9月6日，美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%，并将全面开放人工智能计算资源，与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。此次调价的产品不仅包括此前的M60云主机，还包括最新上线的高端AI服务器P40云主机。调价后，美团云GPU相关产品将达到行业最低价的3-8折，击穿行业价格底线。 高品质低价格 让智能计算普惠化 从AlphaGo战胜李世石到我国近日发布的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经步入高速发展阶段，受到前所未有的关注。无论是互联网公司还是传统型企业，纷纷积极拥抱人工智能，试图用AI为业务注入
英伟达重注的私有云算力供应商CoreWeave，又又又获得Fidelity等机构投资，估值高达70亿美元。
导读：用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难，如果你想要通过成本优化削减成本，你的整体成本包括资源和人力，可能会不降反增。不想在机器闲置时停止？因为这样你可能需要反复的启停，并且重新配置环境或者准备数据。想要通过使用抢占实例降低成本？解决抢占实例的调度问题也可能会花上几周时间。如何很好的利用地区之间的巨大价格差异，或者不同云厂商之间更大的价格差异来降低成本？
云计算是一个术语，用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说，云计算就是基于互联网的计算。在过去，人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。现在市面上又有哪些适合训练的GPU型号呢，价格如何，本文将会将上述疑问的回答一一分享给大家。
深度学习常被戏谑为“炼丹术”，那么，GPU于深度学习研究人员而言就是不可或缺的“炼丹炉”。
【新智元导读】共享单车有了，共享GPU还会远吗？最近有人发起了一个项目，从挖掘加密货币的矿工那里租借GPU，借给AI研究人训练神经网络。矿工能够得到双倍乃至三倍于挖矿所挣的钱，而AI研究人员则有了更便宜、更快速的GPU——比亚马逊AWS虚拟机快5倍，价格仅仅是1/5。 不知道你有没有遇到类似的问题。 作为一个穷困潦倒、在学习深度学习和人工智能的学生，你的项目需要大量GPU来训练神经网络。但很不幸，亚马逊AWS和谷歌云平台的GPU虚拟机太贵（即使有学生优惠，Credit也基本3天就用完了），用以前新智元介绍过
编者按 本文整理自 Johann Schleier-Smith 在 ServerlessDays China 的演讲，是来自加州大学伯克利分校计算机科学 Riselab 团队的研究成果。 ServerlessDays 是由全球 Serverless 开发者发起的国际技术会议。2020 年由腾讯云 Serverless 团队引入中国，并承办了首届 ServerlessDays China 会议。会上 Johann Schleier-Smith 代表伯克利计算机科学 Riselab 实验室进行了主题发言。
近日，马化腾第三次参加云+未来峰会，提出了人联网、物联网、智联网的“三网”的概念，腾讯“超级大脑”也正式亮相。马化腾还提出了“一三五七”四个数字，其中“一”指的是一个目标——腾讯要成为各行各业的助手。
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT火遍全世界，与之相关的一切都在风口浪尖。 OpenAI首席执行官Sam Altman看似随意分享的一句话，就成为热议的焦点： 新版摩尔定律很快就要来了，宇宙中的智能每18个月翻一倍。 一些人猜测可能指神经网络的参数量，但和过去几年的数据并不对的上。 一些人理解是包括人和AI在内所有智能体的能力，但这个指标如何衡量又成了问题。 也有很多学者、网友并不认同这个判断，IBM科学家Grady Booch表示这是胡说，就被顶成了热评第一。 对于这
大数据文摘作品本周一，AMD表示，已经敲定收购赛灵思(Xilinx)的交易。这一历经近16个月的收购项目终于尘埃落定。本次收购也促成了芯片行业最大规模的交易记录，价值高达500亿美元。AMD表示，赛灵思交易将在获得所有必要的收购批准后向前推进。 强强联合，一个1350亿美元的潜在市场 此前，AMD一直在加强与英特尔在数据中心芯片市场的争夺。此次收购完成后，AMD数据中心市场的优势也将持续扩大。早在去年10月初，就有消息称AMD想用300亿美元拿下Xilinx（赛灵思）。双方也官宣表示，AMD将以350亿美
整理｜褚杏娟、核子可乐 近日，加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室发布了开源框架 SkyPilot，这套框架能够在任何云环境上无缝、且经济高效地运行机器学习与数据科学批量作业，适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是大大降低云使用门槛、控制运行成本，而且全程无需任何云基础设施专业知识。 SkyPilot GitHub 地址： https://github.com/skypilot-org/skypilot 据悉，Sky Computing 实验室成员研发了一年多的时间，Sky
由于云计算现在是IT战略的主要组成部分，IT领导者应该明智地随时了解云计算市场内产品和定价策略的变化。本文介绍了CIO们应该知道的关于云计算的最新情况。
还别说，这位老哥一边用矿机供热，一边拿挖出的数字货币补贴电费，最后不但完全覆盖取暖费，甚至还略有结余！
