高性能计算（HPC）可以说是科技领域最"硬核"的行业之一。这个60年代就出现的技术，一直被认为是科技领域的重中之重，从出现到现在，一直在军事、科研、教育等领域发挥着巨大的作用。
随着成本的下降和用例的增加，高性能计算正在吸引各种类型和各种规模的新用户。其扩展选项包括基于超级计算机的高性能计算(HPC)系统、基于集群的高性能计算(HPC)以及基于云计算的高性能计算(HPC)服务。
高性能计算(HPC)是企业获得创新能力、洞察力、商业竞争力的动力，是这个数字时代不可或缺的资源。例如，采用高性能计算(HPC)运行的复杂计算机模型来测量和分析近几十年天气变化，帮助改善预测并模拟气候变化和其他破坏性事件(如飓风)的影响。
最新的科学证据表明，宇宙在加速膨胀，所谓的暗能量就是这种增长背后的驱动力。 尽管它包含大约三分之二的宇宙，但是没有多少人知道暗能量，因为它不能被直接观察。 同样的暗能量也作用于HPC领域。 简言之，HPC市场规模就像HPC宇宙一样正在不断膨胀，不能通过传统HPC的定义方式来定义它，这可能需要新的定义来准确地捕捉到这一现象。 潜在的HPC宇宙中暗能量包括许多新兴和独特的元素，但以其各自的方式增加了HPC领域的技术和市场动态。 它们包括: 1.支持深度学习应用的新硬件强调高计算能力、大内存容量，和强大的
6月底，全球超算计算机TOP500榜单正式发布，中国“天河二号”第三次获得冠军。这个结果并不出乎意料，毕竟在这前的两次中天河二号都一直遥遥领先，专家也预计其将获得下一次的TOP500比拼中。超级计算机一直是人们关注的焦点，其不仅代表着国家的科研技术，同时是对国家安全战略有着巨大的影响。 云计算是时下非常火的一种新型的IT技术，云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。灵活扩展是云计算的一大优势，用户可以根据需求对计算能力进行灵活的扩展，帮助用
自从2014年AWS推出Lambda服务后，Serverless一词越来越热，成为一种新型的软件设计架构，即Serverless Architecture。
百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）曾经说，深度学习的前沿正转移到高性能计算（HPC），NVIDIA、AMD及Google、阿里巴巴等公司也确实都在为深度学习研发HPC的新能力。那么，深度学习任务为HPC注入了哪些新的东西？除了深度学习，HPC还有哪些值得关注的技术趋势？在9月24日的2015高性能计算用户大会（HPCUF2015）上，北京航空航天大学教授、国家863计划“高性能计算机及其核心软件”重大专项总体组组长钱德沛，浪潮集团高性能计算总经理刘军，以及IDC 副总裁、IDC HPC User F
李根 发自 安徽合肥 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年一度的中国HPC(高性能计算机)性能前100榜单，今日公布。 10月19日，在全国高性能计算学术年会(HPC China 2017
2015 高性能计算用户大会 9月24日，由亚洲超算协会联合浪潮等主办的2015高性能计算用户大会在北京举行。本次大会围绕目前的新技术趋势提出“大计算”理念，重点聚焦深度学习和工业应用等热点话题，分享在面向百亿亿次新的计算时代下的技术挑战和突破。 大会汇集了36位国内外权威专家，包括劳斯莱斯公司高性能计算技术总监Yoon Ho、IDC副总裁Earl C. Joseph II、美国再生能源国家实验室材料研究中心理论研究室主任魏苏淮、国际深度学习知名专家新加坡国立大学副教授颜水成等嘉宾将在大会发表主题演讲。同
关注高性能计算（HPC）的朋友们不会忘记今年7月第45期全球超级计算机TOP500排名，中国国防科学技术大学研制，部署于中国广州超算中心的天河二号再次荣登榜首，连续第5次成为TOP500冠军。这还是在
当王连平说南方科技大学正“摸着石头过河”时，他指的不是冷冻电镜中心，而是他所负责的科学与工程计算中心。
一位来自金融行业的客户，他们希望可以实时地模拟和响应风险，以实现企业金融风险管理能力的提升。事实上，不管是金融行业还是其他行业，要想加快步伐满足快速数字化世界中的客户需求，就必须能够比标准计算机更快地处理大量数据。高性能计算（HPC)解决方案，正在受到企业们的青睐。
