1.虚拟化技术：虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术：研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术：解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术：针对大数据或复杂计算应用，解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术：解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术：解决云计算系统的访问安全性、数据安全性（包括数据私密性）等问题 7.云计算应用：面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以处理大数据集，可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
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---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】Science合作期刊Intelligent Computing发表新论文，中国科学院计算所徐志伟教授牵头组织的“低熵云计算”专辑正式出版，收入了来自中国科学院计算所、中国科学院深圳先进技术研究院、香港中文大学、鹏城实验室、天津大学等单位的五篇投稿，得到了孙凝晖院士、陈云霁研究员、包云岗研究员等知名学者的支持，系统的介绍了“低熵云计算”的技术内涵。此外，西安电子科技大学韩根全教授及其合作者发表用于智能计算的铁电器件相关综述，郝跃院士作为共同作者参与了
随着人工智能、大数据和高性能计算的发展，GPU技术在现代计算领域发挥着举足轻重的作用。本文将从创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度以及与云计算能力的结合等角度，深入解析GPU硬件技术的核心要点。
2015元宵隔天，也是北京两会热烈提案期间，由美商AMD、港商蓝宝石科技、景丰电子于深圳北方大厦举办“GPU/OpenCL并行计算大趋势”研讨会，吸引近百位来自北京、天津、上海、南京以及深圳当地商业单位之技术人员、部门主管参与，其中AMD资深软件经理陆璐博士展示基于Firepro高性能GPU计算卡的OpenCL/DNN（深度学习）技术与方案，成为众人最关注的焦点，此外吉浦迅科技CEO陈泳翰受邀介绍GPU并行计算的性价比、节能等特色，以及OpenCL+OpenACC异构并行编程模型，也是商业单位极
2024年新春伊始，OpenAI新发布的Sora模型，在AI生成视频赛道扔下一枚深水炸弹，将曾经大火AI视频创业公司的模型直接碾压。
7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
云计算中的硬件与软件资源，都可以通过按需配置来满足客户的业务需求。云计算资源中的动态配置及动态分配，并且这些资源支持动态的扩展。
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。
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能，如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中，我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
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。
网格计算强调资源共享，使用者同时也是资源共享者，用于计算集中性服务（不便扩展 ）。云计算的服务提供者少数而集中，资源专有，便于自动化扩展（其中对等计算更便于扩展，即每个节点拥有对等的服务，可以互相使用数据），使用者无需贡献资源。
想必工作多年的研发工程师，有很多都是想成为架构师。但是并不是每一个研发都有机会参与架构设计，很多公司不一定会主动培养你成为架构师。但是我觉得要先掌握架构师的知识体系，然后通过实践进行校验，自己把自己培养成一名架构师。
随着互联网和计算机技术的发展，信息和数据呈现爆炸式增长的趋势，如何有效地处理和利用海量的信息并提高服务质量，已成为亟待解决的问题。在这种背景下，出现了云计算的概念。云计算作为并行计算、网格计算延伸的计算模式，受到了学术界和工业界的广泛关注。云计算将数据存储在云端，应用与服务存储在云端，通过发挥云服务器强大的数据处理和存储能力，来为用户提供便捷、可靠的服务。由于云服务器和终端设备物理位置之间的距离限制，集中处理和存储数据的云计算模式面临着延迟、带宽和能耗等方面的问题，我们需要新的解决方案来弥补云计算的不足，边缘计算就此诞生！
并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
计算的问题应该能够：分解成可以同时解决的离散工作；随时执行多条程序指令；使用多个计算资源比使用单个计算资源在更短的时间内解决问题。
编者按：文章来源自 Mapd，作者 Jonathan Symonds，AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU （GPU 通用计算）功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域（深度学习、VR、自动驾驶），为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生，这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商，英特尔的巨幅广告支出，直接
简言：为了应对终端设备处理能力不足、资源有限等问题，业界在移动边缘计算（MEC）中引入了计算卸载概念 。边缘计算卸载即用户终端（UE）将计算任务卸载到MEC网络中，主要解决设备在资源存储、计算性能以及能效等方面的不足。
MapReduce 是一种分布式计算模型，其在云计算中有重要的作用，主要体现在以下几个方面：
【水浒新传之通信辞典】以水浒人物潘潘、西门、大郎、王大婶等人物在新时代的生活及情感纠葛为主题，通过比喻等方式将通信领域专业名词形象化，通俗易懂。
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集，允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计，能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元（如CUDA核心或流处理器）同时工作。
当前所有业务都是基于互联网展开的，追求的目标是在未来将现在几乎所有的软件、存储和计算都放在网络上进行。可以说，Google 的发展战略就是云计算模式所追求的理想境界。在云计算的海洋中遨游，似乎也没有哪一家公司比互联网巨头Google更适合来做这个舵主。当前国际IT厂商对于云计算是否有过于炒作之嫌？Google的云计算模式是怎样的？其核心技术又将如何支撑云计算服务？如何看待云和端的关系？对于上述热点话题，记者特意专访了Google中国研究院的副院长张智威先生，请他与读者分享他的观点。
本文将全面介绍GPU云服务器的特点、优势及应用场景,并针对不同的使用需求,给出配置方案和详细的代码示例指导,包括:深度学习、高性能计算、3D渲染、区块链矿机、游戏直播等多种场景,旨在帮助用户深入理解GPU云服务器的功能,并快速上手应用。
