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网络系列文章(二):从计算到网络

用户可以根据需要从服务商那里获得技术服务,例如计算能力、存储和数据库,而无需购买、拥有和维护物理数据中心及服务器。...边缘计算需要的是在全国数以万计的街区、乡镇去构建靠近终端业务侧的数十台到数百台服务器的微小规模数据中心。...这些需要纳管的计算资源类型包括: 来自不同厂商的公有资源(多云服务); 企业自建数据中心组成的私有资源; (也可能有的)企业富余资源上网(对外出售,上算网); 从不同的网以及边缘数据中心获取的资源...建设更多的边缘中心,构建边端一体的宏观计算平台,实现边端融合计算。 3.3 生产和运营的解耦 在计算时代,供应和运营是一体的,客户是需求方。...需求方。数字化业务需求的各类企业。包括传统计算客户,以及数字化转型的其他企业;还包括大终端构建业务的企业;等等。 运营商。

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阿里、华为们的革命

实际上作为国内建设的重要参与方,包括阿里、腾讯、百度、浪潮等在内的各路巨头,早已经围绕市场展开了竞赛。...巨头开启竞赛作为计算产业的底层核心基础设施,数据中心也是计算厂商布局的重要抓手。...在此背景下,滞后的问题将变得愈加尖锐,因此巨头投身基础设施建设无非是未雨绸缪,为其接下来的服务、AI等数据应用做铺垫。...服务器、芯片成关键强化环节作为数据中心中的重要组成部分,服务器中的CPU、GPU决定了服务器。...不过,目前国内搭建网络也依旧面临诸多挑战,其具体体现在以下2个方面:一是网络方面仍面临较多的问题,如实时性缺乏保障、宽带太小,互联互通不足等;二是产业链“关键环节”的国产化依旧比较低,包括服务器整机

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    网络系列文章(三):以服务为中心,发展网络

    计算最初的诉求,就是基于成本低廉、可靠性较差的通用服务器,构建完全高可用的产品和服务。包括主机在内的很多云服务,对外提供的都是完全高可用的服务。 多租户摊薄成本。...计算和网络设备厂家,需要紧跟客户和供应商,共同推动创新形态的服务器和网络设备的发展和落地。 中心。...中心的核心竞争在于通过软硬件整合的能力,给用户提供更低成本的。因此,中心会涉及到计算硬件和软件的协同优化,以及部分IaaS服务。 运营公司或新型计算公司。...首先,考虑的是能够拿到优质且低成本的资源,其次要考虑有服务商能够帮助自己做好各项业务的支撑,特别是边端打通、软硬件结合,以及AI大力场景的落地等。 运营商,平台。...总而言之,智中心,不能仅提供服务器硬件,更应深入行业底层,长期深耕,为客户提供更加完善的产品和服务。

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    智原生世界的再造

    他认为,智原生将赋予企业和组织与生俱来的与智能的架构和能力,加速释放数据价值,推动企业向数字原生组织演进。 “原生”世界的危机 前景虽然美好,但道路并不平坦。...目前,新华三的智慧计算与智能存储已处于国内ICT市场的第一阵营,拥有业界最全的计算平台、GPU平台,以及完整的组合和形态。 服务器是提升供给的核心动力。...,涵盖了标准机架式服务器、AI应用优化服务器、塑合型刀片系统、数据中心整机柜系统、高密度服务器等,可以满足不同应用场景的需求。...数字大脑推动变革 服务器的单边突破,无法彻底解决算的供求矛盾,只有IT基础设施的全面升级,才能最大限度释放的潜能。...同时,融合新华三在私有领域长期积累的紫光3.0,在紫鸾和绿洲平台的合力助推下,能够实现公有、私有、边缘等多场景统一的“全域同构”,让在云和智慧的土壤中生长,推动客户加速业务转型的进程。