随着大数据和复杂计算任务的不断涌现，对于高性能计算（High-Performance Computing，HPC）的需求也越来越迫切。云计算作为一种强大的计算资源提供方式，为高性能计算带来了许多新的机遇和挑战。本文将深入探讨在云计算环境中实现高性能计算所面临的挑战，并提出一些应对策略。
第三个千年开始之际，人类醒来，伸展手脚……来瞧瞧今天有什么重要的事吧 ---《未来简史》
作为IT行业的“明珠”，极”硬核”的高性能计算不如云计算、AI、物联网技术备受关注。但不可忽视的是，近年来，高性能计算正在从高精尖科研加速迈向千行百业，成为推动数字经济发展的新引擎。在近日举办的2022全国高性能计算学术年会（CCF HPC China 2022）上，我们可以看到，华为等企业除了提供综合化技术支撑外，正在通过生态共建的方式推动HPC发展，以促进产业共同繁荣，把握新机遇。
日前，云计算专家汤姆·威尔基提供了两个例证，科学数据集的增长推动向云计算进军，另外，这将深刻地改变科学计算。 今年一月初，伦敦韦尔科姆基金会邀请生命科学领域的一些研究人员参会，对于一个新的私有学术云进行数据分析初步的结果进行评定，而这个私有学术云是由七个学术研究机构组成的emedlab联盟成立的。而几个月前在大西洋的另一边，美国国家科学基金会（NSF）宣布将为Aristotle云联盟中的三个大学的私人学术云连续5年赠予500万美元的研究资金。 私有云和联合云都试图解决同样的两个科学问题：如何利用学术机构有限
2021年9月1日，HPE表示已与美国国家安全局（NSA）签订了一份为期10年、价值20亿美元（约129亿人民币）的合同。这家情报机构计划通过HPE GreenLake平台使用HPE的高性能计算技术。 GreenLake是HPE用来提供一切即服务的平台。它在本地提供完全托管的安全云服务。 作为这份新合同的一部分，HPE将构建和管理一套完整的HPC解决方案，包括HPE Apollo系统和HPE ProLiant服务器。该解决方案可以处理海量数据，并支持深度学习和AI功能。它将托管在QTS数据中心。 新服务将
李根 发自 凹非寺 量子位报道 | 公众号 QbitAI 这是又一个“春江水暖鸭先知”的印证。 因为人工智能在全球范围内的持续火热，刘军和他的工作正在受到越来越广泛的关注。作为浪潮人工智能和高性能服务器产品部总经理，刘军是那批最先知道AI计算力需求和产品化升级的人。 实际上，“AI Frist”早已通过业务部门更名体现。在今年4月，刘军所领导的团队，正式从浪潮集团高性能产品部，改名为人工智能和高性能服务器产品部。按照浪潮内部的判断来：超算和人工智能的融合，已是毋庸置疑的趋势。 不过，即便已经有过这样的心理
随着最后一台设备的调试完成，位于雁栖经济开发区、由北京市和中科院合作共建的重大项目——北京超级云计算中心于近日对外提供超级云计算服务。北京超级云计算中心一期提供每秒300万亿次计算能力，明年将达每秒2000万亿次，意味着计算效率提升数倍至数十倍，标志着北京市开启超级计算新纪元。 就在6月19日，“北京超级云计算中心HPC研讨会暨新一代超级计算机‘元’上线开通仪式”在该中心召开。 北京超级云计算中心作为作为中科院、北京市在雁栖经济开发区共建的重大项目，旨在建设成为服务北京社会经济发展的重要信息化基础设施。“元
作者：Shahin Khan, OrionX 翻译：GPU世界 高性能（HPC）和人工智能（AI）的结合正创建一个充满活力的新市场：“高性能人工智能”（HPAI），它正推动了AI平台和产品的发展。 经过几十年的缓慢进展，直到HPC的出现给予AI所需要的推动力。 通过超级计算技术实现，HPC技术，如深度学习，正在改变AI，使其真正用在了很多领域。 而这必要成分包括了： 由数字化流程、传感器和仪器产生的大数据 巨大的计算能力，通常以云计算的形式 具备经济价值的使用场景 HPC和人工智能的结合表示认知可
云计算资源就像生活中的水、电、煤气等，是当前互联网乃至新技术浪潮背后最基础、关键的 “底层建筑”。
