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腾讯云HAI：更易用的GPU智算服务

腾讯云推出的HAI（Heterogeneous AI）服务，以其易用性、强大的产品能力和广泛的应用场景，成为了智算领域的一颗璀璨明星。...一、产品能力腾讯云HAI基于先进的GPU硬件和深度学习框架，为用户提供高效、稳定的智算能力。其主要特点包括：弹性伸缩：根据用户需求动态调整GPU资源，确保计算能力与业务需求相匹配。...四、技术原理腾讯云HAI的技术原理主要基于以下几个方面：GPU虚拟化技术：通过先进的虚拟化技术，实现对GPU资源的灵活分配和管理。...五、总结与展望腾讯云HAI以其易用性、强大的产品能力和广泛的应用场景，在GPU智算服务市场中占据了重要地位。...同时，我们也应看到，智算服务领域仍面临着诸多挑战，如数据安全、隐私保护等问题亟待解决。腾讯云HAI在未来的发展中，需持续关注这些挑战，不断创新和完善服务，以满足用户日益增长的需求。

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    GPU虚拟化，算力隔离，和qGPU

    宋吉科，腾讯云异构计算研发负责人，专注系统虚拟化、操作系统内核十多年，KVM平台上第一个GPU全虚拟化项目KVMGT作者，对GPU、PCIe有深入的研究。...腾讯云 GA2 机型使用。 表面上它支持 SR-IOV，但事实上硬件只是做了 VF 在 PCIe 层的抽象。...所以，很显然，GPU 池化也必须以同时满足故障隔离和算力隔离的方案作为基础。 3.4 算力隔离的本质 从上述介绍中，我们可以看出：算力隔离、故障隔离都是 GPU 虚拟化、GPU 池化的关键，缺一不可。...原理： Ditto. 3.5 腾讯云 qGPU 简介 qGPU == QoS GPU。它是目前业界唯一真正实现了故障隔离、显存隔离、算力隔离、且不入侵生态的容器 GPU 共享的技术。...感谢腾讯云虚拟化团队的各位同事，一起加班到深夜，分析搜罗到的各种靠谱和不靠谱的项目和 paper，脑补各种可能的软硬件细节，讨论技术上的各种可能性； 感谢腾讯云 TKE 团队的各位同事，协调客户收集需求

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    致敬园丁，腾讯云HAI献礼教师节！GPU算力券5折起

    作为一名高校教师或AI教育从业者，您是否常为教学与研究中的算力问题而烦恼？ 大型语言模型（LLM）部署、AI作画、数据科学项目需要强大的GPU算力支持，但动辄上万的硬件投入和维护成本让人望而却步。...现在，腾讯云高性能应用服务HAI为您提供完美解决方案！ 什么是腾讯云HAI？...腾讯云高性能应用服务（HAI）是一款高性价比、稳定、低门槛易上手的GPU智算服务，提供多种GPU卡型与常见环境，助力中小企业及开发者快速部署LLM、AI作画、数据科学等各类高性能应用。...值此教师节来临之际，腾讯云HAI为教育工作者送上特别礼物： 1. 5折算力券优惠 高等教育机构、成人教育院校及AI培训机构的教师，均可享受5折GPU算力券优惠，大幅降低教学与研究成本 2....复制链接/点击阅读原文链接了解活动详情并申请优惠： https://cloud.tencent.com/act/pro/hai-edu 让腾讯云HAI成为您科研教学的得力助手，释放创新潜能，培育更多AI