据市场跟踪公司Omdia的统计分析，英伟达在第三季度大约卖出了50万台H100和A100 GPU！
2009年，NVIDIA黄教主发表了影响深远的论断：“NVIDIA是一家软件公司”。这个时期的NVIDIA，已经开始把资源聚焦在GPGPU（GPU是图像加速卡；GPGPU是并行计算平台，既可以做图形加速，还可以做其他并行计算加速），以及支撑GPGPU发展的CUDA之上。随着AI等性能敏感场景的大规模爆发，NVIDIA市值超过了Intel等一众竞争对手，迎来了辉煌的NVIDIA时代。
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 假设我们普通人想用云计算来训练一个 PaLM，我们需要准备多少钱？一位网友算出的结果是：900~1700 万美元。 从去年开始，谷歌人工智能主管 JeffDean 就开始了「谷歌下一代人工智能架构」——Pathways 的预告。与之前为数千个任务训练数千个模型的方法不同，新架构的愿景是训练一个模型做成千上万件事情。 一年之后，Pathways 系统论文终于亮相，Jeff Dean 所在的团队还公布了用它训练的一个大型语言模型——PaLM。实验表明，PaLM 在多语言任务和代码
谷歌宣布将以“有限数量”向谷歌云客户开放张量处理器（Tensor Processing Unit，简称TPU）服务，按时收费，每小时成本6.50美元。 谷歌宣布张量处理单元（TPU）现在已经可以在谷歌云平台上供研究人员和开发人员试用，该模块是为谷歌服务（如Search、Street View、Google Photos和Google Translate）提供神经网络计算支持的定制芯片。 TPU是一个定制的特定于应用程序的集成电路（ASIC），专门为TensorFlow上的机器学习工作负载定制。谷歌两年前推出
在上期，我们讲述了古墓丽影和挖矿之间的关系，那么，为什么GPU会用来作为“挖矿”呢？
量子位(QbitAI) | 李林 若朴 编译整理自《经济学人》 “我们有好几次几乎就破产了。” 通常创始人不太谈论自己公司濒死的经历，然而Nvidia的老板黄仁勋，说出上面那句话时似乎毫不为意。作为一
2019年5月，美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”，华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后，6月，特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策，包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中，中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构，中科曙光研发了“曙光”系列，江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此，国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后，“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”？本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱，到底怎么选？
一个好的GPU可以让你快速获得实践经验，而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈，你会花费过多时间，从错误中吸取教训。
张量处理单元（TPU）是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。在 Google Next’18 中，我们宣布 TPU v2 现在已经得到用户的广泛使用，包括那些免费试用用户，而 TPU v3 目前已经发布了内部测试版。
本周一，亚马逊推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton，目标直指英特尔；
问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本回答将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、FPGA 与 CPU 之间是如何通信的？ 未来 FPGA 在云计算平台中应充当怎样的角色？仅仅是像 GPU 一样的计算加速卡吗？ 一、为什么使用 FPGA？ 众所
AI 科技评论按：本文作者李博杰，本文整理自知乎问题《如何评价微软在数据中心使用 FPGA 代替传统 CPU 的做法？》下的回答，AI 科技评论授权转载。
编者按：文章来源自 Mapd，作者 Jonathan Symonds，AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU （GPU 通用计算）功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域（深度学习、VR、自动驾驶），为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生，这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商，英特尔的巨幅广告支出，直接