在竞争日益激烈的环境中，数据中心作为传统信息化的基础，伴随着全面AI时代与5G、物联网的不断临近，企业希望获得出色的模拟和建模、人工智能(AI)和大数据分析功能，以便取得突破性的发现与创新，而高性能计算(HPC)基础设施能够为这些工作负载带来优势。
2022 re:Invent 如约而至，带来了云计算领域年度最后一场重要的产品发布盛会，也多少为我们揭示了今年云计算的整体演进趋势。本次 re:Invent 第一场 Keynote 于太平洋时间 19:30 （北京时间 11:30）开始，由亚马逊云科技高级副总裁 Peter DeSantis 带来，主题聚焦于亚马逊云科技围绕性能、性价比、安全三方面因素综合考虑带来的创新和发布，涵盖了 Nitro v5 高性能芯片、C7gn 实例、ENA Express 解决方案等八大重要内容，整体可以分为芯片与实例、协议与
在《终结者》中1997年就该出现然而却不断跳票的“天网”，现在施瓦辛格的胸肌都下垂了，而人工智能连个车都开不明白；
云概念已经有一段时间了。怎么了？如果可以的话，我们不必买一堆软件和工作站。对个人来说使用模拟并不是更好。那么，模拟计算能否走向云计算呢？数据安全吗？使用方便吗？在远算云平台可以给出答案
2022，在云计算的历史上是非常特殊的一年。基础设施加速创新和迭代、Serverless 迎来里程碑式的更新、数据实现 Zero ETL 集成且数据治理能力显著升级、人工智能持续加成被应用到更加丰富的场景...... 开发者的开发模式因为这些 re:Invent 创新的推动将产生颠覆式的改变，云计算也即将开启下一个十年的全新篇章。 在今年年末、re:Invent 中国行城市巡展活动开启前夕这个关键的时间节点，InfoQ 总编辑王一鹏独家专访了亚马逊云科技大中华区解决方案架构部总监代闻。本次专访不仅仅聚焦于最
2018年一度被传要“泡汤”的最后一场GTC，今天如期在苏州举行，现场气氛火爆，参与人数可能又创下了历史新高。
随着测序技术的发展，基因组学变得越来越受欢迎，并且已经应用到农业医学环境保护等不同的领域。这使得许多具有生物学和遗传学背景的研究员，面临着大数据分析的挑战。在这里，我们为有兴趣使用命令行进入生物信息学领域的任何人提供了10条简单规则。简单来说，这十条规则可以总结为下图。
7月29日，由工业和信息化部与山东省人民政府共同主办的首届中国算力大会在泉城济南隆重拉开大幕。大会以“算赋百业 力导未来”为主题，旨在展示我国算力基础设施建设最新成果，加强国内外算力技术和产业交流合作，搭建政产学研对接平台，推动算力赋能千行百业，助力经济社会数字化转型。 在算力时代，算力是中心，网络是根基。网络贯穿算力的生产、传输和应用的全流程，需要做到算力高效释放、算力灵活调度、边缘最优服务，让千行百业可以像用电一样便捷使用算力。云脉芯联作为一家专注于云数据中心网络互联芯片研发与技术创新的高科技企业，受邀
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
SRD（Scalable Reliable Datagram，可扩展的可靠数据报文），是AWS年推出的协议，旨在解决亚马逊的云性能挑战。它是专为AWS数据中心网络设计的、基于Nitro芯片、为提高HPC性能实现的一种高吞吐、低延迟的网络传输协议。
亿万次指尖与屏幕的轻触，这个信息化时代赋予的特殊仪式每天都为我们星球产生着难以计量的数据。在庞大的数据背后，有数以百万计的机器集群与其交织的网络对数据洪流进行着运算和传输，维持着更加庞大的赛博（Cyber）世界的平衡，以色列炙手可热的公司Mellanox便是驾驭这数据洪流的能力者。
5月31日，网络互联芯片提供商云脉芯联正式发布自主研发的国内首款多场景RDMA智能网卡(DPU)产品——xFusion50。 目前，随着数字经济的飞速发展，数据中心已成为支撑和释放CPU算力的重要基础设施，承载着各类数字技术的应用。高性能网络作为数据中心的算力底座，在数据中心架构演进过程中扮演着重要角色，随着摩尔定律放缓，多样性异构算力的崛起，如何通过降低网络延迟提升数据中心集群算力性能指标，满足Serverless云原生算力需求，面临着诸多技术挑战，如： TCP/IP网络协议栈导致收发报文时延过大，无法满