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    一文梳理：如何构建并优化GPU云算力中心？

    目前最常见的AI算力中心部署的GPU集群大小为 2048、1024、512 和 256，且部署成本随 GPU 数量线性增长。本文将以相对折中的1024 GPU卡（H100）的规模为例展开分析。...01 计算节点的选型计算节点是AI算力中心的建设报价中最昂贵的部分，一开始拿到的 HGX H100 默认物料清单（BoM）往往使用的是顶级配置。...结合实际，奔着GPU算力而来的客户无论如何都不会需要太多 CPU 算力，使用部分 CPU 核心进行网络虚拟化是可以接受的。...08 多租户隔离参考传统CPU云的经验，除非客户长期租用整个GPU集群，否则每个物理集群可能都会有多个并发用户，所以GPU云算力中心同样需要隔离前端以太网和计算网络，并在客户之间隔离存储。...09 GPU的虚拟化与传统CPU云不同的是，AI用途的GPU云租户通常会将每个 GPU 计算节点作为一个整体来租用，深入到节点内部的更细粒度的虚拟化并无绝对必要。

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    云上弹性RDMA能力来了！腾讯云助力算力加速

    人工智能作为推动数字经济发展的算力基础和重要支撑，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。...随着算力需求的不断增长，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。...由于使用了专用的网卡和交换机硬件，RDMA 集群设备往往都需要花费高昂的费用来换取更高性能的网络通信能力；而腾讯云最新自研技术弹性 RDMA 网卡 EFI 旨在为客户提供云上大规模普惠 RDMA 能力，...如何体验 腾讯云最新自研技术 EFI 现已发布内测，可支持 GPU 型 PNV4ne，适用于小型分布式 AI 训练场景。在不增加额外费用的前提下，用户可以体验高性能的 RDMA 网络通信能力。...如果您对腾讯云自研技术 EFI 感兴趣，欢迎点击链接进行 EFI 内测申请。腾讯云致力于为客户提供云上大规模普惠 RDMA 能力，助力用户降低成本，提高效率。

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    没错，AI原生云GPU算力圈的super爱豆就是他

    然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担，一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩，另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。...幸好有他（“super爱豆”）腾云而来，让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动，他们的格言是“我不生产算力，我只是算力的搬运工”。...在云原生AI平台深度融合模式呼之欲出之际，AI算力与云原生基础设施的生产资料关系仍制肘着AI原生云生产力的发展。...这种生产关系模型将对云原生AI平台的深度融合发展带来巨大的挑战：        1、GPU算力资源的局部浪费：        GPU算力没有池化，业务POD只能本地调用GPU卡，并且单个POD会独占一张...云原生AI融合平台方案 为解决原生云上使用AI算力的挑战，重构AI算力与云原生基础设施之间的新型生产关系，加速AI算力在云原生基础设施之间的广泛流动，业界开始探索GPU资源池方案，并涌现出许多创新的项目

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    算力稀缺时代，如何把 GPU 用“满”

    推理的典型在线场景中，单卡 GPU 的算力利用水平甚至只有 20%–30%。...本文将以 GPU 使用结构的变化为切入点，分析 GPU 长期“用不好”的原因，并通过腾讯云 TencentOS qGPU 内核态虚拟化以及在离线混部技术解析，探讨 GPU 资源切分与调度能力怎样走向生产可用...在 K8S 的云原生场景不适用，而且也无法灵活配置显存和算力。...腾讯云 TencentOS qGPU 正是按照这一逻辑进行实践的，其技术路径选用以内核态 GPU 虚拟化作为切入点，在驱动层实现算力跟显存的精细切分，再引入故障隔离相关机制，防止单一任务异常波及整卡的稳定...结合腾讯云 TencentOS qGPU 的实践经验，一旦 GPU 能在底层实现算力与显存的硬隔离，多个推理任务便可在同一块 GPU 上并行运行，而不会彼此干扰。

