SDSC和威斯康星州IceCube粒子天体物理学中心的研究人员已成功使用亚马逊Web Services，Microsoft Azure和Google Cloud Platform上的数千个GPU成功完成了第二项计算实验。
注册网址为：注册 - 腾讯云 (tencent.com)，注册界面如下方图1所示。
2022年10月17日，ZYCGR22011901发布《公有云服务采购项目》单一来源采购公示，预算 76 万元。 拟采购的货物或者服务的说明： 单一来源原因 本次公有云资源服务采购，是为了满足实验室张康课题组生信科研任务需要，课题组相关的科研分析应用系统已经在火山引擎公有云稳定运行一年。 在此期间，火山引擎公有云产品功能丰富满足科研需求，产品性能可靠稳定未出现任何故障，并提供了一对一的专属服务，强有力支撑了课题组大量科研成果的产出。火山引擎在生物医学数据分析及人工智能模型构建方面，具备以下突出能力，可帮助
6月16日，腾讯量子实验室与清华大学物理系在北京签署合作备忘录，双方就功能材料数据库、机器学习辅助的材料计算方法、材料虚拟筛选云平台等领域展开探讨，达成合作。清华大学物理系段文晖院士与腾讯量子实验室负责人、腾讯杰出科学家张胜誉共同签署了合作备忘录，清华大学物理系徐勇教授、腾讯量子实验室专家研究员郝少刚、腾讯科学技术协会张谦秘书长等参与了签署仪式。 近年来，腾讯持续加大基础科学研究投入，人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算融合的 ABC2.0 核心技术布局逐渐完善，建立了人工智能、量子
NVIDIA于今日发布AI-on-5G方案，并宣布将与谷歌云合作，建立一个 AI-on-5G 创新实验室，以期加快为企业、智慧城市和智能工厂开发和部署基于 AI 的解决方案。
为了满足企业在数字化转型过程中对更新迭代生产力工具的需求，灵雀云近日推出了云原生 MLOps 解决方案，帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务。
为提高深圳制造业竞争力，实现传统制造业转型升级和产业健康蓬勃发展，由“科创中国”大湾区联合体、深圳市科学技术协会、深圳市工业和信息化局指导，深圳市科技交流服务中心、深圳市人工智能行业协会主办的第四届智能制造创新高峰论坛在深圳福田举行。 腾讯优图作为深圳市人工智能行业协会的副会长单位，在本次论坛上，腾讯云AI副总经理、AI开发平台资深技术专家李世平，特别分享了《腾讯云TI平台公有云全新发布》主题演讲，希望通过腾讯云TI平台帮助传统制造企业实现AI的落地应用，实现降本增效作用。 1 人工智能应用落地的现实
为深化和推进高校学生在云计算领域的学习，腾讯云计算联合腾讯高校合作、腾讯优图实验室发起「云+校园」腾讯云计算高校分享会系列活动，旨在通过业界经验分享与产品实践体验，帮助高校学生了解云计算与提升动手实践能力。同时，腾讯云计算还将进一步加强针对高校师生的高性能算力支持，并持续投入优质云计算学习资源赋能课程建设与人才培养。 钟灵水木地，毓秀清华园。5月17日，「云+校园」腾讯云计算高校分享会首站来到清华学府，走进软件学院深度学习课堂。来自腾讯优图实验室的专家为近百位研究生和本科生介绍了深度学习推理框架 TN
不管你是职场萌新，还是公司老油条，面对一个新事物的时候，你都会回归新手村从0开始。
本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接：https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测，专题内容偏向于掌握技能，学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。
机器之心原创 作者：泽南 从自动驾驶到推荐系统，机器学习的开发现在都可以用统一的平台完成了。 不同机器学习任务，用统一的平台实现，速度成倍提升，GPU 调度 0 碎片，这是火山引擎最新开放的技术。 7 月 20 日，火山引擎 FORCE 原动力大会在北京举行。在活动中，品牌发布刚一年的火山引擎公布了一系列最新能力。 在 AI 方面，火山引擎推出了机器学习与智能推荐平台多云部署解决方案。据火山引擎机器学习系统负责人项亮介绍，字节跳动内部抖音、西瓜视频、飞书等不同业务的 AI 训练任务，都基于统一的训练平台提交
6月29日，DevOps国际峰会在北京盛大开幕。腾讯数据平台部高级工程师罗韩梅做了主题为“腾讯基于Kubernetes的企业级容器云平台GaiaStack”的演讲。 以下为演讲内容： GaiaStac
NVIDIA GTC 2021 大会目前正在线上召开。在本次大会上，腾讯云高级计算产品经理邹弘宇 Leonard 就 CloudXR 平台在云端的部署与应用展开分享，并介绍了 CloudXR 2.0 版本在腾讯云上的部署使用及优秀合作伙伴的成功应用案例。 去年12月的 GTC China 2020 大会期间，腾讯云官宣成为国内首家支持 NVIDIA CloudXR 方案的公有云厂商。经过数月的研发和版本迭代，当前 CloudXR 2.0 版本已经成功在腾讯云 GPU 云服务器的 GN7vw（T4），GN
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
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
在 KubeCon 欧洲，我们听说了很多关于 AI 和 Kubernetes 的当前和未来关系，Kubernetes 最初是构建为无状态的编排器。
b. 申请网址：https://cloud.tencent.com/apply/p/1eue03bddc1，并填写相应内容；
作为一名深度学习科研人员，小编我可是深受模型训练的困扰：一个模型要跑几天几夜，结果最后发现有一步错了 ...从头再来
自从2006年深度学习开始展露头角，到2012年前后彻底爆发，再到现在算法已经趋于成熟（某种极限），那么有一些问题已经比较明朗了。
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。
还记得 CVPR 2015 开完会回来，感觉大家都在讨论 deep learning，convolutional neural network，当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集，结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板，让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑，我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑，结果没过多长时间，大家都不用了，只用自己的笔记本，所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
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
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.