在中国当下的企业数字变革大潮中，迫时至今日，已经没有人否认超融合将是数据中心市场的下一个Big Thing，或者说已经是此刻的Big Thing。自2013年Nutanix将超融合概念带入中国之后，短短几年时间，超融合迅速崛起，发展成为企业级市场的标杆，不仅成为中国ICT巨头们的“标配”，亦是众多创新型云计算公司驰骋的新疆域。
AWS AppStream是一项新的亚马逊服务，它可实现Windows应用的云化，可将操作系统扩展至各种计算机和移动设备。今天，服务最实用的用例是将提供简单的游戏试玩和对高附加值应用程序(如CAD和医疗成像)提供长期支持。对于CAD应用程序的情况，AppStream允许工程师在工程现场通过平板电脑进行快速更新。而对于医疗成像应用程序，AWS AppStream让多个医学专家进行远程协作变得更为简便。 开始实现客户端应用云化 使用AWS AppStream需要首先考虑的是找出AppStream应用程序背后的业
在云计算日益普及的今天，如何有效、经济且无缝地在各种云平台上运行大语言模型（LLMs）、AI 和批处理作业成为了迫切的需求。SkyPilot 项目应运而生，旨在解决这一核心问题。它不仅抽象并简化了云基础设施操作，为用户提供了在任何云平台上轻松部署和扩展作业的能力，还通过自动获取多个云平台 GPU 的实时价格并进行实时比价，帮助用户选择最优的云平台来运行自己的 Job。这样做极大地降低了成本，提供了高度的 GPU 可用性，让云基础设施管理变得轻而易举。这样做极大的满足了市场对高效、低成本云资源利用的需求。通过 SkyPilot，企业和开发者能够最大化地利用 GPU，进一步推动了人工智能和大数据处理技术的发展，为云计算市场带来了新的可能。
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。
AMD，Yes！ 作者 | 来自镁客星球的晓雾 2月14日，AMD与赛灵思收获“情人节礼物”，前者完成对后者的收购。而在上周，英伟达刚官宣400亿美元收购Arm以失败告终。 巧合的是，AMD在2020年10月宣布350亿美元收购赛灵思消息的前一个月，英伟达对外公布了将收购Arm的消息。 如今，一个面临着“全球芯片最大收购案”告吹的终局，另一个则春风满面的将“全球第一大FPGA巨头”收入囊中。 几家欢喜几家愁，可谓唏嘘。 “长跑”16个月后，AMD完成史上最大收购 350亿美元，这是AMD自成立以来出手“最
Pinterest 由于在某个节日期间对云计算使用量的增加，该公司的云计算账单大大超过了原先的预估。Pinterest 必须计划 1.7 亿美元的预留资源上向亚马逊云科技再额外支付 2000 万美元。
美国时间5月4日，英伟达公布收购Cumulus Networks计划，旨在增强其网络软件能力，推动数据中心走向软件定义的新时代。Mellanox + Cumulus的组合也进一步展示着英伟达在数据中心场景乃至整个数据交换领域的野心。
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
使用多实例GPU (MIG/Multi-Instance GPU)可以将强大的显卡分成更小的部分，每个部分都有自己的工作，这样单张显卡可以同时运行不同的任务。本文将对其进行简单介绍并且提供安装和使用的示例。
通过采用模型优先的心态、优化利用率和战略性地运用负载平衡，首席信息官可以缓解芯片短缺。
简单理解，Monster API就是将微调步骤尽可能简易化，让开发者不用再手动进行一系列设置，同时也提供便宜的GPU资源及内存优化。
4月25日，2023移动云大会在苏州拉开帷幕。本次大会全方位展现了移动云走过“云改”三年后亮眼的成绩单。在大会上，发布全新移动云战略，启用全新品牌形象、自研核心技术等，强势开启未来新征程。 锚定“一流云商”，强势开启新三年之路 作为云计算“国家队”，一直以来移动云践行“为国建云”使命。2019年，中国移动启动“云改”。三年来，移动云成绩单亮眼，中国移动董事长杨杰表示，2022年移动云收入突破500亿元、较三年前增长25倍，发展创新力、市场竞争力、生态聚合力、品牌影响力明显提升，综合实力跃升至国内云服务商第
OpenAI联合创始人兼职科学家Andrej Karpathy近日发文，阐述了自己对英伟达GPU短缺的看法。
编者按：本文系微软亚洲研究院实习生李博杰在知乎上针对“如何评价微软在数据中心使用FPGA代替传统CPU的做法？”问题的回答。AI科技评论已获得转载授权。 首先，原问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本文将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、
北京地区的学校都比较豪气，北师大198w，清华188w，地大117w。而上海地区就很精打细算了，就没有上百万的！同济也就98w，复旦也才83w，上海理工更是只有区区42w。最离谱的是北京语言大学，从2020年的51w涨到2022年的65w，涨幅高达27%。但有的学校在知网面前就纯纯老实人了。比如川大搞半天只砍了1k，北师大则更是斯文。20年8月25日北师大发布采购预算198.36w，9月9日项目198.35w成交，历时半个月，仅砍100元。（毕导THU）
由于世界范围内的半导体短缺，服务器和其他数据中心设备的价格预计在不久的将来会急剧上升。这是Dell'Oro Group最新报告Data Center Capex 5-Year Forecast中的一个重要结论。
高增长原因是，美国云厂商形成了“云-企业软件-AI计算”三条轮动增长的曲线；高利润原因是，美国云厂商一直在通过“降低算力成本-提高计算效率”优化商业模型
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