本文将全面介绍GPU云服务器的特点、优势及应用场景,并针对不同的使用需求,给出配置方案和详细的代码示例指导,包括:深度学习、高性能计算、3D渲染、区块链矿机、游戏直播等多种场景,旨在帮助用户深入理解GPU云服务器的功能,并快速上手应用。
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。
近年来,人工智能、机器学习和深度学习等数据密集型应用和技术呈指数级增长。这些高级应用程序需要巨大的算力,而算力靠的很大一部分就是 GPU 服务器。GPU服务器由高性能图形处理单元 GPU 驱动,它能提供必要的计算强度,以有效地处理复杂的工作负载。本文,我们将探讨当今市场上可用的各种类型的 GPU 服务器,重点介绍它们的主要功能和用途。
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。
近日,全球倍受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单,其中浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能纪录,在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。
GPU服务器,简单来说,GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能,有效解放计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。
美国东部时间10月21日,全球备受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单,浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能纪录,在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。
一直都很惊叹,电影里面的主角能上天下地;也梦想有一天能当个主角去体验一番。但一部电影只有一个主角并且动则上千万的制作费及时间成本;咱们小平民百姓的也不祈求了。最近隔壁老王发了一段视频,是某电影的视频片段,奇怪里面的主角面孔这么熟悉的,细看就像老王一个模出来的。难道老王又用了什么逆天神技,跑去当主角了?好吧,不耻下问。原来老王用了一个款叫“DeepFaceLab”的视频软件进行AI换脸。据他说为了制作换脸的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的,就这么给他劝退了我。。。
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
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 美国东部时间10月21日,全球倍受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单,浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能记录,在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。 MLPerf是当前全球最具影响力的AI计算基准评测组织,由图灵奖得主大卫·帕特森(David Patterson)联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等单位共同成立,每年组织全球AI训练和AI推理性能测试并发榜。此次MLPerf的AI推理基准测试有全球23家公司和单位
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
云游戏技术早在2000年就已在E3上被行业内知晓。19年后,在5G时代到来之际,云游戏为何一跃成为热门?今天,我们一起来聊聊云游戏的起源,以及当前云游戏技术方案的瓶颈和发展机会。希望对云游戏感兴趣的游戏业内人士有所帮助,让大家更加客观的了解云游戏,合理把握好云游戏的机会。
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大,从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出,FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
随着数据需求工作负载渗透到数据中心并覆盖传统的CPU性能,GPU各供应商已经为数据中心补充了全新的设备和显示卡。 最近大数据、人工智能以及机器学习的潮流正在企业服务器之间形成连锁反应。因为传统的微处理器难以有效地处理这些来自要求苛刻的工作负载的信息,因此数据中心图形处理器转移至该领域填补相关的资源空白。 📷 自70年代以来,图形处理单元最初被用于从中央处理器处理视频和图形处理任务。与典型的CPU相比,这些系统具有不同的底层设计,GPU是为在单一数据流上最大化高速流水线上吞吐量而构建的。CPU也被设计为支持快
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下,由摄像头采集的图像、视频流数据,需要更强大的计算引擎对其进行传输、存储、训练和分析。
搜狗的中文语音识别准确率目前已达业界最高水准,这一成绩在很大程度上得益于搜狗输入法与搜索引擎带来的数据优势。
视频传输占据了互联网流量的主要部分。从传统的视频应用 VOD;近年来不断扩张的移动社交视频、直播;以及交互式视频流,包括云游戏、云桌面和 AR、VR 应用。
一个GPU总需要一个CPU,但CPU的选择已经不再单一,GPU的功能也不再“简单”,曾经稳固的关系,不再是单纯的合作。
编者按:为保证内容的专业性,本文已邀深度学习芯片领域专家把关审核过,作者铁流。 日前,Intel称将于2017年推出针对深度学习市场的CPU Knights Mill。据Intel宣传,Knights Mill 能充当主处理器,可以在不配备其它加速器或协处理器高效处理深度学习应用。可以说,继中国寒武纪和星光智能一号、IBM的真北、谷歌的 TPU,以及英伟达专门为人工智能定制的GPU之后,Intel也加入该领域的竞争。 那么,这多深度学习处理器都有什么特点,又有什么优势和劣势呢? | CPU、GPU:用轿车运
在Training方面比较重要的库是cuDNN。cuDNN是深度学习基础模块加速库,可以支持所有主流的深度学习框架,比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer(神经网络层)操作,比如卷积、LSTM、全连接、Pooling(池化层)等。那么cuDNN的优势有什么呢?首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优;第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计,能够大大节省开发者的时间,让大家可以将时间和精力集中在
2020 开年,ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇,整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中,我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