11月11日~16日，2018年全球超算领域年度盛会、全球超级计算大会（SC18）在美国得克萨斯州达拉斯召开。昨天，Nvidia CEO黄仁勋发表了主旨演讲，简单说，就是未来计算的大旗放心交给英伟达来抗。
选自Minimaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型，然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言，动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率，并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是，使用
作者：施少怀 褚晓文 编译：弗格森 马文 【新智元导读】这篇论文评估了四个state-of-the-art 的分布式深度学习框架，即Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow分别在单个GPU、多GPU和多节点的环境中的表现。 在学术和产业界，深度学习框架都已经被广泛地部署在面向深度学习应用的GPU服务器中。在深度神经网络的训练过程中，有许多标准的进程或者算法，比如卷积或者随机梯度下降（SGD），但是，不同的框架的运行性能是不一样的，即使是在相同的GPU硬件下运行相同深度的模型
2019 AI开发者大会是由中国IT社区 CSDN 主办的 AI 技术与产业年度盛会，2019 年 9 月 6-7 日，近百位中美顶尖 AI 专家、知名企业代表以及千余名 AI 开发者齐聚北京，进行技术解读和产业论证。
| 导语 大规模的强化学习需要海量的异构计算资源，批量快速启停训练任务，高频更新模型参数，跨机跨进程共享模型数据等。传统的手工管理模式操作繁琐，面临诸多不确定性，带来的各种挑战无法支撑大规模强化学习的场景。本文介绍了腾讯内部某业务基于 TKE 构建大规模强化学习解决方案，以及与传统手工模式对比该方案带来的优势。
AI科技评论按：7月13日，网易在杭州举办的网易云创大会上带来多款人工智能事业部研发的产品。此次，也是网易人工智能事业部第一次出现在大众面前，这个事业部是否和阿里人工智能实验室，腾讯人工智能实验室一样神秘呢？ 最近可能大家刷朋友圈经常会看到这样的标题，「BAT如何布局人工智能产业」，「BAT如何抢夺AI领域人才」，「BAT人工智能实验室大揭底」等等。不可否认，BAT是国内互联网科技领域三巨头，他们各自成立的人工智能实验室的架构、研究方向及研究领域都深受外界关注。其实除了百度，阿里，腾讯三家以外还有一家互联网
机器之心报道 机器之心编辑部 MLPerf 是一项机器学习公开基准，展示了每个参与机构在特定任务上利用自有资源所能达到的最佳性能。该基准于今年 5 月启动，已经得到了来自 30 多个公司的研究者和科
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。
之前几期，我们介绍了挖矿木马威胁被许多人低估，参考疫情防控措施可以对挖矿木马威胁层层防御。这一期，我们向朋友们详细介绍腾讯安全技术团队如何利用人工智能方法，开发出BinaryAI引擎对样本文件进行软件成分分析，使未知挖矿木马检测能力大幅提升，目前腾讯主机安全（云镜）已率先集成BinaryAI引擎。
这一期，我们向朋友们详细介绍腾讯安全技术团队如何利用人工智能方法，开发出BinaryAI引擎对样本文件进行软件成分分析，使未知挖矿木马检测能力大幅提升，目前腾讯主机安全（云镜）已率先集成BinaryAI引擎。
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。
2022年11月3日，北京——摩尔线程2022秋季发布会今日在北京中关村国家自主创新示范区成功举办。发布会上，摩尔线程推出全新多功能GPU芯片“春晓”、基于MUSA架构打造的业内首款国潮显卡MTT S80和面向服务器应用的MTT S3000，以及元计算一体机MCCX。这是时隔7个月后，摩尔线程多功能GPU产品迭代创新实现的又一次跨越。
杨净 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在学校里学AI最头疼的是什么？ 排第一的肯定是组里算力不够，而且是永远不够，即使春节都不够。 我一个师妹最近就向我吐槽： 找导师吵了架终于在春节前回了老家，但过年时间也得炼丹！ 实验室的显卡还不够用，现在家里只有个笔记本，根本跑不动！ 我去问了一圈，发现AI学子春节也要炼模型这种事，还挺普遍。 比如投国际会议的，ECCV今年截止日期是3月7日，时间很紧张。 CVPR更要命，Rebuttal截止到2月1日大年初一早上8点，大年三十晚上写论文，真·难
:::info 腾讯云高性能应用服务(Hyper Application lnventor，HA)，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。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在 HA] 中，根据应用智能匹配并推选出最适合的 GPU 算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比此外，HAI的一键部署特性让您可以在短短几分钟内构建如 StableDifusion、ChatGLM 等热门模型的应用环境。而对于 Al 研究者，我们的直观图形界面大大降低了调试的复杂度，支持jupyterlab、webui 等多种连接方式，助您轻松探索与创新。现在，只需打开浏览器，HAI 便为您打开了一片无限可能的高性能应用领域。 :::
