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技术介绍

大家可能都知道CVM底层的技术是,那么是什么呢,它是怎么来的?大家看到CVM的SLA能做99.95%以上的稳定性,甚至超越了承载的物理机的可靠性,靠的是什么原理? CPU、内存、磁盘又是如何实现的呢?这里有你想要知道的答案,详情请看PPT技术介绍-elontian.pptx

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GPU

redirect=1014&cps_key=6f5f5aedea72d213ca302d15938d0f44&from=consoleGPU**的简介**GPU GPU Cloud Computing 腾讯 GPU 的特性选型丰富腾讯提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择,分别针对计算负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求。 安全防护不同用户之间资源全面隔离,保障您的数据安全,完善的网络监控保障您的网络安全。同时,GPU 安全无缝对接,享有同等的基础安全基础防护和高防。 目前,GPU已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式。易于入门GPU 实例创建步骤与 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。极致性能GPU 突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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    GPU

    GPU 的简介GPU GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的计算,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习 查看配置机型 >>简单管理GPU 采用和 CVM 一致的管理方式,无需跳板机登录,简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引,免去高学习成本。 安全防护不同用户之间资源全面隔离,保障您的数据安全,完善的网络监控保障您的网络安全。同时,GPU 安全无缝对接,享有同等的基础安全基础防护和高防。 目前,GPU已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式。查看定价表 >>易于入门GPU 实例创建步骤与 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。极致性能GPU 突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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    游戏技术概述

    GPU:随着AI、大数据的发展,推动了高密度GPU的发展。 虽然还不是特别贴合游戏,但已经有了一个比较好的基础 :这里的技术包含了机、容等隔离技术,也包含了GPU技术。针对不同的场景,会有不同的考虑。 在Linux OS + Linux VM(vGPUGPU Passthrough)方案里,用机和GPU来实现GPU资源的隔离和调度。   一种是vGPU,即GPU方案。 另外,该方案在GPU上的实现,同Linux VM。 Android游戏 基于(x86ARM)的方案,需要用到kvm(CPU、MEM)和qemu(IO)的技术。

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    什么是的优势!

    这些资源的新部分是不受现有资源的架设方式,地域或物理配置所限制。为什么要的优势是什么? 第三加速应用部署,采用技术只需输入激活配置参数、拷贝机、启动机、激活机即可完成部署,实现大规模快速部署,大大缩短了部署时间,免除人工干预,降低了部署成本,青果三十分钟不到记得部署好一台 第四提高可用性,通过用户可以方便地备份机,在进行机动态迁移后,可以方便的恢复备份,或者在其他物理机上运行备份,大大提高了的可用性。 第六动态调度资源,在技术中,数据中心从传统的单一变成了统一的资源池,用户可以即时地调整机资源,同时数据中心管理程序和数据中心管理员可以灵活根据机内部资源使用情况灵活分配调整给机的资源 在当前各种资源都非常紧张的情况下特别是硬件价格上涨的情况下,使用可以说是非常有必要的。 QQ截图20191025135459.jpg

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    剖析-1

    每个物理都有自己的CPU、内存、IO等,内部还会有交换机华为叫v-switch,通过v-switch来执行软交换,v-switch是通过CPU出来执行软交换行为,其作用是实现内部机业的互通 通过安装操作系统,在此基础上部署机,机中可以安装主流的操作系统,VM以寄居的形式处在物理之上,同时机之间互相并列且隔离共用底层的一套硬件设备,机内部的操作系统叫gust os与物理的 物理通过一系列的资源切片,如CPU分成多个V-CPU、物理内存复用、同时IO芯片组也支持多channle,可以把的计算机资源组织给不同的机,多机共用一套硬件资源从而答复提升利用率, 机做完后可灵活迁移、迁移后机以文件的形式落地,这样可以做到机与物理之间解耦,方便对机做任何生命周期的操作如“删掉、重启、迁移”,关机后物理资源会被重新释放。 华为软件是fusion computer,是一款基于ZEN开发的一套软件,每台物理机都要安装操作系统-fusion computer,该平台有2个组件:VRM和CAN,每台主机安装的操作系统装的就是

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    腾讯:把GPU分开卖是黑科技吗?