云游戏具有极大的想象空间,从20年前,就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟,而纷纷成为了前浪。
最近爆火的AI初创公司Groq,推出了比目前常见GPU推理系统快4倍,成本低70%的大模型推理解决方案。
随着深度学习带来 AI 的第三次浪潮,对 AI 的相关讨论层出不穷,算法是大家关注的重点。
【新智元导读】为了对抗谷歌机器学习开源软件TensorFlow,Facebook去年宣布开源硬件Big Sur。日前,Facebook 首次对媒体开放 Prineville 的新建数据中心,传说中的开源硬件 Big Sur 首次以实物亮相。在机器学习军备竞赛愈加激烈的当下,Facebook 准备通过开源获得硬件方面的优势:开源能树立名声,吸引更多人才;规模经济也可能降低 Facebook 的硬件支出;最重要的,开源是完善技术最快捷的方式。 Facebook 今天十分漂亮地在媒体上做了一次公关,目前为止,已经
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】ChatGPT引爆了芯片界「百家争鸣」,谷歌、微软、亚马逊纷纷入局芯片大战,英伟达恐怕不再一家独大。 ChatGPT爆火之后,谷歌和微软两巨头的AI大战战火,已经烧到了新的领域——服务器芯片。 如今,AI和云计算都成了必争之地,而芯片,也成为降低成本、赢得商业客户的关键。 原本,亚马逊、微软、谷歌这类大厂,都是以软件而闻名的,而现在,它们纷纷斥资数十亿美元,用于芯片开发和生产。 各大科技巨头研发的AI芯片 ChatGPT爆火,大厂开启芯片争霸赛
众所周知,通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年,而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。
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
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。
AGI | NLP | A100 | H100 | Nvidia | Aurora
随着AI技术不断成熟,人工智能正凭借着"惊人的创新"给各行各业带来颠覆性的价值提升。2018年Gartner发布了一份AI研究报告预估,到2022年,人工智能这一领域的商业价值将达到3.9万亿美元。
去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了,我就不再班门弄斧一一介绍了。
AiTechYun 编辑:nanan IBM声称POWER9服务器和Beastly处理器(GPU)相结合,可以让Google Cloud发生颠覆。 IBM宣称,其POWER服务器上的机器学习不仅比Go
近几年,深度学习领域的开发者们对模型效果的追求愈演愈烈,各大榜单纪录不断刷新,而这个现象的背后都有着 “大规模训练” 的身影。简单来说,就是使用大规模的数据或大规模参数量的模型来做训练。大规模的数据可以让模型有足够的 “教材” 用于 “学习”,而大规模的参数量则可以让模型“学习能力” 更强,更容易 “学习” 到“教材”中的“知识”。在数据和参数规模增长的过程中,常规的单机训练由于硬件资源的限制渐渐显得捉襟见肘,而分布式训练则成为了广大开发者的必然选择。
腾讯云出了个——高性能应用服务HAI_GPU云服务器,有了这个服务器我也能跑一跑【stable diffusion】 来生成一些想要的图片啦——开心。
从物理服务器到虚拟化系统,现在数据中心又发展成可组合的基础架构。在这种基础架构中,像存储和持久内存之类的资源已从服务器中分离出来,原先的数据处理和联网任务只在CPU上运行,现在演变为可在GPU、DPU或FPGA上运行计算。另外,软件开发模型从单台计算机上运行的程序,演变为在整个数据中心上运行的分布式代码,实现了云原生、容器化的微服务。
文章主要介绍了如何利用深度学习对图像进行特征提取和分类。首先介绍了传统特征提取方法和深度学习特征提取方法的区别,然后详细介绍了卷积神经网络(CNN)的组成和原理,以及如何使用CNN进行图像分类。最后,介绍了一种基于CNN的图像分类系统,该系统包括图像预处理、特征提取、模型训练和模型预测等模块。整个系统采用模块化设计,方便进行扩展和定制。
云这个字的概念越来越丰富,被很多行业启用。云一直在空中,不会占用地面的空间,同时也会节约很多成本。这些种种优势导致云这个词被广泛使用,甚至是滥用。真正云的概念,还需要从云游戏和云桌面说起。那么,架构云游戏的服务器什么配置?云桌面对服务器要求高吗?这些问题下文会做一个介绍。
星星海首款自研GPU服务器和星星海新一代自研双路服务器,后者也是国内首款搭载即将发布的第三代英特尔至强可扩展处理器(Ice Lake)的双路服务器。
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、
2月20日消息,美国人工智能初创公司Groq最新推出的面向云端大模型的推理芯片引发了业内的广泛关注。其最具特色之处在于,采用了全新的Tensor Streaming Architecture (TSA) 架构,以及拥有超高带宽的SRAM,从而使得其对于大模型的推理速度提高了10倍以上,甚至超越了英伟达的GPU。
今天我想跟大家分享的是一篇虽然有点老,但是很经典的文章,这是一个在分布式训练中会用到的一项技术, 实际上叫ringallreduce。 为什么要叫这个吗?因为现在很多框架,比如像pytorch他内部的分布式训练用到的就是这个。 所以知道他的原理的话也方便我们后面给他进行改进和优化。他是一项来自HPC的技术,但实际上现在分布式机器学习上的很多技术都是借鉴自HPC。下面的内容一部分来自论文,另一部分是来自网络。
我记得之前看过专门介绍各种PU List的文章,最大的感受是:处理器类型很多很多,从APU到ZPU,26个字母都已经被用光了。大家可能对这些PU都耳熟能详,但要说到各个PU之间的关系和协作,可能大家了解甚少。今天我们会进行基本的介绍。
作者:Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
【新智元导读】多位精英CIO、CTO和技术高管组成的福布斯杂志的常设部门Forbes Technology Council 撰文指出,随着市场对针对机器学习优化的计算资源的需求急剧增长,新的进入者有机会提供可与如今的老牌云服务提供商(亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云)一较高下的解决方案。 AI World 2017 世界人工智能大会(11月8日,国家会议中心)特设 AI Cloud 分论坛,多位大咖讲者亲临会场,详见文末议程及嘉宾介绍。大会限时 8 折票最后一天!扫描文末二维码,马上参会! 过去这几年涌
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。
根据腾讯云官方的介绍,腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI),是一款面向 Al、科学计算的 GPU 应用服务产品,为开发者量身打造的澎湃算力平台,以确保用户获得最佳性价比。没有复杂的配置,就可以享受即开即用的GPU云服务体验。另外,HAI的应用场景介绍,其实AI绘画是一种利用深度学习算法进行创作的绘图方式,被广泛应用于数字媒体、游戏、动画、电影、广告等领域。等一下会在下面具体使用环节会体现出来。
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