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专访丨腾讯 FPGA 团队:FPGA 给产业链带来了哪些价值?

AI科技评论:FPGA是一个什么样的?? FPGAFPGA,一方面它是属于异构计算平台的硬件体系结构,通过并行计算方式,提高计算性能、能效比和计算实时性,对应用实现底层的硬件处理;另一方面,通过提供给用户,用户可按需付费使用 FPGA为了提高单台计算密度和FPGA之间通信,每台支持4个FPGA或8个FPGA配置,满足用户超大计算需求。 AI科技评论:如何看待商开始推FPGA解决方案?腾讯与其它企业的方案有何区别?我们乐于看到更多企业提供FPGA,共同各行各业使用FPGA的进程,快完善FPGA生态圈。 虽然,FPGA对大多数企业来说,还是一个相对陌生的,但从主流厂商陆续开放这一的趋势来看,FPGA对数据中心将会越来越重要,而未来也会有更多的企业把业部署在FPGA上。

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腾讯认证从业者考试攻略

考试大纲从官方考试大纲资料扒过来的:知识域百分比计算基础20%产品基础知识20%网络产品基础知识15%CDN产品基础知识10%存储产品基础知识15%数据库产品基础知识10%安全产品基础知识 重点是架构的第二模块重点是了解腾讯产品的分类、功能和优势,基本的选型原则和计费方案。CVM:提供安全可靠的弹性计算。可以在端获取和启用 CVM,实现计算需求。 GPU: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、稳定、弹性的计算,提供和标准一致的管理方式。 FPGA:是基于FPGA(Field Programmable Gate Array)现场可编程阵列的计算,支持快部署FPGA计算实例。 第四模块主要介绍CDN基础知识以及腾讯CDN的主要功能、相关技术、产品特性和计费方案等。目的是了解CDN的由来以及相关、腾讯CDN产品的功能、优势、使用场景和计费原理。

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    给 AI 换个“大动力小心脏”之通用 CNN 设计

    导语基于FPGA的通用CNN设计,可以大大缩短FPGA开发周期,支持业深度学习算法快迭代;提供与GPU相媲美的计算性能,但拥有相较于GPU数量级的延时优势,为业构建最强劲的实时AI能力。 一方面需要FPGA提供相较于CPUGPU有足够竞争力的低延时高性能,一方面需要FPGA的开发周期跟上深度学习算法的迭代周期,基于这两点我们设计开发了一款通用的CNN。 对于无法将中间层feature map完全存储在片上的模型,我们在设计上,在Channel维度上引入了slice分片的,在feature map维度上引入了part分片的。 通用的RNNDNN平台正在紧张研发过程中,FPGA为业构建最强劲的实时AI能力。 在端,2017年初,我们在腾讯首发了国内第一台FPGA公有,我们将会逐步把基础AI能力推出到公有上。

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    腾讯总监手把手教你,如何成为 AI 工程师?

    梳理好这些,结合实际应用,化整为零逐步理解和吸收,有的放矢,不可操之过急。   2.2 自底往上的学习方法,想要从基本学习建议结合应用场景先动手实践,再逐步细化。 8.2 腾讯 GPU腾讯推出基于 NVIDIA 最新企业级产品(M40和P40)的产品 GPU 和 GPU 黑石,其中,基于M40的 GPU 已于2016年底正式上线。 GPU拥有高达6144个核心、单机峰值计算能力突破14T Flops单精度浮点运算,0.4T Flops 双精度浮点运算。 目前腾讯GPU已开放官网申请。8.3 腾讯 FPGA腾讯在年前宣布推出国内首款高性能异构计算基础设施“ FPGA ”。 2) 腾讯官方 FPGA IPAlexnet 网络模型预测(已上线)— 用于图片鉴黄的粗筛Googlenetv1 网络模型预测(今年上半年)— 用于图片鉴黄的精选同步开放的还有内部使用的图片压缩

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    腾讯 FPGA优惠_FPGA 实例_硬件 - 腾讯优惠