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    算力网络系列文章（二）：从云计算到算力网络

    云计算是一个重资产投入的行业。自建数据中心，整个先期的投入会非常的大，这不利于业务规模的快速提升。即便是通过IDC租用，仍然要考虑硬件设备、电、网，以及后期运营的投入。...这些需要纳管的计算资源类型包括： 来自不同云厂商的公有云算力资源（多云服务）； 企业自建数据中心组成的私有云算力资源； （也可能有的）企业富余算力资源上网（对外出售，上算网）； 从不同的算网以及边缘数据中心获取的算力资源...随着深度学习和大模型的流行，GPU异构计算逐渐成为主流。但NVIDIA GPU成本很高，其他品牌/架构GPU也越来越多的得到应用。此外，还有专用于AI等场合的专用加速处理器器，也开始得到重视。...建设更多的边缘算力中心，构建云边端一体的宏观计算平台，实现云边端融合计算。 3.3 算力生产和算力运营的解耦 在云计算时代，算力供应和运营是一体的，客户是算力需求方。...算力需求方。数字化业务需求的各类企业。包括传统云计算客户，以及数字化转型的其他企业；还包括大算力终端构建业务云的企业；等等。 算力运营商。

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    GPU：腾讯云GPU云服务器简介

    简介 腾讯云GPU云服务器有包年包月和按量计费两种计费模式，同时也支持 时长折扣，时长折扣的比率和 CVM 云服务器可能不同，GPU 实例包括网络、存储（系统盘、数据盘）、计算（CPU 、内存 、GPU...腾讯云GPU云服务器实例 GPU 云服务器提供如下实例类型：计算型 GT4、GN6、GN6S、GN7、GN8、GN10X、GN10Xp、推理型 GI3X 和渲染型 GN7vw， 用户可通过综合了解实例配置与价格来购买符合实际需要的...腾讯云GPU云服务器最新活动信息 目前腾讯云有GPU云服务器特惠活动，优惠覆盖按量计费及包年包月， GPU云服务器特惠：www.tengxunyun8.com/url/gputh.html 具体优惠内容如下...元/1年； GN7 机型：NVIDIA T4 GPU，8核32G + 1颗T4，1776.25元/1年； 腾讯云GPU云服务器价格表 一、计算型 GT4 二、计算型 GN10X/GN10Xp 三、计算型...GPU 云服务器支持按量计费实例关机不收费策略。 说明：此文为转载文章，价格及活动内容仅供参考，部分活动内容可能已经过期，实时的活动信息及价格以及腾讯云官方展示为准。

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    使用集成GPU解决深度学习的算力难题

    有很多基于云端的方法看起来是可行的，但是对于配置有内部基础设施或混合结构体系的负载任务它们又无能为力，就算是大型企业的许多数据科学家和专业的IT人员在开始他们的AI、ML、DL计划时，这个难题也让他们感到困惑不已...这意味着即使GPU通过集成进行共享，它们也不会被充分利用，除非在应用程序运行时可以自由切换GPU！ ?...但是需要新的功能，那就是根据需要，弹性地提供GPU资源，使集成化的ML、DL应用程序可以通过访问一个或多个GPU快速、轻松地运行。新的集成化环境可以按需配置，在不需要时取消配置（释放GPU）。...这允许IT管理员监控使用情况，并在执行GPU特定代码时重新分配GPU。...他们可以使用来自公共云提供商或本地数据中心的基础设施资源来设置这些环境，也可以在容器化计算节点之间动态地调配GPU资源，从而使运行的成本和时间达到最小化。 END

    1.8K20

    【玩转 GPU】GPU硬件技术：解析显卡、显存、算力等核心要点

    创新性：先进硬件架构与制程技术GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新，许多GPU实现高度并行化设计，以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能，并采用先进制程降低功耗与提升能效。2....代码规范度：GPU编程模型与库在编写高性能GPU应用程序时，严格遵循代码规范至关重要。使用统一编程接口和数据类型，遵循良好编程实践和优化技巧，利用GPU硬件技术生态系统提高开发效率。5....与云计算能力结合：云端GPU资源租赁将GPU硬件技术与云计算能力相结合，实现更高性能、更低成本和更好资源共享。云端GPU资源租赁使用户能灵活配置计算资源，降低硬件成本，实现快速应用部署。...与大数据处理结合：高速处理与分析GPU硬件技术在大数据处理领域具有显著优势。通过高性能GPU加速器实现对海量数据的高速处理和分析，满足大数据应用需求。...例如，数据挖掘、机器学习和图像处理等领域，GPU展现出强大性能。7. 与人工智能技术结合：AI计算核心硬件GPU硬件技术与人工智能技术紧密结合，为AI技术发展提供强大动力。

