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闲话

一直很热,是因为从天河超级机开始,中国就加入了超级机的全球军备竞赛,年年争夺超世界冠军;说离我们远,是因为我们在日常的工作生活中见识超级机的机会并不多。 事实上,(HPC)离我们近在咫尺:路上开的车,发动机、底盘、车架,从内到外的设都离不开HPC;生病吃的药,研发过程是从模拟开始的;无数的电影特效,是在HPC上制作的……有意思的是,在过去的一年 ,又频繁被提及,变成了一个热门话题。 不一样的  如今被频繁提及的和传统的HPC已经大不相同了。包括AI、生命科学、化学家等技术的突飞猛进无疑凸显了对力的强烈需求,从而推动了HPC的发展和变化。 如果把这些还在不断积累的数据看做金矿(真的是金矿),那大量的就是挖掘金矿的工具,更力就是现代化金矿挖掘机!

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机传奇

这就是机的原型。很快,Seymour Cray的新架构方式被IBM、HP等公司学习,机开始迅速推广。政府和科研部门采购这种新型的机,以取代原有的大型机。 个人机的力逐渐可以媲美小型机甚至中型机。苹果、Intel、微软等公司借PC的东风成为PC时代新的王者。随着政府开始在各个部门配置PC以取代机,机的市场遭到PC的不断蚕食。 机只退守复杂运和公司服务器市场。但很快,互联网为机提供了新的领地。互联网上广泛采用的服务器-客户模式需要一方机充当服务器。 由于机有很强的通信需求,所以一个主机上往往有不止一个网卡。 ? 服务器 机的主机之间的连接方式可很复杂。根据不同的需要,机的内部网络拓扑结构也会不同。 但机需要将多个CPU和大量内存集成在一个机箱中,再将机箱密集放在支架上,所以热源密度大大提。过的温度会迅速烧坏芯片,也会限制机的机设的冷却系统必须非常强力。

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    Python库——Numba

    摘要: 在力为王的时代,具有的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如:Numpy,本文介绍了一个新的Python库——Numba, 在方面,它比Numpy表现的更好。 想象一下,在Python中编写一个模块,必须一个元素接着一个元素的循环遍历一个非常大的数组来执行一些,而不使用向量操作来重写。这是很不好的主意,是吧? 他们的目标是加快面向数组的,我们可以使用它们库中提供的函数来解决。 4.示例和速度比较 熟练的Python用户永远不会使用上述代码实现sum功,而是调用numpy.sum。 如前所述:Python在对于这种面向数组的来说是慢的。但是Numba允许我们在Python中做同样的事情,而且没有太多的损失。我认为至少对于模型的理解和发展,这可会很方便。 在力决定未来的时代,Numba一定会被更多人接受。 以上就是我的介绍,希望有人现在有动力去看看Numba库。

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    macOS的OpenCL

    随着深度学习、区块链的发展,人类对量的需求越来越,在传统的模式下,压榨GPU的力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU。 而实际上,现在的显卡其实也就剩下了NV/AMD两家的竞争,这样基本没什么意义的损失不不说让人纠结。所以在个人工作站和个人装机市场,通常的选择都是NV系列的显卡。 mac电脑在这方面是比较尴尬的,当前的端系列是MacPro垃圾桶。至少新款的一体机MacPro量产之前,垃圾桶仍然是mac家的扛鼎产品。 下面是苹果官方给出的一个OPENCL的入门例子,结构很清晰,展示了使用显卡进行的一般结构,我在注释中增加了中文的说明,相信可以让你更容易的上手OPENCL显卡

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    简要复习

    1、概念 集群 PVP:Player VS Player PVP拥有多个向量处理器,有向量寄存器和指令缓冲,不用速缓存,共享内存。 学科 HPC:。并行、超级。 HPCC:与通信。配合速网络的使用。 Distribute Computing:分布式。比起更注重功。 BSP:本地和2N/p,logp(g+l+1)是加法合并的复杂度。 6、加速比/并行效率/可扩展 加速比:并行法相对于串行法的程度。 并行效率:处理器的利用率。 7、并行机评测/基准测试 并行评测:通过CPU基本指标、并行和通信开销分析、可用价比等方面进行机器测评。通过加速比、效率、扩展进行法级测评。 通过Benchmark进行程序级测评。 基准测试程序:用于测试和预测机系统,揭示不同结构机器长处和短处,便于决策。