    性能硬件,降低延时FPGA 通过专用的 PCI Express (PCIe) 结构连接到您的 FPGA 实例,透传 FPGA 性能,极致发挥 FPGA 性能;与仅使用 CPU 的相比, 易用即买即用,快部署与 CVM、负载均衡 CLB、对象存储 COS 等多种产品无缝接入,内网流量免费;采用与 CVM 一致的管理方式,提供 FPGA 硬件开发环境,降低学习成本,简单易用 腾讯 FPGA优惠地址》》产品功能述:腾讯推出全新 FPGA 型实例。目前,该实例已提供三种实例规格,搭载 Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA。 腾讯 FPGA优惠地址》》计算能力:硬件FPGA 实例使用 FPGA 硬件协同执行浮点数计算和图形处理等,借助 FPGA 实例,您可以轻松地使用 FPGA 为您的工作负载部署硬件 核240搭载SSD盘万兆网络腾讯 FPGA优惠地址》》FPGA 镜像腾讯官方提供若干免费的 FPGA 镜像,您可参照腾讯提供的入门指引,使用 FPGA 镜像部署环境,实现硬件

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    腾讯 FPGA优惠地址》》腾讯2860元代金优惠券免费领取》》腾讯3折优惠地址》》腾讯FPGA腾讯FPGA FPGA Cloud Computing)是基于 您可以在FPGA实例上编程,为您的应用程序创建自定义硬件。我们为您提供可重编程的环境,您可以在FPGA实例上多次编程,而无需重新设计硬件,让您能更专注于业发展。 性能硬件,降低延时FPGA 通过专用的 PCI Express (PCIe) 结构连接到您的 FPGA 实例,透传 FPGA 性能,极致发挥 FPGA 性能;与仅使用 CPU 的相比, 腾讯 FPGA优惠地址》》腾讯2860元代金优惠券免费领取》》腾讯3折优惠地址》》产品功能述:腾讯推出全新 FPGA 型实例。 腾讯 FPGA优惠地址》》腾讯2860元代金优惠券免费领取》》腾讯3折优惠地址》》计算能力:硬件FPGA 实例使用 FPGA 硬件协同执行浮点数计算和图形处理等,借助

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    腾讯 CVM 相关

    腾讯 CVM(Cloud Virtual Machine)相关使用腾讯 CVM 之前,您还需要了解以下:实例:端的虚拟计算资源,包括 CPU、操作系统、网络、磁盘等最基础的计算组件 实例类型:腾讯提供的的各种不同 CPU、内存、存储和网络配置。可以参考 实例规格 了解更多。镜像:指 CVM 运行的预制模版,包括预配置的操作系统及预装软件。 腾讯 CVM 提供 Windows,Linux 等多种预制镜像。本地盘:与实例处于同一台物理上的,可被实例用作持久存储的设备。 简单理解,内网 IP 提供局域网(LAN)之间互相访问。公网 IP 在用户在实例上需要访问 Internet 时使用。 弹性IP:专为动态网络设计的静态公网 IP,满足快排障需求。

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    FPGA,你为什么这么牛?

    最近几年,FPGA这个越来越多地出现。 例如,比特币挖矿,就有使用基于FPGA的矿机。还有,之前微软表示,将在数据中心里,使用FPGA“代替”CPU,等等。 数据中心是租给不同的租户使用的,如果有的机上有神经网络卡,有的机上有 Bing 搜索卡,有的机上有网络虚拟化卡,任的调度和的运维会很麻烦。 除了每台提供都需要的网络和存储虚拟化FPGA 上的剩余资源还可以用来 Bing 搜索、深度神经网络(DNN)等计算任。 来源:在 MICRO16 会议上,微软提出了 Hardware as a Service (HaaS) 的,即把硬件作为一种可调度的,使得 FPGA 的集中调度、管理和大规模部署成为可能。 来源:从第一代装满 FPGA 的专用集群,到第二代通过专网连接的 FPGA 卡集群,到目前复用数据中心网络的大规模 FPGA ,三个思想指导我们的路线: 硬件和软件不是相互取代的关系,而是合作的关系

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    专访 | 腾讯学习平台技术负责人黄明,详解 DI-X 深度学习平台

    之心对腾讯 T4 专家、腾讯学习平台技术负责人黄明进行了采访,从中得到了答案。机之心:深度学习平台不是一个新鲜,国内外一些公司早已尝试研发深度学习平台,部分公司已见成效。 随着系统的成熟和外部需求的增,腾讯决定对外开放这一能力。机之心:腾讯一直致力于降低人工智能的使用门槛,曾推出大数据平台数智方略,并于去年年底发布万象优图。 机之心:今年 1 月 20 日,腾讯就看中 FPGA 在实现深度学习技术的巨大潜力,推出国内首款 FPGA ,从底层计算在各场景中的应用,引起业内热议。 目前,用户对于 FPGA 的使用效果及反响如何? 腾讯是国内首家在端开放 FPGA 计算商。机之心:开放 FPGA 使用申请的进展如何?