云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务，这种资源池就被称为“云”。
神经网络处理单元（NPU）是一种创新的计算硬件，专为加速神经网络计算而设计。它摒弃了传统冯诺依曼架构的限制，转而采用“数据驱动并行计算”的方式，模拟人类神经元和突触的工作模式，以实现对数据的高效处理。NPU的架构允许其同时处理大量数据流，这使得它在处理视频、图像以及其他多媒体数据时展现出卓越的性能。与CPU和GPU相比，NPU通过优化的硬件结构和高并行度，实现了深度学习任务的加速，同时降低了功耗，使之成为移动设备、自动驾驶、医疗影像分析等领域AI技术实现的关键推手。NPU的高效能和低能耗特性，让人工智能技术得以在各种设备上实现实时处理，为用户提供了更快速、更智能的交互体验。
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
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。
但是，随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模式（如IaaS、PaaS、SaaS）。从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。下面总结一下三者的联系与区别（见图1-14）。
云计算为何能成为企业的必备？
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性：
回顾计算机行业发展史，新的计算模式往往催生新的专用计算芯片。人工智能时代对于新计算的强大需求，正在催生出新的专用计算芯片。在加州Hot Chips大会和2017百度云智峰会上，百度发布了AI云计算芯片的XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。过去几年，百度在深度学习领域，尤其是基于GPU的深度学习领域取得了不错的进展。同时，百度也在开发被称作XPU的新处理器。
开发大型语言模型需要大量的计算资源和时间，因此需要进行有效的资源管理和优化，以便提高计算效率和降低成本。同时，还需要进行不断的迭代和改进，以便提高模型的性能和效果。
大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会 Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。
我们知道CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，使用该架构能够在GPU上进行复杂的并行计算。在有些场景下既需要使用虚拟机进行资源的隔离，又需要使用物理GPU进行大规模的并行计算。本文就进行相关的实践：把NVIDIA显卡透传到虚拟机内部，然后使用CUDA平台进行GPU运算的实践。
随着人工智能的兴起，传统的电子计算方式逐渐达到其性能极限，远远落后于可处理数据的快速增长。在各种类型的AI中，神经网络由于其出色的表现而被广泛用于AI任务中。这些网络使用多层相互连接的人工神经元执行复杂的数学运算，其中占用了大多数计算资源的基本运算是矩阵向量乘法。
云计算这个技术，到底有多厉害？可以这么说，对普通开发者而言，了解新技术，是你加薪的第一步。
说起云计算，只要在IT行业混，你都不得不竖起耳朵听几下。 是啊，云计算的在IT行业里的热门程度，堪比娱乐圈新一轮影帝诞生。 云计算这个技术，到底有多厉害？可以这么说，对普通开发者而言，了解新技术，是你加薪的第一步。 这个技术到底是什么样的？这个行业到底适不适合现在进场深耕？带着好奇，往下看。 01 这么热门 到底啥是云计算？ 网上有好多种关于云计算技术的解释，让人看的着实有点眼花缭乱。 比如，@搜狗百科 这么解释到： 云计算（英文名：Cloud Computing）是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分
并发简史可以追溯到计算机科学的早期发展阶段，它是多任务处理和并行计算概念的基础。下面是对并发发展历程的一个简要概述：
云计算自“诞生”以来，业内不乏有唱衰的声音。技术的发展使得云计算早已脱胎换骨，从模糊的概念演进为切实的应用产品以及服务，云计算作为一种技术架构包含了虚拟化、自动化部署、分布式计算等技术，对外表现出了强大的并行计算性能、规模伸缩性和健壮性。如今云计算可以做的事情有很多，只有你想不到，没有它做不到。 大规模业务的迁移 如今，固定网络和移动网络有着更快的互联网速度，使互联网交付的应用更加便捷，这些应用其中包括如客户关系管理、娱乐流或大型多人在线游戏等。在最基本的层面上，这样一个庞大的服务范围可以迁移到云计算。 运
在上周举行的发布会上，OpenAI宣布推出了GPT-4模型。与之前的版本相比，GPT-4最大的改进是其多模态（multimodal）能力——它不仅能够阅读文字，还能识别图像。值得注意的是，虽然之前有消息称GPT-4拥有100万亿个参数，但OpenAI并没有证实这个数字。与其相比，OpenAI更强调GPT-4的多模态能力以及其在各种测试中的表现。
由 Microsoft Research 开发的 Graph Engine 1.0 预览版正式发布。Graph Engine 是一个基于内存的分布式大规模图数据处理引擎。在此之前，它在学术界更广为人之
陈桦 编译自 ZDNet 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能、云计算、大数据、物联网，以及移动性的发展正在改变半导体行业的现状，而这次行业洗牌将会很有趣。 在新的行业秩序中，创新的工作任
云计算（cloud computing）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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算 - 发展 据《中国云计算产业发展前景与投资战略分析报告前瞻》数据显
曾有人称云计算是一个被过度包装的科技概念，业内不乏有唱衰的声音。而技术的发展使得云计算早已脱胎换骨，从模糊的概念演进为切实的应用产品以及服务，云计算作为一种技术架构包含了虚拟化、自动化部署、分布式计算
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔观察到，微芯片上每平方英寸的晶体管数量每年会翻一番，同时成本却减少了一半，这个观察结果被称为摩尔定律。摩尔定律意义重大，因为它意味着随着时间的推移，计算机会变得越来越小、运算能力越来越强、计算速度越来越快。整个半导体行业按照摩尔定律发展了半个多世纪，驱动了一系列科技创新、社会改革、生产效率的提高和经济增长。个人电脑、因特网、智能手机等技术改善和创新都离不开摩尔定律的延续，今天我们聊一下运算能力每一次质的飞跃对于用户生活和体验的影响。
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术；另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。
模型亮相的同时，腾讯还宣布几大腾讯业务就已经直接用上了：腾讯文档、腾讯会议、腾讯广告等均已接入。
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