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    卡Tesla K20简介

    1.简介 Tesla K20是由NVIDIA公司研发,用于服务器的一款GPU,是Tesla品牌下的一个产品。 NVIDIA研发的产品Tesla K20,基于开普勒(Kepler)架构,核心芯片GK110、拥有71亿个晶体管,而且还有更端的Tesla K20X兄弟产品、K40、K80等升级产品。 采纳Tesla K20系列的机构还有:美国克莱姆森大学、印第安纳大学、南加州大学(USC)、托马斯·杰斐逊国家加速器实验室、国家超级应用中心(NCSA)、国家海洋和大气管理局(NOAA);沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学 GeForce定位于游戏影音,Quadro定位于图形设,Tesla定位于服务器要求逐步增强。 208 GB/s 显存位宽 320 bits 显存接口 GDDR5 单精度浮点 3.52 TFLOPS 双精度浮点 1.17 TFLOPS(1/3) 其他 晶体管数量 71亿

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    ​Python之修饰符

    修饰符(有的也翻译成装饰符、装饰器,英文叫decorator)是Python中一个很有意思的feature,它可以向已经写好的代码中添加功阶函数   在学习Python的修饰符前,我们要知道几个a概念,首先是Python中的所有东西都是对象,所有我们定义的变量、类甚至与于函数,都是对象。函数是对象是个什么概念呢? return x + 1 def test(func, x): return add(x) 执行 test(add, 2) >>> 3 在Python中,把其他函数当做参数的函数,叫做阶函数 def divide(a,b) return a / b 我们知道除法的除数不是0,因此当我们令b=0时,就会报错。 但divide()函数中我们就只想完成除法的功,判断机制就可以通过修饰符来完成。

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    OpenCV基础介绍

    前言 本文分享一篇关于opencv基础的文章,这是一个作者对工作期间使用OpenCV和CUDA开发法库的过程所涉及到的知识要点和踩坑的记录,将会涉及OpenCV, CUDA和C++的一些知识 这些领域都对有着严苛的要求。 图将式声明与分离,可以带来至少两个好处:一是OpenCV可以在内部提供分散函数无法提供的跨函数优化,如术操作的合并,速缓存的复用和避免多次分配buffer;二是统一的接口使得用户可以相对简单地选择时的后端 如何利用OpenCV CUDA模块进行快速的自定义图像法开发将是本专栏的重点内容。 内存优化 内存的管理是几乎每个C++项目都要谨慎考虑的问题。 OpenCV中有一套效易用的内存管理体系,使得多数情况下内存的管理不会成为效率的额外负担。此外,一些特会使用户的代码产生意外的结果,有必要在用OpenCV进行开发前进行详细的了解。

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    企业是否需要?

    其扩展选项包括基于超级机的(HPC)系统、基于集群的(HPC)以及基于云(HPC)服务。 虽然中小型企业采用(HPC)技术仍然相对较少,但对于愿意投资于这种技术和专业知识的组织来说,(HPC)具有巨大的潜力。 通常,(HPC)用例专注于某种类型的仿真。 无需超级机的 许多企业和IT领导者都误以为(HPC)系统都是基于超级机的。 从(HPC)集群迁移到云(HPC) 北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)长期以来一直依靠其本地(HPC)集群来支持多个科学、工程和医学领域的研究活动 (HPC)工作负载入门另一个要点是选择正确的资源管理工具,该工具使组织够访问和优化(HPC)环境。

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    中国进展与挑战

    中国持续发展,下面对其进展和挑战进行简要概述,以把握中国未来几年的发展: 国家863划: 2002-2005:机及核心软件(863重大专项) 强调资源共享与协同工作 以网格支持多领域应用 十三五专项总体目标: 突破E级机核心技术,依托自主可控技术,研制适应应用需求的E级(百亿亿次)机系统,使我国机的在“十三五”末保持世界领先水平。 研发一批关键领域/行业的应用软件,建立国家级应用软件中心,构建应用生态环境。 建立具有世界一流资源力和服务水平的国家环境,促进我国服务业发展。 十三五专项主要研究任务: 任务1:E级机系统研制 突破E级机核心关键技术,采用自主众核处理器,研制E级机系统,使我国在“十三五”末期保持世界领先水平。 重点专项进展:(曾参与环境研发-基础前沿项目) ?