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    腾讯国内首款FPGA,性能是通用CPU30倍以上

    企业可以通过FPGA进行FPGA硬件编程,可将性能提升至通用CPU的30倍以上。 端的数据中心业日新月异,更需要一种高性能、高灵活的底层硬件结构,所以FPGA联合团队通过端开放FPGA计算,从硬件层面计算在各个场景中的应用,降低企业的使用门槛和成本。 腾讯FPGA芯片上DDR内存、外围电路和散热片,设计成PCIE板卡。这种FPGA板卡被安装在的主板上,用户通过网络远程访问,开发调试FPGA,并用其特定业。 另外,FPGA的开发使用硬件描述语言,缺乏软件领域非常广泛使用的框架,导致开发周期漫长。一般来说,FPGA开发周期是软件开发的三倍左右。综上所述的这些问题,决定了FPGA行业的颠覆和革命。 针对一些希望使用低延时的高质量计算的小型公司而言,可以使用FPGA计算,不用耗费大量人力进行高性能计算方面的开发,很简单地就可以把高性能的计算集成到自己的网络平台,达到提升用户体验的目的

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    腾讯FPGA访谈:国内首款FPGA化的设计初衷、应用场景和价值

    企业可以通过FPGA进行FPGA硬件编程,可将性能提升至通用CPU的30倍以上。 端的数据中心业日新月异,更需要一种高性能、高灵活的底层硬件结构,所以FPGA联合团队通过端开放FPGA计算,从硬件层面计算在各个场景中的应用,降低企业的使用门槛和成本。 腾讯FPGA芯片上DDR内存、外围电路和散热片,设计成PCIE板卡。这种FPGA板卡被安装在的主板上,用户通过网络远程访问,开发调试FPGA,并用其特定业。 另外,FPGA的开发使用硬件描述语言,缺乏软件领域非常广泛使用的框架,导致开发周期漫长。一般来说,FPGA开发周期是软件开发的三倍左右。综上所述的这些问题,决定了FPGA行业的颠覆和革命。 针对一些希望使用低延时的高质量计算的小型公司而言,可以使用FPGA计算,不用耗费大量人力进行高性能计算方面的开发,很简单地就可以把高性能的计算集成到自己的网络平台,达到提升用户体验的目的

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    国内首款 FPGA ,性能是通用 CPU 30 倍以上

    端的数据中心业日新月异,更需要一种高性能、高灵活的底层硬件结构,所以 FPGA 联合团队通过端开放 FPGA 计算,从硬件层面计算在各个场景中的应用,降低企业的使用门槛和成本。 腾讯FPGA 芯片上 DDR 内存、外围电路和散热片,设计成 PCIE 板卡。这种 FPGA 板卡被安装在的主板上,用户通过网络远程访问,开发调试 FPGA,并用其特定业。 另外,FPGA 的开发使用硬件描述语言,缺乏软件领域非常广泛使用的框架,导致开发周期漫长。一般来说,FPGA 开发周期是软件开发的三倍左右。 针对一些希望使用低延时的高质量计算的小型公司而言,可以使用 FPGA 计算,不用耗费大量人力进行高性能计算方面的开发,很简单地就可以把高性能的计算集成到自己的网络平台,达到提升用户体验的目的 开发者开发进度的同时也为开发团队提供一个将自己开发的 IP 进行交易的平台。最后,腾讯 FPGA 提供专业安全防护。部署到上,将享受与同等的安全基础防护和高防

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    如何评价微软在数据中心使用FPGA代替传统CPU的做法?