KubeCon + CloudNativeCon 首次登陆中国上海。这意味着中国Kubernetes 爱好者们齐聚上海来参与这场全球范围内最大的 Kubernetes 技术盛会。数据平台部高级工程师宋盛博在大会上介绍了腾讯企业级容器云平台GaiaStack在机器学习场景的实践，即《Deep CustomizedKubernetes for Machine Learning in Tencent》
腾讯云高性能应用服务(Hyper Application lnventor，HA)，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。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在 HA] 中，根据应用智能匹配并推选出最适合的 GPU 算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比此外，HAI的一键部署特性让您可以在短短几分钟内构建如 StableDifusion、ChatGLM 等热门模型的应用环境。而对于 Al 研究者，我们的直观图形界面大大降低了调试的复杂度，支持jupyterlab、webui 等多种连接方式，助您轻松探索与创新。现在，只需打开浏览器，HAI 便为您打开了一片无限可能的高性能应用领域。
随着人工智能技术的发展，机器学习应用场景越来越广泛，从智能语音助手到自动驾驶，从智能推荐到图像识别，都需要大量的计算资源来支持。而GPU作为一种高效的计算资源，越来越受到关注，成为机器学习加速计算的重要工具。然而，跨硬件通用加速缺乏跨平台跨硬件的通用API，不同显卡实现高效算子十分困难和复杂。
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识：https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算，在较新的微架构中，专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心，因此，人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
深度学习三巨头Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton于2015年5月底发表于《Nature》杂志的综述文章“Deep Learning”表明，深度学习算法已经成为解决各种行业问题、赋予应用智能的关键技术之一，即便从整个自然科学界来看，深度学习对人类未来的发展也是影响深远。 当然，Yoshua Bengio也在最近的博文中表示，AI光靠几个媒体明星是远远不够的，需要成千上万科学家和工程师的工作，才能达成更大的进步并实现更多的应用。在深度学习领域，我们平日关注的更多是在
在医改大政策风向标的背后，是资本逐鹿试水，商业试错。互联网+医疗成为构建新时代下智慧医疗的生态圈。但是，医疗信息化就等于真正的智慧医疗吗?或者说只是智慧医疗的基础?若论更加务实的智慧医疗则是在信息化基
如今，如何用更低的成本实现更高的效能，成为众多企业数字化转型当中首要关注的问题。 在AI领域，大家为了追求高精度业务效果，往往会使用数据训练模型和深度学习网络，进行分布式大规模机器训练，然后将复杂高精度模型进行推理服务部署。 整个过程中，因处理数据、搭建基础训练和推理环境会带来较高的人力成本，因训练周期长以及推理时延高会带来较高的机器成本。 腾讯云TI-ONE平台可在两方面都帮客户降本增效，通过在数据接入加工、模型训练、模型服务等阶段提供平台化能力帮客户降低人力成本；通过在训练和推理两个阶段提供TI-ACC
AI 研习社按：谷歌去年年中推出的 TPUv1 一度让英伟达感受到威胁将近，而现在的谷歌 TPU 二代 TPUv2 则着着实实得将这份威胁变成了现实，去年的评测中英伟达 Tesla V100 尚能不惧谷歌 TPUv1 的挑战，但是现在谷歌 TPU 二代来了，英伟达 Tesla V100 尚能战否？
【新智元导读】英特尔与英伟达在数据中心市场激烈竞争：截止 4 月 30 日，英伟达的收入同比增长了 48%，达到 19.4 亿美元；但数据表明，英特尔不仅没有失去数据中心市场，地位反而更加稳固。另一方面，在个人训练深度学习模型时，也会在云端 CPU 和 GPU 间做出选择。前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则，在有些情况下，使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。 英特尔和英伟达正在新的市场——蒸蒸日上的数据中心上展开竞争，而其中核心的部分自然是人工智能（AI）。截止 4
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