GPU 在HPC领域，GPU比CPU运算速度快是显而易见的。在此简单的调研了一下，如何挑选GPU。 [Tesla K40] Tesla系列是N厂专门为HPC退出的GPU产品，无视频输出，仅能做计算。
本文作者：zhenyiguo、jaryzhou、youzuzhang 2018年，区块链项目在这一年上演着冰与火之歌，年初火爆的比特币在一年时间内跌去八成。除了巨大的市场波动之外，区块链领域本身的安全问题也逐渐凸显，与之相关的社会化问题不断显现。 “勒索”、“盗窃”、“非法挖矿”是区块链项目数字加密货币的三大安全威胁，其中云主机用户面临的首要安全问题是非法挖矿。 非法挖矿一般分为基于文件的挖矿和基于浏览器的挖矿。由于云主机用户一般不使用浏览器访问网页，故基于浏览器的挖矿在公有云上并非较大的威胁。 反之，云
前言 随着视频编解码技术的不断发展，视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。同时，在GPU领域，随着CUDA等通用计算平台的不断发展，GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。 1. GPU概述 早期，GPU只能承担图形计算和渲染方面的任务，而且硬件架构较为封闭。OpenGL和DirectX接口是与GPU交互的唯一方式。如果工程师想利用GPU进行通用计算，不仅先要学习OpenGL和Di
Amber是一套分子动力学模拟程序，我们今天来说下如何使用云服务器安装部署这套程序。
随着医疗行业的飞速发展，如何能针对每位患者的病情和个体差异，快速、精确地选择适合的诊疗方案，成为了人们关注的新焦点。在临床实践中，如何最大化病患问诊效率和利益，具备个性定制化的“精准医疗”已然成为了行业发展的重大趋势。在不断涌现的大数据、AI人工智能等先进技术的帮助下，医疗领域也迎来了优化革新的大好机遇。 台湾年洗肾人口破 9万，半数因心血管疾病死亡 肾脏作为人体的重要器官，承担着过滤血液、排除代谢废物、平衡水分电解质等关键功能。对于肾功能不足以维持生存的病患而言，肾透析是除了肾移植外唯一的保命手段。然而
自从2006年深度学习开始展露头角，到2012年前后彻底爆发，再到现在算法已经趋于成熟（某种极限），那么有一些问题已经比较明朗了。
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1704.04760.pdf
在诸多项目中，共享算力方案听起来格外耳熟。有点像中国人民“躺在家为国做贡献”类似，英伟达号召游戏玩家们“开电脑为抗疫做贡献”。，吁PC玩家们捐献自家GPU/CPU的闲置算力，支援斯坦福大学的分布式计算Folding@home（FAH）项目，以弥补病毒研究算力的不足。
作为一个全新兴起的科技概念，DPU 正在以惊人的速度崛起，成为整个行业甚至整个社会的关注重点。尤其是投资领域，对 DPU 简直是趋之如骛，将其视为未来颠覆行业的潜力技术。
作者：Yu (Emma) Wang、Gu-Yeon Wei、David Brooks
9月6日，美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%，并将全面开放人工智能计算资源，与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。此次调价的产品不仅包括此前的M60云主机，还包括最新上线的高端AI服务器P40云主机。调价后，美团云GPU相关产品将达到行业最低价的3-8折，击穿行业价格底线。 高品质低价格 让智能计算普惠化 从AlphaGo战胜李世石到我国近日发布的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经步入高速发展阶段，受到前所未有的关注。无论是互联网公司还是传统型企业，纷纷积极拥抱人工智能，试图用AI为业务注入
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新，尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型，几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算（CUDA）的 AI 专业显卡提供商，Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家，从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
曾经历过企业级存储、企业级容器平台等产品的架构与开发，对容器、微服务、无服务器、DevOps等都有浓厚兴趣。
AI 科技评论按：ACM 通讯（ACM Communications）在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章，带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程，以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题：专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是，这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