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    腾讯云,助力云上超

    在本次会议上,腾讯云产品经理邹弘宇 Leonard 就腾讯云产品展开分享,为大家系统介绍了黑石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,腾讯云上线了云上集群产品,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云上部署集群,涵盖汽车仿真,增强学习,NLP 训练集群等场景,给客户带来了弹的云上超新体验 集群架构 在即将到来的智社会,与人类生活的关系也将更加密切,从天气气象、生物制药、基因工程、航空航天等科研领域到新兴的深度学习和人工智都将扮演关键角色。 随着云基础设施的逐步完善,云端力大幅提升,与云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。 腾讯云致力于打造人人都唾手可得的顶尖力服务,推出了集群产品 HCC。 云上集群拓扑 作为国内领先的公有云平台,腾讯云希望成为科研及产业突破的参与者,共建生态。HCC 将持续为客户服务,通过科技创新让云上超成为社会发展的水和电。

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    深度学习趋势:云or

    但配置如此强大的机集群并不是一件容易的事情,如果有一台服务器忽然当机(如果你同时使用1000台机器,这种事情几乎每天都会发生),就会减小准确。 不过,在机网络的支持下,现在由GPU支持的深度学习可以解决上述问题。 支持超级的软件 在人工智被真正认识之前,极客们必须编写在超级机上运行的深度学习软件。但开发这样的软件可还需要很多年时间才完成。 实验室负责人Barry Chen说道: “我们希望项目结束时,可以构建成世界上最大的神经网络训练法,当然这需要机支持。” Google的方式 那么,Google在做什么呢? “云VS,其实和公司文化、可用资源、甚至是企业品味相关。作为Google研究人员,我当然为Google内部系统感到兴。” VIA wired

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    如何借助云集群打造

    一开始致力于为互动系统(systems of engagement)改善应用架构,而在方面提供不了什么。 而如今,领先的云服务提供商正在重构解决方案及相关的基础设施,让密集型应用切合实际、经济效。 ? 这可包括:为可识别集群的数据库管理系统(DBMS)、(HPC)应用或大数据分析应用交付平台。 在数据方面,这需要认真考虑使用更具成本效益的、速度较慢的持久存储服务(比如AWS S3)和归档服务(比如AWS Glacier),而不是成本较为昂的RAM实例。 敏捷云整合解决方案提供商Jitterbit的首席技术官Ilan Sehayek表示,你在扩展时要保持的关键在于分布式架构。“让用户自行选择哪里运行API,哪里运行支持API的服务。”

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    腾讯云平台重磅发布!

    腾讯云平台通过最级评测

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    HPE 签下 NSA 129 亿元「」大单

    这家情报机构划通过HPE GreenLake平台使用HPE的技术。 GreenLake是HPE用来提供一切即服务的平台。它在本地提供完全托管的安全云服务。 HPE级副总裁Justin Hotard在一份声明中说:“在庞大数据上实施AI、机器学习和分析功越来越需要(HPC)系统。 客户要求在自己的大多数数据密集型项目上有HPC功,并结合轻松、简单、敏捷的管理。” 据HPE声称,截至6月,GreenLake有1200多个客户,合同总价值达48亿美元。 与此同时,美国国家安全局所签的另一份IT大合同仍存在争议。 7月,微软正式提出了抗议,反对美国国家安全局决定将价值100亿美元的“秘密”云合同授予AWS。

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    8.1 亿元、大单:花落谁家?