    数据中心是租给不同的租户使用的,如果有的机上有神经网络卡,有的机上有 Bing 搜索卡,有的机上有网络虚拟化卡,任的调度和的运维会很麻烦。 除了每台提供都需要的网络和存储虚拟化FPGA 上的剩余资源还可以用来 Bing 搜索、深度神经网络(DNN)等计算任。 来源:在 MICRO16 会议上,微软提出了 Hardware as a Service (HaaS) 的,即把硬件作为一种可调度的,使得 FPGA 的集中调度、管理和大规模部署成为可能。 来源:从第一代装满 FPGA 的专用集群,到第二代通过专网连接的 FPGA 卡集群,到目前复用数据中心网络的大规模 FPGA ,三个思想指导我们的路线: 硬件和软件不是相互取代的关系,而是合作的关系 当我们用 FPGA 了 Bing 搜索、深度学习等越来越多的;当网络虚拟化、存储虚拟化等基础组件的数据平面被 FPGA 把持;当 FPGA 组成的「数据中心平面」成为网络和之间的天堑…

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    深度 | 如何评价微软在数据中心使用 FPGA

    数据中心是租给不同的租户使用的,如果有的机上有神经网络卡,有的机上有 Bing 搜索卡,有的机上有网络虚拟化卡,任的调度和的运维会很麻烦。 除了每台提供都需要的网络和存储虚拟化FPGA 上的剩余资源还可以用来 Bing 搜索、深度神经网络(DNN)等计算任。 来源:在 MICRO16 会议上,微软提出了 Hardware as a Service (HaaS) 的,即把硬件作为一种可调度的,使得 FPGA 的集中调度、管理和大规模部署成为可能。 来源:从第一代装满 FPGA 的专用集群,到第二代通过专网连接的 FPGA 卡集群,到目前复用数据中心网络的大规模 FPGA ,三个思想指导我们的路线: 硬件和软件不是相互取代的关系,而是合作的关系 当我们用 FPGA 了 Bing 搜索、深度学习等越来越多的;当网络虚拟化、存储虚拟化等基础组件的数据平面被 FPGA 把持;当 FPGA 组成的「数据中心平面」成为网络和之间的天堑…

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    深度 | 如何评价微软在数据中心使用 FPGA

    数据中心是租给不同的租户使用的,如果有的机上有神经网络卡,有的机上有 Bing 搜索卡,有的机上有网络虚拟化卡,任的调度和的运维会很麻烦。 除了每台提供都需要的网络和存储虚拟化FPGA 上的剩余资源还可以用来 Bing 搜索、深度神经网络(DNN)等计算任。 来源:在 MICRO16 会议上,微软提出了 Hardware as a Service (HaaS) 的,即把硬件作为一种可调度的,使得 FPGA 的集中调度、管理和大规模部署成为可能。 来源:从第一代装满 FPGA 的专用集群,到第二代通过专网连接的 FPGA 卡集群,到目前复用数据中心网络的大规模 FPGA ,三个思想指导我们的路线:硬件和软件不是相互取代的关系,而是合作的关系 当我们用 FPGA 了 Bing 搜索、深度学习等越来越多的;当网络虚拟化、存储虚拟化等基础组件的数据平面被 FPGA 把持;当 FPGA 组成的「数据中心平面」成为网络和之间的天堑…

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    FPGA:面向数据中心和的探索和实践

    以下是腾讯FPGA专家章恒在“2018可信大会”上做的——《FPGA:面向数据中心和的探索和实践》的演讲全文: 章恒:各位嘉宾下午好,我是来自腾讯的章恒,今天分享的主题是《FPGA:面向数据中心和上的探索和实践 在FPGA方面,微软做到每一台都带有一个FPGA,用作数据中心的应用,国内百度、阿里、腾讯都有用FPGA做应用。 图片转码和AI获得了腾讯卓越研发奖,2017年,我们是国内第一家发布FPGA的厂商,我们也参FPGA顶级会议参展:FPGA2018。 这个编译在使用的时候,用户只需要把AI模型通过编译转化成FPGA认识的指令,通过这些指令来指导FPGA,通过这种方法使FPGA的易用性提高。第三部分介绍一下在FPGA方面的发展。 前面讲的都是FPGA本身。我们在通过FPGA,跟各行各业相接触的过程中,我们也针对各个行业中,需要做高性能计算的场景做具体的应用