近日，HTC和阿里云喜结良缘并昭告天下。阿里云要用云服务推动HTC的VR生态布局发展，共同探索云计算与VR技术的新的解决方案。 对于HTC来说，他们看上的是阿里云的云计算价值以及其背后的阿里巴巴；而在
NVIDIA已经远非昔日刻板印象中一家小型的GPU处理器供应商，在执行长黄仁勋的带领转型下，如今已经跃居独立型GPU(discrete GPU)市场的领跑者，更重要的是，NVIDIA把GPU的应用导入数据中心(data center)和车用电子(automotive)等领域，不再仅限于PC、笔记型计算机、平板计算机等的应用、大幅领跑人工智能(AI)时代，尤其正当NVIDIA积极跨足将GPU引入、增加企业对于AI的采用之际，更引来夙敌英特尔(Intel)、AMD等对手的尾随追赶。 NVIDIA结盟微软与IB
最爱地球的超级运算平台 利用ASUS ESC4000 G2搭配两片AMDFirePro S10000在2U空间中创造出每瓦特2.351 GFLOPS double(倍精度浮点数)运算能量的德国超级计算机SANAM，荣获超级计算机排名Green 500亚军殊荣，这让ASUS这个国产品牌在国际视野中有了亮丽的成绩，而评分也与第一名的每秒2.499GFLOPS double只差了一点点，但是ESC4000 G2这个平台的实力绝对不仅止于此，若是搭配4片目前最新NVIDIA K20XGPU运算加速卡，每瓦特能创造
“Show出你的野蛮性能”并不是一句漂亮的空话，高性能云计算的实力正在被6大知名云服务商和20多所高校队伍同步验证，谁才是真正的CPU/GPU云主机之王？
作者：Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
云游戏具有极大的想象空间，从20年前，就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟，而纷纷成为了前浪。
大家对电都很清楚，云计算就像用电一样，根据需求调配用量，按需收费，弹性满足。云计算的发展让大数据有了用武之地。没有云计算的大数据就是水中花镜中月。云计算提供了大数据必要的三大资源(数据+算法+算力)。
作者：朱建平 腾讯云技术总监，腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情，跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
5月16日，美团云正式对外发布全新品牌Logo，宣布开启AI战略，并将上线三大类AI产品，发力人工智能领域，布局云端人工智能版图
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
在使用CUDA加速库时，特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时，有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中，我们将深入探讨这个错误的原因，并给出解决方法。
算上春节，只用了3个月零9天，平安科技就拿到了迎接未来的秘密武器，一款属于自己的超高性能AI金融云主机，平安云B1。
为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 要看完呐~~↓↓↓ 随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展，算法越来越复杂，待处理的数据量呈指数级增长，当前的X86处理器的数据处理速度，已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求，大数据时代对计算速度提出了更高的要求，至此，GPU处理器应运而生。 腾讯云根据GPU的应用场景，已推出多款GPU实例，如GN10X/GN10Xp（NVIDIA Tesla V100）、GN7（NVIDIA Tesla
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云NVIDIA GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，也可以把GPU看成是CPU的协处理器，因此当在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示。
张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱，到底怎么选？
KubeCon + CloudNativeCon 首次登陆中国上海。这意味着中国Kubernetes 爱好者们齐聚上海来参与这场全球范围内最大的 Kubernetes 技术盛会。数据平台部高级工程师宋盛博在大会上介绍了腾讯企业级容器云平台GaiaStack在机器学习场景的实践，即《Deep CustomizedKubernetes for Machine Learning in Tencent》
近年来，随着虚拟货币价格的一路攀升，利用计算机资源“挖矿”的行为逐渐盛行，挖矿木马呈明显增长的趋势。在巨大利益的驱使下，为了得到更多的算力资源，黑客往往对全网进行无差别扫描，同时利用多种爆破和漏洞等手段攻击主机。在主机被成功入侵之后，挖矿木马还会向内网渗透，并在被入侵的服务器上持久驻留以获取最大收益。
