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GPU

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    腾讯自研GPU器异构实例A10即将上线

    腾讯搭载 NVIDIA A10 GPU 的异构实例即将上线! A10是一款通用的工作负载加速器,相比于上一代产品有显著的力性能提升,全面适用于AI、视频编解码、图形图像处理、游戏、桌面等场景。 该实例采用腾讯首款自研星星海GPU器,该器支持高密度的加速卡配置,结合腾讯卓越的软件优化能力,在兼顾性能最优的同时做到更高密度,有效降低单卡成本,为客户提供更具性价比的异构实例。 异构实例拥有多个亮点1.单精度浮点运能力显著升级是上一代加速卡能力的4倍左右2.网络能力全面升级最多提供高达100G的网络带宽,提升数据实时传输效率3.高密度GPU实例配置有效降低AI游戏等场景的单卡成本 4.支持NVIDIA vGPU产品实现GPU资源的精细化调度和运营更多关于腾讯自研硬件的资讯,欢迎关注腾讯星星海公众号!

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    腾讯即将支持Ampere架构A100 Tensor Core GPU

    最近随着下一代NVIDIA Ampere架构全新发布,腾讯作为国内厂商的领导者,将成为业内率先推出采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU实例的厂商之一。 与当前腾讯异构器GN10系列相比,搭载A100的下一代产品会在实例的种类与规格、浮点能力、GPU互联以及多媒体硬件引擎等方面有了全新的提升: ? 全面升级GPU器实例     在深度学习训练方面,腾讯异构平台GPU互联采用第三代NVLINK互联技术,使得GPU之间通讯速度达到600GB秒,配合当前16卡的Delta平台,腾讯会推出最强性能的单机黑石物理器 多个vGPU可以彼此互不影响并行,在共享模式下,单元可以自由地访问彼此的GPU内存,为客户带来最高性价比的。 ? GPU器限时免费体验     腾讯衷心希望能够让更多开发者享受到GPU带来的超能力,目前企业开发者专享免费体验GPU器!不限新老用户,限量前1200名,先到先得!

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    腾讯 GPU 器今日全量上线!

    5 月 27日,腾讯GPU器正式全量上线!本次全量上线,针对腾讯所有开发者全量放开。 目前提供的 GPU器为高性能GPU器。 具体购买方法可参考 GPU 购买指引 【售卖地域】 在广州三区、北京二区、上海一区系列2提供GPU器售卖。 将于6月初于上海二区、深圳金融一区进行GPU器售卖,后续地域升级,敬请期待。 【费模式】 腾讯 GPU 器目前仅提供包年包月的费模式,暂不支持按量费的费模式。 将于近期支持按量费的购买模式。按秒费,按小时结,敬请期待功能升级。 【文档介绍】 GPU 器产品文档,查看请点击这里 GPU 器价格,查看请点击这里 GPU 器实例概述,查看请点击这里 【后续更新】 后续,腾讯还将推出更多GPU 和图形渲染类 GPU,敬请期待。

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    腾讯NVIDIA GPU实例配置性能使用场景及注意事项

    腾讯异构实例搭载GPU、FPGA等异构硬件,具有实时高速的并行和浮点能力,适合于深度学习、科学、视频编解码和图形工作站等高性能应用,InstanceTypes分享腾讯NVIDIA GPU 实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息:NVIDIA GPU器介绍腾讯NVIDIA GPU 系列实例 采用 NVIDIA Tesla 系列 GPU,包括前一代 M40,当前主流的 不仅适用于深度学习、科学GPU 通用场景,也适用于图形图像处理(3D 渲染,视频编解码)场景;腾讯以和标准器一致的管理方式,提供快速、稳定、弹性的。注意:GN? 深度学习图形图像处理视频编解码图形数据库高性能数据库流体动力学金融地震分析分子建模基因组学及其他NVIDIA GPU器硬件规格NVIDIA GPU器硬件规格规格说明:GPU 性能:主要指标为 综上,以上为腾讯NVIDIA GPU器的配置、性能、使用场景及规格说明,购买腾讯器可以领取腾讯3785元代金券,结时符合条件的订单可以使用代金券抵扣订单金额。

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    走近(二):的三种模式

    这系列将从零出发认识。这一系列不是高屋建瓴的科普,而是我的学习笔记,因为,我也是个菜鸟。如有谬误,敬请评论区或私信交流。这里是第二篇,介绍模式。 无论是使用哪一种商最终呈现到用户面前的,是一个颗粒化、可定制的产品列表,这样才能真正做到按需。 现在把一个超市,就叫超市吧,进去你会看到三排货架,前面这些产品分别陈列在其中,这三排货架依次写着: SaaS PaaS IaaS 我们可以将的所有产品,归入到这三层。 在这一层购买的通常是经过虚拟化技术形成的、存储和网络资源池中的一部分。如器、硬盘等。 (下文预告:走近(三):的四种部署模型)