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    – computation

    文章目录 人工智能里的是什么? 在普通电脑中,CPU就提供了帮助电脑快速运行。玩游戏的时候需要显卡提供,帮助电脑快速处理图形。...而在 人工智能中,需要有类似CPU和GPU的硬件来提供,帮助算法快速运算出结果。 之前在算法里讲过,在制造木桌的过程中,工厂的流水线就是算法。...在那个例子中,工厂中的机器就像,机器越好越先进,制造的过程就越快。 ? 越大,速度越快 维基百科版本 Techpedia版本 是使用计算机技术完成给定目标导向任务的过程。...可以包括软件和硬件系统的设计和开发,用于广泛的目的 – 通常构建,处理和管理任何类型的信息 – 以帮助追求科学研究,制作智能系统,以及创建和使用不同的媒体娱乐和交流。...查看详情 维基百科版本 是使用计算机的任何活动。它包括开发硬件 和软件,以及使用计算机来管理和处理信息,进行交流和娱乐。是现代工业技术的一个至关重要的组成部分。

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    上弹性RDMA能力来了!腾讯助力加速

    人工智能作为推动数字经济发展的基础和重要支撑,已经广泛运用于诸如自然语言处理、图像识别、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等各大应用领域。...随着需求的不断增长,计算集群规模不断扩大,模型训练计算节点之间网络性能要求也越来越高,其中高吞吐和低时延成为两个重要的关键诉求。...TensorFlow-Parameter Server:TensorFlow-Parameter Server 是一种用于分布式训练的架构,可以将模型参数存储在一个或多个参数服务器上,并将训练任务分配给多个工作节点进行并行计算...在 TensorFlow-Parameter Server 架构中,参数服务器负责存储和更新模型参数,而工作节点负责计算梯度和更新模型参数。...如果您对腾讯自研技术 EFI 感兴趣,欢迎点击链接进行 EFI 内测申请。腾讯致力于为客户提供上大规模普惠 RDMA 能力,助力用户降低成本,提高效率。

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    生存VS

    英國「金融時報」報導,鑒於美國近期祭出制裁來壓制中國電腦運能力,中國科技企業阿里巴巴和壁仞科技為了避免受制裁,正將各自最先進晶片的設計微調,以降低運處理速度。...華府10月宣布的制裁措施,禁止任何運能力超過一定門檻的半導體產品出貨至中國除非得到许可。這打亂了上述中國科技企業的發展計畫。...但中國工程師表示,要判斷哪些晶片產品不受制裁並不簡單,因為華府對於如何計這個速率沒有清楚規範。...根據研究集團伯恩斯坦(Bernstein)計,從壁仞官方網站存檔紀錄來看,在美國宣布制裁之前,壁仞首款處理器BR100的規格算出傳輸率是640 GB/s,超過限制門檻;但根據壁仞官網目前發布的BR100

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    移动第四代主机首发!网新利器释放澎湃

    东数西,云端漫步,加快网络的创新发展,对提升国家整体水平,增强国家综合实力、构筑国家竞争新优势具有重大意义。因此,各大厂商都在强化资源布局并大力推动技术创新,争抢“网络”高地。...作为国内较早布局计算领域的服务商,移动深耕领域,并不断推陈出新,基于统一的框架结合算卸载架构,打造新利器——移动计算增强型主机。...整体来看,作为第四代主机的首发类型,计算增强型主机基于移动专属磐石服务器和HyperCard软硬一体化实现卸载,完成大计算、存储、网络能力体系融合,夯实网络底层设施基础,突破主机性能瓶颈...,降低损耗同时提升编排效率,并实现主机与弹性裸金属的基础技术架构统一,是原生服务的最佳载体。...Architecture)框架,实现以为中心的计算、网络、存储的化加速与管理能力,助力构建第四代主机实体。

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    不竭如江海,天翼“息壤”如何助力千行百业智能调度?