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    视频编码复杂度持续增端硬编码方案优势凸显

    视频编码复杂度增: 随着视频编解码市场的风变幻以及消费者对更高质量视频的需求,视频内容提供商,广播商和OTT(Over The Top)提供商正面临视频编码的巨大开销。 新的编解码如H.265和VP9因为复杂度的增需要5倍左右的开销。当前,AV1需要超过20倍的开销。此外,SD、HD和UHD视频进一步转向更高的质量,例如HDR,10bit,更高的帧率。 目前360视频和Facebook的6DoF (Degrees of Freedom)视频需求越来越多,编码开销增了至少4倍。 端硬编码方案更具优势: 随着编码复杂度持续增,过去一年一种新类型的(FPGA)如雨后春笋般在市场上出现。与通过使用一种指令集进行编程的CPU或GPU不同,FPGA通过电路布线实现。 总共的花费包括f1和Codec大只有3美元。与使用多个c4相比,节省了10倍左右的开销并且避免了并行多路直播视频产生过高的复杂度。

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    在白盒中引入智能网卡(NIC)

    特定的计算运营商已经逐步向NIC添更多的处理能力和促进NIC智能化发展,使得在白盒上运行的网络包在进入网络之前可以获得更高的性能和更高的总体基础设施效率。 通信应用需要高吞吐量和一致的低等待时间,需要高IO率的处理能力,以便能够为网络功能传送所需的水平协议(SLA)。 正如我们在这一系列关于NFV性能的文章中所展示的,旨在NFV和SDN网络的许多技术都是围绕白盒或NIC,为网络基础设施提供更高效的链接。 Firestone表示NIC需要一个FPGA芯片来支持可编程性,并从CPU中卸载某些网络功能处理,还能支持40 Gbs的线密。 智能NIC的很可能进一步发展成为白盒网络设备包的一部分。它已经被纳入到开放计算项目(OCP)的NIC规范中,其中NIC制造商如Mellanox是其成员,并且为OCP环境设计高NIC。

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    CloudLite认证笔记 CVM 产品认证

    认证链接 腾讯CloudLite认证 CVM 产品认证 目录 在线学习 产品介绍 腾讯CVM的重要 腾讯CVM操作指引 腾讯产品在线迁移热点解析 腾讯产品离线迁移操作解析 动手实践 基于 CentOS 搭建 WordPress 个人博客 证书展示 知识点摘记 方案的历史演进:虚拟主机 -> 独立主机 -> VPS主机 -> CVM(弹性可伸缩的计算 实时高的并行计算能力和浮点计算能力 高并行,高吞吐 应用场景:深度学习,科学计算,视频编解码,远程图形工作站,非线性编辑 FPGA 应用场景:基因组学研究,金融分析 专用宿主机CDH 独享宿主机资源 ,搭载虚拟化平台,可创建主机 CVM重要 地域(region)、可用区(zone) CVM实例(实例,命名,管理,安全) 实例类型:标准型,高IO型,内存型,计算型,异构计算型,大数据型,批量型 镜像 优势项:部署时长,部署过程,安全性,适用情况 镜像类型:公共镜像,市场镜像,自定义镜像,共享镜像 存储 按存储介质:SSD硬盘,高性能硬盘,普通硬盘 按使用场景:系统盘,

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    从JPEG WebP到HEIF FPGA实时图片转码架构

    ,尤其是针对端的计算。 举个例子,一个单机500个QPS,如果不经过FPGA已经不算低了,但是一百万个QPS的时候就需要2000台,这已经是非常大的体量了。 延时是CPU怎么都解决不了的问题,吞吐撑死就是有钱、堆,堆一万台,每一个workload该是多少毫秒还是多少毫秒。这是计算代差的问题,与电和蒸汽时代的差别一样,不是说靠吞吐堆的。 平台除了AI,很少上ASCII计算就是因为不灵活,我们很多用户一配,华北阿里好几个可用期,万一可用期里没有呢? 就是售罄或者是资源调配不过来,ASCII很难几个小时内调配,我们认为存量资源有可能用ASCII,但是弹出来的资源还得用可编程资源,FPGA就像CPU一样是最符合资源池和完全可编程资源池的计算资源

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      腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……

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