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    奔涌吧,GPU! GPU选型全解密

    大数据时代对速度提出了更高的要求,GPU处理器应运而生。那么,如何选择GPU呢?为了让大家了解不同应用场景下的GPU器选型,我们邀请腾讯大茹姐姐创作了这篇深度好文。 CPU和GPU硬件结构对比GPU vs vGPUGPU器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU,可以满足密集型场景和图形加速场景下的不同力需求。 GPU实例应用场景深入解析1深度学习训练科学在深度学习模型训练和科学等场景往往伴随着海量的训练数据,处理这些训练数据需要器提供强大的浮点运能力。 3图形可视化GPU最先被广泛应用到图形图形处理中,近年来随着渲染、协同设等场景上,对GPU器的需求也愈发迫切。 总结腾讯CVM GPU器从上线以来,一直在不断完善我们的产品矩阵,从深度学习训练推理场景、科学场景、视频编解码和图形图像处理场景出发,已经初步实现GPU器应用场景的全方位覆盖,完善机型和应用场景的深入匹配

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    腾讯AMD GPU实例配置性能使用场景及注意事项

    腾讯异构实例搭载GPU、FPGA等异构硬件,具有实时高速的并行和浮点能力,适合于深度学习、科学、视频编解码和图形工作站等高性能应用,InstanceTypes分享腾讯AMD GPU实例配置性能包括 CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息:AMD GPU器介绍腾讯AMD系列GPU实例GA2适用于GPU传统图形图像处理(3D 渲染)应用场景。 腾讯以和 标准器一致的管理方式,提供快速、稳定、弹性的。AMD GPU器硬件规格CPU: 高频 Intel Xeon E5-2680 (Broadwell) 。 使用场景:非线性编辑游戏图形工作站桌面等AMD GPU器规格GA2配置型号GPU(AMD S7150)vCPU内存(DDR4)数据盘GA2.2XLARGE1614 颗8 核16 GB硬盘综上 ,以上为腾讯AMD GPU器的配置、性能、使用场景及规格说明,购买腾讯器可以领取腾讯3785元代金券,结时符合条件的订单可以使用代金券抵扣订单金额。

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    桌面和器用gpu用量是什么?桌面可以做什么?

    最近几年,的概念是越来越流行了,对于许多朋友来说,使用桌面已经不见得是什么稀奇的事儿了。但是我们的,是如何为我们提供的呢? 一.桌面和器用gpu用量是什么其实我们在使用各项的时候,之所以能够为我们提供随时随地的远程,其实得益于桌面和器用gpu用量。 正是因为有了这样强大的在线渲染能力和gpu的加速能力,才能够实现远程协作。才能够让我们在使用的时候不需要担心庞大的量该怎么解决。 其实,通过gpu器,不仅能够满足我们在日常使用当中的需求,并且它能够通过语音的整个生态系统提供合理的调度。从而让我们在使用的时候更流畅。 二.桌面可以做什么当然,我相信还有很多人对于桌面地和能帮助我们做什么事?还不太了解,因为这毕竟是一个全新的模式。其实桌面可以为我们提供的有很多,比如,储存,管理等等。

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    搭载NVIDIA A10A100的全新系列实例上线!

    腾讯作为国内领先的商,是业内率先推出搭载 A100、A10 的 GPU 器的厂商之一,进一步提升客户的训练、推理效率。 型黑石物理器实例 BMGNV4,全面适用于AI、视频编解码、图形图像处理、游戏等场景,相较于上一代实例 GN7(NVIDIA T4),在实例的种类与规格、浮点能力以及单卡性价比方面有了全面的提升 性价比升级:腾讯 A10 实例采用腾讯首款自研星星海 GPU 器,通过独具匠心的产品设,充分利用每一寸空间,腾讯自研星星海 GPU 器支持高密度的加速卡配置,结合腾讯卓越的软件优化能力 搭载NVIDIA A100高性能实例开放内测 腾讯重磅推出 GPU 型高性能实例 HCCPNV4h,以 NVIDIA Ampere 架构 A100 GPU 为核心,搭配 AMD Rome CPU 实例以黑石物理器2.0为底座,支持基于 RoCE 的 RDMA 网络互联,提供了 100Gbps 高带宽和微秒级极低延迟的网络,能充分满足大规模高性能、深度学习训练、视频分析等场景等场景对于极致的单机综合力和高效的多节点并行扩展能力的需求