这本书是一个简短但有趣的用Python编写并行和分布式应用的旅程。这本书真正要做的是让读者相信使用Python编写一个小型或中型分布式应用不仅是大多数开发者都能做的，而且也是非常简单的。 即使是一个简单的分布式应用也有许多组件，远多于单体应用。也有更多的错误方式，不同的机器上同一时间发生的事情也更多。 但是，幸好可以使用高质量的Python库和框架，来搭建分布式系统，使用起来也比多数人想象的简单。 另外，并行和分布式计算正逐渐变为主流，随着多核CPU的发展，如果还继续遵守摩尔定律，编写并行代码是必须的。 C
在最新发布的Gartner Q3 2017报告中，浪潮出货量和销售额同时成为全球前三，销售额增速120.4%，为全球第一。出货量同比增速62.7%，其中多节点服务器市场份额全球第一。
不确定性正笼罩着我们的世界，这不仅表现在政经格局方面，也表现在我们熟悉的信息技术领域。
全国高性能计算学术年会（HPC China 2017）是中国一年一度高性能计算领域的盛会。它为相关领域的学者提供交流合作、发布最前沿科研成果的平台，强有力的推动了中国的高性能计算发展。10月19日，今
云计算已经进入了一个成熟阶段，其特点是标准化和更强的跨平台兼容性。那么，云计算在未来一年里会有什么发展呢?尽管该行业的发展速度可能快得令人发狂，但宏观的趋势和过去发生的事件为未来的预测提供了依据。 以
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
就像曾经离经叛道的青年，最终也可以成为纵横硅谷的互联网巨擘一样。在超级计算机领域，曾经心有旁骛的“不正经”尝试，在今天却成了中国超算“多元化”的铺路石。
3月22日，特朗普政府表示，IBM正在与白宫合作，提供大量的超级计算能力，以帮助研究人员制止冠状病毒的蔓延。
随着人工智能和图形处理需求的不断增长，多 GPU 并行计算已成为一种趋势。对于多 GPU 系统而言，一个关键的挑战是如何实现 GPU 之间的高速数据传输和协同工作。然而，传统的 PCIe 总线由于带宽限制和延迟问题，已无法满足 GPU 之间通信的需求。为了解决这个问题，NVIDIA 于 2018 年推出了 NVLINK，以提高 GPU 之间的通信效率。
机器学习是当前领先的 AI 范式，到目前为止取得了非常可观的成就，当前机器学习也是一个非常时髦的话题。 2021 年 12 月火山引擎云产品发布会上正式发布了 AI 全系产品，其中的 AI 开发平台就是全流程、高效率、高性能的机器学习平台。该平台提供从数据准备到模型训练、再到推理整个服务；通过 RDMA 网络直连上万张 GPU 和自研的分布式训练框架，可以将 GPU 的资源利用率加速到 90% 以上，极大提升性能的同时降低了使用成本；提供完善的工具链、全功能在线的 IDE，包括端云协同的开发环境，以及本
DAOS在后傲腾时代的发展策略: https://www.bilibili.com/video/BV1Qw411377s
HPC已经超越了运行计算密集型应用的超级计算机，如天气预报、油气勘探和金融建模。今天，数以百万计的NVIDIA GPU正在加速运行在云数据中心、服务器、边缘系统甚至桌面工作站中的许多类型的HPC应用程序，为数百个行业和科学领域服务。
有了互联网等行业在过去数年间的身先示范，大型政企和垂直行业对趋势性科技的热情正在逐步得到释放——包括制造业行业的智能化转型在内，这些热情让“Cloud 2.0时代”变得清晰可见。
近日AWS re：Invent2022隆重召开，作为一年一度的云科技盛会，AWS高级副总裁Pete DeSantis介绍了 AWS 的一些重大工作成果与改进，主要包含硬件、网络、科学和软件四部分。本文将重点介绍Nitro V5、Graviton3E以及SRD网络传输协议方面的创新。
RDMA（Remote Direct Memory Access）远程直接内存访问是一种技术，它使两台联网的计算机能够在主内存中交换数据，而无需依赖任何一台计算机的处理器、缓存或操作系统。与基于本地的直接内存访问 ( DMA ) 一样，RDMA 提高了吞吐量和性能，因为它可以释放资源(如cpu)，从而加快数据传输速率并降低延迟。在大规模并行计算机集群中特别有用，比如分布式存储，超算中心。
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