    然而,一直以来,囿于GPU切分难度较高,用户不论是购买GPU硬件,还是购买GPU,都只能整块购买。这样有两个结果:1. 使用门槛较高。 GN7实例的特性,也十分适合互联网业中人工智能业的批量部署以及游戏,ARVR在端的应用。目前,GN7实例已经在腾讯自有的智能钛弹性模型(TI-EMS)上实现了应用。 结合用于GPU的 vComputeServer软件,腾讯客户可以灵活选择在环境中运行GPU加速的工作负载,从而在提高安全性和利用率的同时降低成本。 相比过往进程级别的GPU,GN7的升级点在于其提供的设备级vGPU是完全模出来一个GPU设备,在支持GPU硬件的绝大多数特性的同时,还能够做到操作系统级别的隔离,而且不同的用户使用也不用担心资源争抢的问题 AI开发者获悉,下周在苏州举办的GTC大会上,腾讯将会演示NVIDIA GPU加速的,并介绍如何从端部署AI工作负载。

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    腾讯计算产品全家桶

    产品名全称简称应用场景CVMCloud Virtual MachineCVM电商、游戏、教育类GPUGPU Cloud ComputingGPU深度学习、视频编解码FPGAFIELD CMP纯物理机使用场景,无,如数据库产品以上表格地址:https:docs.qq.comsheetDTkNvV3FWdmlpdXNu其中最常用的三个产品 CVM、GPU和黑石物理机。 组织结构image.png 用户使用产品路径以下整理了用户使用腾讯主机的核心路径和案例。 常见问题连接不上如何排查? https:www.bilibili.comvideoBV1564y1u72Z机安全组介绍https:www.bilibili.comvideoav92571200按照自己的应用场景,如何购买资源最划算

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    腾讯GPU_高性能_高速计算 - 腾讯优惠

    腾讯 GPU 优惠地址》》点击进入腾讯 GPU 优惠地址》》腾讯GPU 拥有高速计算与图形处理能力的腾讯 GPU 优惠地址》》GPU 的简介GPU 产品优势采用业界领先的 AMD S7150 SR-IOV 硬件解决方案,稳定性,安全性和效率比软件解决方案有天然的优势。 单物理GPU最高可达 3.77 TFLOPS 单精度浮点运算,250 GFLOPS 双精度浮点运算,加上无需购买软件的额外成本,是目前最具性价比的选择。 目前,GPU已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式。查看定价表 >>易于入门GPU 实例创建步骤与 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 腾讯 GPU 优惠地址》》

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    腾讯 GPU _高性能_高速计算 - 腾讯优惠

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    如何分分钟构建强大又好用的深度学习环境?

    主要包括以下几步:选择供应商创建配置设置深度学习环境使用深度学习环境验证 GPU 的使用现在我们来介绍如何设置基于的深度学习环境。 创建 选择供应商之后,就要创建自己的机了,它基本上就是托管代码、数据以及配置设置的。创建机的步骤取决于你所选择的供应商。 配置 创建机后,你就可以在供应商的平台上启动实例了。在 AWS 上一般是 EC2 用户界面,在 GCP 中一般是机的页面。现在你需要个人秘钥才能从本地终端使用 SSH 登录。 现在,如果你给实例分配了公共 IP,而且公开了 8888 端口,你可以直接输入 http::8888,然后就可以通过本地浏览访问在机中的 Jupyter 了! 如果用的是端口转发,转到本地浏览并导航到本地主机地址,例如 https:localhost:8890,我们将转到的远程笔记本

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    奔涌吧,GPU! GPU选型全解密

    CPU和GPU硬件结构对比GPU vs vGPUGPU提供了直通型GPU的vGPU,可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。 GPU直通技术不经过HostOS的物理驱动,将GPU设备直通给机,最大程度上减少设备模和转带来的性能损失,适用于对运算能力有极高要求的深度学习训练、科学计算等场景。 3图形可视GPU最先被广泛应用到图形图形处理中,近年来随着渲染、协同设计等场景上,对GPU的需求也愈发迫切。 随着GPU隔离、实时网络传输、音视频转码技术的逐步发展,使得以计算和音视频流传输为基础的游业有了蓬勃发展的趋势,我司作为游戏行业的先行者,也在为游的发展而不断努力,腾讯PaaS游就是其中不可或缺的一份子 腾讯的GN7vw,NVIDIA Tesla T4卡搭配专业图形工作站vDWs驱动,针对不同需求的游戏提供了多种配置实例。

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    中的网络

    今天聊的网络和前面几期文章中提到的Fabric上SDN中实现的网络还不一样,此处网络是指在内部如何为机提供联通和通向外网时提供网络部分,和SDN实现的网络相比没有那么丰富 在为主体的网络交换机和网卡是2个至关重要的组件。 中通常设置交换机V-switch,(每个厂商都有自己的V-switch产品,如“思科的NE1000V、华为的CE1800V、VMware的VSS”)。 OVS处在机内外网相通或者彼此相通的业平面上作为业交换机,在集群中还有“DVS”的说法即分布式交换机,DVS是在VRM视角中定义的,即横跨多台CNA集群用的分布式软件交换机,其实就是大的逻辑交换机 ,每台上有个DVS的agent,在VRM上有DVS的manage,利用上下之间的配置通道,把配置落到OVS上去,DVS可实现统一配置。

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    工具VMware vSphere

    前言VMware作为商业方案的佼佼者不知不觉中已经成长为一颗苍天大树,面对OpenStack和Docker的夹击希望VMware可以继续勇往直前,从vSphere 6.5开始终于彻底告别Client

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    福利来一枚:

    逆天博客所作的还有1天就过期了,发挥点余热,送个没有部署过的同志练练手(本来准备还有7天的时候放出来的,忘记。。。)?