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    在腾讯上部署科学软件Amber

    我朋友说有同事使用超来作为解决方案,单等待时间很长,且使用成本也不低。上面这些问题,听起来不就是可以解决的经典问题吗?使用解决这类问题的优点无须购买及维护硬件。即买即用,无需等待。 部署GPU器环境这里我参考了【玩转腾讯GPU器(驱动篇) 这篇文章,成功部署好GPU器环境。但因为我对CentOS更为熟悉,所以操作系统使用的CentOS 7.6版本。 后续工作做好环境后,我们可以利用器的镜像制作功能为部署好的软件环境制作自定义镜像,这样做有如下好处:可随时使用该镜像创建新的实例。之后机器上的软件环境有问题随时可用该镜像恢复。 可以使用腾讯提供的 批量 及 弹性伸缩 解决力不足问题。可使用镜像的分享功能分享给其他需要的人。 (这里也要注意软件授权问题)参考资料nvidia developer【玩转腾讯GPU器(驱动篇)Amber镜像

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    腾讯星星海重磅发布首款自研GPU器 占据业界几宗“最”

    在今天的腾讯2020 Techo Park开发者大会“下一代软硬一体化的基础设施”分论坛上,腾讯器与供应链管理部总经理刘裕勋表示,随着承载的业规模越来越大,传统器难以完全满足数据中心场景下对超大规模 通过软硬一体化的不断发展,腾讯可以结合开发者的多元化需求提供更高性能、更佳性价比的体验。腾讯星星海首款自研GPU器 腾讯在深入理解业需求的基础上,重磅推出星星海首款自研GPU器。 星星海新一代自研双路器星星海新一代自研双路器基于即将发布的第三代英特尔至强可扩展处理器,采用英特尔的10纳米制程,能够满足通用、异构、裸金属、高性能等全业场景需求。 面对的需求, 星星海新一代自研双路器大幅提升腾讯矩阵战略能力,为用户提供更强的性能,实现弹性部署,有效降低总体成本。 目前腾讯星星海已经发布了多款自研硬件产品,包括四款自研器和一款智能网卡,并且在、存储、网络等全线硬件产品领域申请超过20多项专利。更多关于腾讯自研硬件的资讯,欢迎关注腾讯星星海公众号!

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    利用资源进行深度学习(实作1):天边有朵GPU

    在过去,人们会在他们所在大楼的物理机或器上运行从软件下载的应用程序或程序。允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。为什么要用? 人工智能作为应用程序开发中的一种,可以以更便宜的价格访问这些组织。 选择适合的GPUGPU器是基于GPU应用的,多适用于AI深度学习,视频处理,科学,图形可视化,等应用场景,一般都配有NVIDIA Tesla系列的GPU卡。 从技术上讲,Colab是一个 Jupyter notebook ,不需要安装就可以使用,同时提供对包括gpu在内的资源的免费访问。 我们在这里也就是演示一下,告诉大家一个利用GPU资源的方法。使用Colab Pro,您可以优先访问最快的gpu

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    详解的三层

    方才说了,我们把核机资源,放在端。这个核机资源,实际上,分为好几种层次: 第一层次,是最底层的硬件资源,首要包括CPU(核资源),硬盘(存储资源),还有网卡(网络资源)等。 第三层次,更高档一些,你不但要装好操作系统这些根本的,还要把具体的应用软件装好,例如FTP端软件、在线视频端软件等,我可以直接运用。 SaaS: Software-as-a-Service(软件即)PaaS: Platform-as-a-Service(平台即)IaaS: Infrastructure-as-a-Service (基础设施即)再补一张图,或许更直观:目前主流的提供商,例如阿里、腾讯、华为,说白了,都是为大家提供以上三个层次的资源。 容科技秉承着锐意进取、开拓创新的精神聚焦IaaS、PaaS的技术研发和平台管理、运维,致力于为企业客户提供专业的咨询、建设和定制开发等全方位的专业

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    使用腾讯“自定义监控”监控 GPU 使用率

    随着人工智能以及比特币的火热,GPU的使用场景是越来越广,在很多场景下我们也需要获取GPU器的性能参数来优化程序的执行。 目前腾讯提供的GPU器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用腾讯的“自定义监控”来自行实现对GPU器的GPU使用率的监控。 1.GPU创建腾讯GPU器的创建可以参考下面官网的文档,采用市场提供的GPU器专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序。 Signature作为API接口校验和鉴权参数。 image.png 总结----本文主要讲述了如何利用腾讯的自定义监控来监控GPU器的GPU使用率,为大家在实际应用中监控器的非标数据提供了解决思路,如果需要监控GPU的其他参数如GPU内存使用率

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      腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……

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