    2021年10月21日,国家气象信息中心发布《气象信息化系统工程项目国家级机系统采购》资格预审公告,预 78778.0200000 万元。 采购需求:根据《气象信息化系统工程项目》建设目标,本次采购包括在国家级建设系统峰值运速度不低于26PFlops、可用存储空间不低于78PB的机系统以及配套机房场地环境设施。 (二次)资格预审 2021年12月29日(二次)资格预审公告发布,预 80899.6800000 万元。 最限价(如有)60386.6000000 万元。

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    对阵:谁更具竞争力?

    最近一段时间以来,集群方案到底应该自主构建还是直接购买的争论可谓如火如荼,其部分原因在于原本属于市场空白的与软件生态系统关键组成部分如今已经逐渐落实到位。 经过数年的发展演变,如今在云环境下的可行终于得到了一定程度的肯定——至少针对一部分应用程序是如此。 在大型云服务供应商已经利用更为强大的网络与处理器方案向作出了试探延伸的同时,以Rescale公司为代表的其它厂商也开始通过自己的许可模式帮助独立软件开发商接触代码,进而揭开长久以来蒙住软件的这层神秘面纱 不过需要强调的是,目前将负载运行在云环境当中仍然存在着诸多难题,到底该将哪些负载交给内部集群打理,同时把另一些可存在突发资源需求增长的负载交由云基础设施负责,从而充分利用双方的固有优势仍然很难找到确切答案 为了够更透彻地理解这两种观点的思维方式,我们采用了Rescale方面提供的一些数字——这是一家云服务供应商(如前所述,主要负责将软件与独立软件开发商相对接方面的工作)。

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    GPU ,加速脑与认知科学发展

    随着现代方法和的进步,研究人员精确模拟化学和生物系统及预测其质的力得到了极大的提升。华东师范大学-纽约大学化学联合研究中心(上海纽约大学)成立于这样的背景之下。 作为研究中心的推动力,针对化学和脑认知研究的中心建设始终是上海纽约大学的投入重点。 化学领域里,大多数研究对于的需求主要是容量的需求,即单个资源需求较少,但任务非常多。每一个任务往往只需要一个-CPU,但内存需要很,用于存放临时文件的硬件空间需要也很大。 解决方案 针对化学领域的应用特,AMAX-提出了针对的以-GPU-并行为主体,可扩展存储架构为辅的集群解决方案。以超力更快响应任务,大大加速了研究进程。 在不等待共享资源的情况下即可实现超级机级的。 获得最价比,单位时间和价格下的模拟

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    Intel Fellow:人工智将走向融合

    加拉为这一(HPC)和人工智交织的未来设定了十分具有挑战的硬件目标。在这一未来中,硬件会提供百亿亿次以上的双精度使用,且会在减少精度运的情况下提供更。 “三大支柱”的统一 加拉提出的愿景基于“三大支柱”的统一:人工智(AI)和机器学习(ML);数据分析和大数据;以及(HPC)。 加拉的愿景有一个共同特征,那就是同一架构会通过配置涵盖、人工智和数据分析,这意味着这些不同的硬件后端需要拥有一致的软件环境来处理和人工智工作负载。 整体而言,加拉指出“实际上是许多架构的发源地…和测试环境”,因为编程人员、研究人员和领域科学家通过探索架构空间描绘出了如下格局: 数据级别并行(从细粒度到粗粒度) 节加速器(密度和源效率通常是相关的 其中,是光学技术的重大驱动因素,这是因为光纤是超级机最具挑战且成本最昂的要素之一。

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    在人工智(AI)智药中的应用

    近年来,人工智(AI)的在各个行业广泛的应用,让传统制药行业看到了加速药物研发的新的可。 随着力的不断增强和法的不断革新,人工智(AI)已经逐渐应用于药物发现的靶点挖掘、虚拟筛选、化合物设与合成等许多场景。 作为人工智(AI)模型建立的基础环节,对于药物研发的进程同样有着重要影响。因此,在进行药物研发时,对于的硬件配置的也会有比较的要求。 对于AI机器学习来说,数据量越大,模型就越完善,预测的准确也就越。为此,除了内部组建AI团队、内部开发以外,许多制药公司也会尝试组成联盟来开展基于AI的药物研发。 但对于一些对数据安全有较要求的企业来说,当出现数据不需要共享的情况时,北鲲云超平台也可以为其提供专属区,保证其数据的安全

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