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    借力计算,手机也能畅玩高品质游戏大作

    简单来说,如图一所示,一个面向安卓的腾讯WeTest游戏系统包括:部署有一系列安卓系统的端,游戏部署&管理后台以及面向玩家侧的终端SDK。 面向安卓的游戏系统架构与其他计算方案相比,游戏系统有着运行密度更高、性能更强、扩展性更好等特点。 为此,腾讯WeTest与英特尔一起,利用先进的远端渲染GPU池、基于容的安卓技术打造全新的端游戏渲染、编码和安卓能力;与腾讯一起,推进边缘节点部署,完善智能后台调度策略,打造完善的游戏 在管理方面,系统基于英特尔提供的核心Houdini组件,实现了基于容的安卓功能,并以SDK的方式对外提供GaaS。 一方面,与传统方式相比,容对处理、内存的利用率更高,能帮助游戏运营商有效地降低游戏的硬件部署成本;另一方面,SDK的方式也让玩家接入游戏也变得更为便捷。

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    【CPU 比 GPU 快两倍?】谷歌 TensorFlow 基准实测意外结果

    “我们不认为英特尔正在失去 CPU 市场的份额……这些数据清楚地表明,英特尔已经巩固了其在市场的占有率和市场份额。”Arora说。 Max 在他的文章里写道,使用亚马逊 EC2 和 Google Compute Engine 等训练深度学习模型都不是免费的,因此关注成本效益十分重要。 于是,Max 对端 CPU 和 GPU 两种机的定价机制做了深入分析,看看 CPU 是否更适合他的需求。 由于 GCE 按时间分享计算资源,机权限较低,就可以被物理机上其他机给挤掉,之后拿不到计算资源。但也正因如此,这些机的价格仅是普通机的 20% 左右。 对于每个模型架构和配置,Max 计算了相对于 GPU 机训练成本的归一训练成本。

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    借力计算,手机也能畅玩高品质游戏大作

    - MWC2019 WeTest游戏现场展示 -简单来说,如图一所示,一个面向安卓的腾讯WeTest游戏系统包括:部署有一系列安卓系统的端,游戏部署&管理后台以及面向玩家侧的终端SDK 图一、面向安卓的游戏系统架构 与其他计算方案相比,游戏系统有着运行密度更高、性能更强、扩展性更好等特点。 为此,腾讯WeTest与英特尔一起,利用先进的远端渲染GPU池、基于容的安卓技术打造全新的端游戏渲染、编码和安卓能力;与腾讯一起,推进边缘节点部署,完善智能后台调度策略,打造完善的游戏 在管理方面,系统基于英特尔提供的核心Houdini组件,实现了基于容的安卓功能,并以SDK的方式对外提供GaaS。 一方面,与传统方式相比,容对处理、内存的利用率更高,能帮助游戏运营商有效地降低游戏的硬件部署成本;另一方面,SDK的方式也让玩家接入游戏也变得更为便捷。

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    腾讯GPU

    我们提供和标准一致的管理方式,有效解放您的计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。腾讯GPU详情https:cloud.tencent.comactcpsredirect? GPU 两种功能类型供您选择,分别针对计算负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求简单管理GPU 采用和 CVM 一致的管理方式,无需跳板机登录,简单易用。 安全防护不同用户之间资源全面隔离,保障您的数据安全,完善的网络监控保障您的网络安全。同时,GPU 安全无缝对接,享有同等的基础安全基础防护和高防。 目前,GPU已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式易于入门GPU 实例创建步骤与 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。极致性能GPU 突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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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计算商,是业内率先推出搭载 A100、A10 的 GPU 厂商之一,进一步提升客户的训练、推理效率。 型黑石物理实例 BMGNV4,全面适用于AI计算、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、浮点计算能力以及单卡性价比方面有了全面的提升 网络性能升级:GPU 计算型 PNV4 实例,基于全新的 100G 网络架构,提供高达 100G 的超大网络带宽,是上一代次 GN7 实例网络带宽的4倍;结合网络能力全面提升,网络包转发性能增长了 性价比升级:腾讯 A10 实例采用腾讯首款自研星星海 GPU ,通过独具匠心的产品设计,充分利用每一寸空间,腾讯自研星星海 GPU 支持高密度的加速卡配置,结合腾讯卓越的软件优能力 实例以黑石物理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计算、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算力和高效的多节点并行计算扩展能力的需求

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