    1.6K11

    腾讯云 Serverless 支撑「新东方」核心业务算力资源

    其实不然，Serverless 作为一种更易用、低成本、免运维的通用计算服务，已经在互联网核心业务中承担重要的算力角色，适用于各种计算应用场景。...腾讯云 Serverless 技术已广泛应用于数百家企业，成为企业核心业务的支撑，是早已经成熟的技术。...我们熟知的 58 短信、百视通、新东方、腾讯地图等企业的视频转码计算的业务，已经完全基于腾讯云 Serverless 计算服务支撑。...一般的业务场景对资源的需求通常有两类，一类是计算密集型，需要强大的计算力支持；一类是 I/O 密集型，偏重于网络和存储。对于新东方来说，随着在线教育行业的火热，线上教育正逐渐成为新东方的核心业务。...而新东方的核心业务中的视频转码部分就是计算密集型业务，需要性能强大又经济耐用的算力解决方案。

    1.9K83

    腾讯云推出云原生构建（CNB），多项免费算力资源助力开源协作

    近日，腾讯云推出云原生构建（Cloud Native Build，以下简称CNB）并上线腾讯云官网，为国内开源项目提供全新的远程协作方式和算力支持，并入驻腾讯技术公益数字工具箱，为公益机构免费提供公益支持...腾讯云正式推出云原生构建 (Cloud Native Build) 同时，CNB引入了多项创新，包括： 秒级克隆 ：引入 Copy-on-Write (CoW) 机制，即使是百G级别的大型代码仓库，也能在数秒内完成代码准备...个人开发者1600核时/月免费算力，支持 DeepSeek 让编码更高效 为推动国内开源项目发展，CNB为开发者提供了免费算力资源支持，包括 1600 核时/月的云原生开发、160 核时/月的云原生构建...云原生构建（Cloud Native Build）为开发者提供免费算力资源支持 在AI大模型方向上，CNB目前已全面接入 DeepSeek-R1大模型，开发者可以在CNB 内使用腾讯云AI代码助手，从而实现智能开发体验...基于腾讯云底层支持，CNB 还具有高速的全球访问能力。开发者在腾讯云 VPC 环境下访问 CNB ，将自动享有内网访问加速，无需流量费用，进一步提升开发体验。

    3.4K10

    阿里云、华为云们的算力革命

    实际上作为国内算力建设的重要参与方，包括阿里云、腾讯云、百度云、浪潮云等在内的各路云巨头，早已经围绕算力市场展开了竞赛。...比如，目前阿里云的全球云数据中心已经有数百个，基本覆盖超过200多个国家；腾讯云、华为云也分别在各自的海外市场如东南亚、北美、欧洲、中东等地修建本地数据中心……不难发现，在多重因素推动下一场云巨头的算力竞赛已经拉开了帷幕...比如，腾讯云为了推动安全算力落地，推出了自研的基于安全算力的算法，以及全局威胁检测与全网全出口拦截的防御解决方案—腾讯天幕；阿里云也推出了阿里云原生安全SOC，由此构建起了一个实时识别、分析、预警安全威胁的统一安全管理系统...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决定了服务器的算力。...过去数十年，全球算力基本上是CPU一家独大，然而近年来随着半导体工艺制程逼近极限，CPU算力愈加陷入瓶颈。随着人工智能时代的到来，具有更低成本更高效率的GPU，逐渐成为了首选。

