 架构处理器的新一代 CVM 标准型 SR1，并于即日起正式开启公测。标准型实例 SR1 搭载主频达 2.8GHz 的 Ampere® Altra® 处理器，基于全新优化虚拟化平台，提供了平衡、稳定的计算、内存和网络资源。
2020年底，CentOS突然宣布CentOS7、8等系列版本停止维护的时间表，业界为之震动。
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。
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
巴拿赫-塔斯基定理（又名“分球怪论”），指出在选择公理成立的情况下，可以将一个三维实心球分成有限部分，然后仅仅通过旋转和平移到其他地方重新组合，就可以组成两个半径和原来相同的完整的球。这种凭空倍增的结论违反很多人的直觉，但确实符合数学定理。而现实中的数据中心，也存在类似的方法，可以通过在一个机房中混合部署两个环境，来实现原本两个机房才能办的事情。
十几年后，当托马斯•弗里德曼再翻开自己2006年出版的著作《世界是平的》，不知是否会发出一声感叹：不是我不明白，这世界变化快！
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。
作者：丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
记录一下最近工作中利用DocSearch，基于ServiceWorker和CacheAPI“恶搞”的一套Wiki搜索引擎，挺有意思的。
近年来，以AI机器学习、大规模视频处理、大规模数据处理等为首的高负载云计算应用日益增多，其场景运算强度大、高并发、应用复杂，对云计算厂商的服务质量提出了前所未有的极高要求，并倒逼服务器芯片加速发展。
1月11日，英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会，正式推出第四代英特尔至强可扩展处理器（代号“Sapphire Rapids”），通过丰富的内置加速器提供领先的性能，解决客户在AI、分析、网络、安全、存储和科学计算领域面临的重大计算挑战，面向人工智能、云计算、数据分析等众多场景提供强劲算力。
最近随着下一代NVIDIA Ampere计算架构全新发布，腾讯云作为国内云厂商的领导者，将成为业内率先推出采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU的云服务实例的云厂商之一。为企业在深度学习训练与推理、高性能计算、数据分析、视频分析等领域提供更高性能的计算资源，同时进一步降低企业的使用成本，帮助企业更快投入市场。 腾讯云即将搭载的NVIDIA A100 Tensor Core GPU，为各种规模的AI、数据分析和HPC都提供了前所未有的加速，以应对各种各样复杂的计算挑
后摩尔定律时代，单靠制程工艺的提升带来的性能受益已经十分有限，Dennard Scaling规律约束，芯片功耗急剧上升，晶体管成本不降反升；单核的性能已经趋近极限，多核架构的性能提升亦在放缓。AIoT时代来临，下游算力需求呈现多样化及碎片化，通用处理器难以应对。
近日，在计算机图形学顶会SIGGRAPH 2023现场，英伟达再度释放深夜“炸弹”，大模型专用芯片迎来升级版本。
第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机，提供计算、数据库、存储、中间件，解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求，但他的缺点同样明显，贵！高昂的采购费用、封闭的硬件生态和高昂的售后维保价格，大机的垄断，即使是银行这类不差钱的企业也感到肉疼。大机有限的存储扩展能力，也限制了数据库的容量。
当你可以从网站上获取网页，也可以将网页中有效的信息提取出来以后，接下来你会做什么？我想它一定是一个肯定的答案『获取整个网站的内容』，毕竟只获取网站上一个网页的内容听起来和看起来都不是那么的高大上，只有将整个网站的内容提取出来它才能称得上爬虫这个有科技感和高大上的名字。
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随着人工智能、云计算、物联网、自动驾驶、大数据等前端科技的不断延伸和发展，作为数字经济底座的算力资源，正日渐发展成为衡量国家生产力的新晋指标。据中国信息通信研究院测算，截至2021年底，中国算力核心产业规模超过1.5万亿元，关联产业规模超过8万亿元。其中，云计算市场规模超过3000亿元，互联网数据中心（服务器）市场规模超过1500亿元，AI 核心产业规模超过4000亿元。