    网络同样可以将边缘、超、智等不同进行统一调度,最终能够让人们自由地使用这些。 这对于已经在网融合领域耕耘七年的中国电信而言,无疑是一次绝佳的机会。...从技术架构上看,“东数西”天然是网融合的,的智慧化调度在某种程度上,比资源的建设更加重要,而对于天翼来说,这种能力是一种天然的基因。...2021年,天翼发布4.0分布式,实现了一多态、一多芯、一张网、一致架构、统一调度、统一运维,完成了产品与技术的双升级,、存储、网络均提升。...按照超广覆盖、超高可靠、超低时延、超大速率、网一体的标准要求,天翼早在2022年5月17日就推出了自研的分发网络平台——“息壤”,以“随愿网”的方式,对边缘、中心、第三方资源等全网进行统一管理和调度...具体而言,“息壤”实现对全网资源的统一管理和使用,包括中心、边缘、第三方、自建IDC、客户现场节点等,通过资源管理平台实现感知、注册、映射、建模等能力。

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    世界简史(下)

    这些公司购买了大量的服务器,建设了机房,为用户提供服务。例如邮箱服务、音视频下载服务、网页访问服务等。 信息科技的发展方向开始发生变化。一种新的服务模式,开始逐渐向我们走来。...埃里克·施密特 计算的本质,是把零散的物理算资源变成灵活的虚拟资源,配合分布式架构,提供理论上无限的服务。 趋势 2010年至今,发展出现两个显著趋势。 一,泛在化。...3G/4G/5G移动通信以及光纤宽带的发展,构建了强大的网络,给的“移动”创造了条件。 如今,不再只待在云端,而是可以下沉到边缘,产生了“计算-边(边缘计算)-端计算”三层架构。...各个行业对有着不同的需求。于是,逐渐开始细分,分为通用、超算算、智能。 不同的需求,也使得芯片产生了不同的形态。...除了传统的CPU和GPU之外,NPU、DPU等单元开始出现,并成为大众关注的焦点。 在高性能计算上,集群成为超和智的新宠。

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    芯片,如何突围?

    作为常年从事计算机芯片相关工作的我,今天就从芯片这个视角出发,谈谈对国内芯片如何实现突围的个人的一些看法。...另一方面,受限于目前的服务器以CPU为中心的架构约束,以及网络的交互效率所限,集群规模也已经达到了上限。 还有一个很重要的原因,就是的建设和运营成本,也已经达到了一个天文数字。...数量级的提升集群中服务器的数量。 此外,大芯片需要通用。能否实现足够的通用性,是大芯片能够大规模落地的最重要因素。 还有一个很重要的,要通过一些机制,数量级的降低的成本。...可以在工艺落后1-2代的情况下,实现单个芯片的更优。 方法二,网络。通过网络、东数西,实现跨集群的调度和协同,可以实现资源的高效利用。 方法三,智能网联。...清华的李克强院士提出的智能网联汽车中国方案,强调车(终端)、路(MEC接入)、边、的深度协同,在单体有限的情况下,可以实现更智能化的用户服务体验。 方法四,网边端融合。

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    服务标识封装

    ​目录服务标识封装:封装机制技术优势与应用场景IP ,L4传输层,overlay 简单举例说明overlay层的作用常见的overlay技术服务标识封装: 随着计算和边缘计算的快速发展,服务成为网络架构中的重要组成部分...为了解决这一问题,服务标识封装技术应运而生,旨在实现服务与IP层的解耦,提升服务的灵活性和可扩展性。...这个overlay层用于封装服务标识,使得服务可以在不改变现有IP网络架构的情况下独立部署和管理。 服务标识:在overlay层中封装的服务标识是区分不同服务的唯一标识。...应用场景: 计算:在计算环境中,服务标识封装技术可以用于实现服务的灵活部署和管理。边缘计算:在边缘计算场景中,服务标识封装技术可以帮助实现边缘节点与中心之间的协同和资源共享。...随着计算和边缘计算的不断发展,服务标识封装技术将在未来网络架构中发挥越来越重要的作用。

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    形态进化后,AI超能解开数据科学团队的桎梏吗?