    1.3K30

    算力网络系列文章（三）：以云服务为中心，发展算力网络

    以智算（智算”力”，是算力的一个子集）为重心，更综合更全面的算力网络和算力中心建设，24-26这几年会是一个高潮。 目前，行业发展过程中还存在不少问题。...算力中心的核心竞争力在于通过软硬件整合的能力，给用户提供更低成本的算力。因此，算力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。 算力运营公司或新型云计算公司。...首先，考虑的是能够拿到优质且低成本的算力资源，其次要考虑有服务商能够帮助自己做好各项业务的支撑，特别是云边端打通、软硬件结合，以及AI大算力场景的落地等。 算力运营商，算力平台。...在目前，GPU算力非常紧俏的情况下，谁掌握了硬件资源，谁就有客户、有市场。这种情况下，租赁模式有一定可行性，但并不长久。...租赁模式无法解决如下一些典型问题（问题还有很多，无法一一列举）： 问题一，拿到GPU服务器只是第一步，需要针对训练/推理场景，把GPU服务器整合成更适合训练/推理的AI计算集群。

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    【玩转 GPU】GPU硬件技术：深入解析显卡、显存、算力等关键技术

    GPU硬件技术：深入解析显卡、显存、算力等关键技术在现代计算设备中，GPU（图形处理器）扮演着至关重要的角色。本篇文章将深入解析有关GPU硬件的技术知识，涵盖显卡、显存、算力等关键方面。...显存技术：带宽、容量与延迟显存是GPU的重要组成部分，用于临时存储图形数据。显存的带宽、容量和延迟对GPU性能有直接影响。带宽指显存与GPU之间的数据传输能力，而容量则决定了显存能够存储的数据量。...延迟则是显存与GPU之间数据传输所需的时间，过低的延迟有利于减少数据传输瓶颈。3. 算力技术：并行计算与浮点性能算力是GPU的重要性能指标，直接反映了其处理图形数据的能力。...现代GPU通常采用大量的流处理器，以实现高度并行化的计算任务。浮点性能是衡量GPU算力的另一个关键指标，包括单精度（FP32）和双精度（FP64）计算能力。4....总结：GPU硬件技术涵盖了显卡、显存、算力等关键方面。本文从硬件架构、性能测评、功耗管理等角度深入解析了GPU硬件技术的核心要点，旨在帮助开发者更好地理解和运用GPU技术。

    3.7K11

    【GPU称霸超算TOP500最新榜单】美国重夺全球超算霸主，总算力56%来自GPU

    Summit超算有4356个节点，每个节点配备2颗22核的Power9 CPU和6颗NVIDIA Tesla V100 GPU。节点与Mellanox双轨EDR InfiniBand网络连接在一起。...同样由IBM打造的Sierra超算的架构与Summit非常相似，有4320个节点，每个节点均由两颗Power9 CPU和四颗NVIDIA Tesla V100 GPU驱动，并使用相同的Mellanox...TOP500榜单中，56%的计算来自GPU。...自1993年以来，TOP500的总性能、排名第一以及排名500的超算性能变化如下图所示： ? 另一个变化是，榜单中学术、机密和研究类型的超算有所减少，而用于工业的超算比例增加了： ?...Green500中排名前三的超算都来自日本，它们基于ZettaScaler-2.2架构，使用PEZY-SC2加速器。而前10名中的其他系统都使用NVIDIA GPU。

    1.6K00

    云智原生世界的算力再造

    他认为，云智原生将赋予企业和组织与生俱来的云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”世界的算力危机 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，以及完整的算力组合和算力形态。 服务器是提升算力供给的核心动力。...智：在计算产品中融合了CPU、GPU、FPGA等多元算力，利用全栈智能架构，让智能融入IaaS管理、PaaS平台层和应用层。...新华三服务器采用业界最先进的GPU，使得AI算力提升高达20倍。针对高性能计算场景，由于CPU、GPU算力和网络IO的增长，相较于上一代高性能计算集群，效率可提升至250%。...同时，融合新华三在私有云领域长期积累的紫光云3.0，在紫鸾和绿洲平台的合力助推下，能够实现公有云、私有云、边缘云等多场景统一的“全域同构”，让算力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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