4月15日，在浪潮举办的IPF智算·向新大会上，腾讯云表示，为面对政企数字化升级加速带来的算力挑战，腾讯云与浪潮建立全新合作模式，去应对新的产业发展变局。
AGI | NLP | A100 | H100 | Nvidia | Aurora
2022年注定是充满不确定性的一年, 疫情反复、经济萎靡不振、全球供应链受到波及、能源及粮食危机……无一不给企业的生存发展带来巨大挑战。市场萎缩、资金链断裂、企业裁员，充斥着网络的头版头条。面对如此严峻的形势，企业如何才能破局呢？
智能网卡可在网络任务方面卸载服务器CPU，提供内存扩展并执行安全操作、硬件加载等关键任务，在多个网络层为服务器提供额外的计算能力。这种可编程的算力设备本身可以高速执行必要的功能，而不是使用传统基础设施中服务器的资源。随着工作负载的日益增加，越来越多智能网卡正在加速服务器性能，以减少任务等待和时延。
2022年注定是充满不确定性的一年, 疫情反复、经济萎靡不振、全球供应链受到波及、能源及粮食危机……无一不给企业的生存发展带来巨大挑战。市场萎缩、资金链断裂、企业裁员，充斥着网络的头版头条。面对如此严峻的形势，企业如何才能破局呢？ 数字化转型，依然是纾困解难的关键。其中大数据产业更是重中之重。 作为大数据产业最关键的基础设施之一，数据库的重要性可以说毋庸置疑。以中国移动、中国联通、中国电信等三大运营商为例，遍布全国的千行百业，数以千万计的企业，以及数以亿计的民众，都在享受着运营商提供的连接服务与快捷便利。而
在最新的存储市场动态中，存储芯片大厂的减产策略显现出其效果，特别是在DDR内存领域。
影视动画、特效制作等行业渲染需求量增多，4K/6K以及各高分辨率会陆续成为主流，本地算力与存储资源已无法满足现有任务量。而随着大环境的演变，CG行业发展已进入发展快车道。本次大会我们邀请到了赞奇科技CEO 金伟老师，与我们分享赞奇科技关于CG行业在云端制作和渲染是如何推进服务的。
4月17日下午，以《大规模应用下的计算技术实践》为主题的2021 腾讯云Techo Hub技术巡回活动首站在深圳湾科技生态园盛大开启。
如果你第一次学习使用，请不要急着买服务器，因为买回来大概率要吃灰。你可以在看完学习完一些教程以后再选择一款便宜的服务器上手。服务器选购的坑非常多，如果你啥都不懂就去百度搜索《适合小白的服务器》一定是一堆高佣金的 Aff 在等着你。所以购买服务器之前，你务必先了解一下服务器的配置。
华为本次发布的 AI 全栈式解决方案，让这家公司成为目前全球唯一提供 AI 全栈软件和系列化芯片的提供商。同时，华为还提供了一套与之配套的统一开发框架。
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
算力是驱动人工智能产业发展的核心动力。在数据、算法和算力三大人工智能要素中，算力是将数据和算法真正通过硬件执行的基础单元，并将数据、算法转化为最终的生产力。
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。
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。
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不得不说，Colossal-AI训练系统这个开源项目的涨星速度是真快。 在“没十几块显卡玩不起大模型”的当下，它硬是只用一张消费级显卡，成功单挑了180亿参数的大模型。 难怪每逢新版本发布前后，都会连续好几天霸榜GitHub热门第一。 △使用github-star-history制图 之前我们也介绍过，Colossal-AI的一个重点就是打破了内存墙限制，如训练GPT-2与英伟达自己的Megatron-LM，相比GPU显存最高能节省91.2%。
腾讯云云服务器CVM再升级，极具性价比的云服务器旗舰新机型SA5重磅发布，搭载第四代AMD EPYC处理器（Bergamo）， 相比云服务器SA3实例，整机性能最大提升120%以上。
英语好的童鞋，可能一眼就看出来了，Serverless是由Server和less两个词根组成的词。从字面上理解，就是“无服务器”。
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