    几乎所有AI场景对的需求都在加速膨胀,过去一些年,市面上能够提供给数据科学团队的形态,在一定的条件下都未必能很好地满足需要,尤其是主流的基于CPU的庞大数据中心,在计算能力上离支撑快速迭代要求的水准还有较大差距...需求变化推动着供给变革,供给形态这些年也在持续进化,其中,一类可以承担人工智能数据中心职责、提供符合需求的产品——“AI超级计算机”开始走向台前。...以小型化服务器系统的形式,NVIDIA DGX Station主要通过互联的GPU以及大容量内存,来实现一体式AI数据中心的功能。...而在具体场景中,很多组织也在通过AI超获得。...小结 如同PC的发展,从一间房到半张桌,从KB到GB到TB,从专业团队操作到人人可用,AI设备也在经历类似的过程,高能力、低门槛,优质资源正在实现更好的触达,让组织的数据科学团队更好地获取匹配的

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    深度剖析:智网络及网融合

    前文介绍了智网融合的关系,那么智网络、网融合的关系又是什么?让我们先来复习一下智的概念。...即计算能力(Computing Power),它集成了信息计算、网络运载力和数据存储,是数据中心的服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力。...我们可以利用网络实现、边、端计算存储资源的灵活调度与分配。...数据中心无法承载如此巨大的数据和,那么传统的计算方式就无法满足海量数据的处理要求。...此时需要网络对进行调度,使得、边、端都能得到灵活的资源分配,便催生出了网络。而网络整合了强大的计算能力和高效的网络资源,为智提供坚实的基础设施。

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    “东数西”培育壮大经济

    “东数西”将为我国建设一张大网,又可成为网络。 我国对网络早有布局。...并且,根据《中国发展指数白皮书》发布的数据显示,中国资源中每投入1元带来的经济收益是3-4元。...,构建数据中心、计算、大数据一体化的新型网络体系,促进数据要素流通应用,实现数据中心绿色高质量发展而提出的国家级工程。...,包括《中国联通网络白皮书2019》、《感知网络技术白皮书2019》、《中国通信学会网络前言报告2020》、《多样性技术愿景白皮书2021》、《中国发展指数白皮书2021》、《中国移动网络白皮书...,整个市场的技术创新和卡脖子技术的沉淀相对薄弱;然后,虽然我国在网络标准规范方面已有初步布局,形成了网络5.0产业联盟网络特设工作组;CCSA TC621 网推进组;ITU 网络标准等,但是在具体方向上仍有许多空白

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    世界简史(上)

    █ 从结绳记事到阿拉伯数字:的萌芽 ENIAC是一个里程碑。它将人类发展史分为了前后两个部分。 在继续下半部分之前,我们还是先来回顾一下上半部分的历程。 从远古时期开始,人类就掌握了。...而完成整个计算过程的能力,就是(Computing Power)。 动物也有大脑,也有,但是远远不如我们强劲。...仅仅依靠大脑这个“原生”工具,不太够用。即便是用上手指、脚趾,也不行。所以,我们开始借助外部工具。 最早期,我们使用的外部工具是草绳、石头,也就是所谓“结绳记事”。...动力机械崛起,开始取代手工劳动,成为主要生产工具,也开始向更先进的机械化方向演进。 工具想要机械化,首先要解决信息表达方式的问题。...二战爆发后,军事需求大大刺激了的发展。军方需要更加强劲的,完成密码加密解密、火炮弹道计算甚至火箭发射等重要任务。

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    服务哪家强?

    具体来看,在厂商、ICT厂商、代理商和国家高端计算中心四股主流势力中,曙光智算在产品与生态中表现突出,位列综合价值第一。...据报告测算,曙光智算在基础设施建设支撑与技术性能方面略盛一筹:阿里种类相较而言更丰富,但在自主创新能力弱于曙光智与华为。...在服务经济性方面,曙光智使用门槛最低,并行科技与华为紧随其后。...在全产业链资源聚合能力层,曙光智及华为发展较为完善成熟,亦有较多用户表示曙光本身业务属性与自身业态(如科研及工业)更为契合。...此外,在生态开放度层面,曙光智基于API接口,面向ISV、代理商、第三方平台等实现了资源与服务的开放共享。在适配能力层面,阿里合作多元芯片厂商,适配范围更广,表现更为优秀。

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