1. 引言 在互联网用户和应用爆炸的今天，我们承载的服务和运算，无论在规模还是性能上都提出了前所未有的要求，开发人员常常偷偷在想，能不能给我一个超级计算机，很多问题就不再是问题了。然而，大家又都很清楚，出于成本的考虑，这也就是想想，就像我们有时候也幻想着自己变成超人一样。Gaia的出现，能够让应用开发者像使用一台超级计算机一样使用整个集群，让几万甚至几十万个核协同做一件事情，将所有资源化为一片云，而将这片云带给我们的风在哪里？ 2. 风起 2014年刮起一阵最炫Docker风，掀起一股股热浪。在云计算和开源
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而，在使用CUDA进行开发时，有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因，以及如何解决它。
云游戏技术早在2000年就已在E3上被行业内知晓。19年后，在5G时代到来之际，云游戏为何一跃成为热门？今天，我们一起来聊聊云游戏的起源，以及当前云游戏技术方案的瓶颈和发展机会。希望对云游戏感兴趣的游戏业内人士有所帮助，让大家更加客观的了解云游戏，合理把握好云游戏的机会。
在上期，小H在梦里穿越成了“发哥”，并且成功理解了什么是“时分复用”和“空分复用”。这次，小H又梦见了什么呢？
在大家开始深度学习时，几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA？她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系？通过查阅资料，我整理了这份简洁版CUDA入门文档，希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。
多数人可能都了解，在神经网络近70年的历史中，寒冬和泡沫交替出现，——事实上，藏在神经网络背后的专用硬件加速器（ASIC）也是如此。
无需购买游戏主机，也无需下载安装大型应用，只需登录云平台就能，就能随时随地的享受电竞级游戏体验，这是云游戏倡导者描绘的未来游戏蓝图。
北京时间 9 月 26 日，在英伟达 GPU 技术峰会上，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋正式发布 TensorRT 3 神经网络推理加速器。据官方介绍，TensorRT 3 能极大改善处理性能，削减从云到边缘设备（自动驾驶汽车、机器人等）的推理开销。 TensorRT 3 是在 Volta GPU 实现最优推理性能的关键，比起 CPU 它能实现高达 40 倍的吞吐量，时延在 7ms 之内。目前，对于英伟达开发者计划成员，现在有针对 Tesla GPU (P4, P100, V100) 和 Jetson 嵌入
GPU 渲染型 GA2 支持四种镜像类型：公共镜像、自定义镜像、共享镜像、服务市场。
雷锋网 AI 科技评论按：DeepMind 有一支专门的科研平台团队（the Research Platform Team），他们的职责是为 AI 学术研究构建加速计算的基础设施。他们不经常亮相，但是这次由他们撰文介绍的 TF-Replicator 是一个极为有用的工具：它是又一个实用的软件库，可以帮助从未接触过分布式系统的研究人员们轻松地在 GPU 集群和云 TPU 集群上部署 TensorFlow 模型，也就成为了深度学习进行大规模工业化应用的重要组件。TF-Replicator 的程序化模型现在也已经作为 TensorFlow 的 tf.distribute.Strategy 的一部分开源在 https://www.tensorflow.org/alpha/guide/distribute_strategy。
简单解释：专门用于机器学习的高性能芯片，围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元（“MXU”）设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚，那就太好了！如果没有，那么请继续阅读......
GPU 云服务器支持四种镜像类型：公共镜像、自定义镜像、共享镜像、镜像市场。具体详情请单击 了解镜像 >>。 对于刚开始使用腾讯云的用户，可选择【公共镜像】，并根据需要挑选版本。
图中从左至右分别为：Amy Chen（Cortex COO）, 陈子祺（Cortex CEO），田甲（Cortex首席科学家），王威扬（Cortex CTO）
随着数据中心的高速发展，通信能力和计算能力成为数据中心基础设施的相辅相成的两个重要发展方向。若数据中心仅关注计算能力的提升，通信基础设施的提升跟不上，那么数据中心的整体系统性能依然受限，无法发挥出真正的潜力。DPU的提出背景就是应对这些数据量和复杂性的指数级增长。未来，需要将计算移至接近数据的位置，这是目前业界所公认的以数据为中心的体系结构下的创新。综上，DPU对数据中心来说，是通过更明细的分工来实现效率的提升、实现总体系统的成本最优化。
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。
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