随着AI技术不断成熟，人工智能正凭借着"惊人的创新"给各行各业带来颠覆性的价值提升。2018年Gartner发布了一份AI研究报告预估，到2022年，人工智能这一领域的商业价值将达到3.9万亿美元。
大模型的纷争已经随着各大入局者公布产品后，热度逐渐退去，但是由大模型带来的产业链高频共振，已经传递了算力层。
回顾浪潮AI服务器的前世今生，我发现在7年时间内，浪潮一共有五个关键抉择，决定了今天占据市场份额过半的局面。
今年3月~4月，AMD、英特尔、英伟达三家芯片巨头，各自发布了服务器CPU，无一不在强调AI运算与生态。
近期，市场研究机构IDC发布了关于全球服务器市场的最新研究报告，显示2022年全球服务器市场规模同比增长20.1%达到了1232.24亿美元，并预计2023年市场规模将微幅增长至1284.71亿美元，之后四年的年度增长率将分别为11.8%、10.2%、9.7%、8.9%，到2027年市场规模将达1891.39亿美元。
4月24日消息，据微博网友@手机芯片达人 爆料称，苹果正在设计自己的人工智能（AI）服务器处理器，将采用台积电3nm制程，预计在2025下半年量产。
10月12日消息，据市场研究机构IDC的最新报告显示，从2022上半年到2023年上半年，中国AI服务器市场规模成长了54%，预计到2027年市值将进一步从31亿美元增长至164亿美元。
近日，IDC公布了《2019年中国AI基础架构市场调查报告》。报告显示，2019年中国AI服务器市场规模达23.3亿美元，同比增长57.9%，2倍于全球AI服务器市场增速。其中，浪潮保持强势领跑，整体市场份额占比再次超过50%，连续三年稳居第一。
相关信息： 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会：云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能？ 导读： 后疫情时代助力复工复产，AI应用百花齐放，GPU算力需求井喷式增长。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
作者 | Just 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） AI模型的数据量、结构的复杂程度不断增加，带来了大规模AI算力的庞大需求。 2020年7月，OpenAI实验室推出拥有1750亿参数的NLP模型GPT-3，其训练数据集规模超过500GB，算力需求达到了3640 Petaflop/s-day。2021年1月，Google Brain宣布他们设计的简化稀疏架构（Switch Transformer）可以将语言模型的参数量扩展到1.6 万亿，参数量是GPT-3的近10倍。要让这些模型有效有
“刷脸的，是不是就是AI？”当王峰收到宁夏渠道商的这条微信提问时，他一点也不觉得好笑，但他还是笑了。
2021年科技圈最大热点非元宇宙莫属。元宇宙鼻祖Roblox股价坐上直升机蹿升，Facebook更名“Meta”All In元宇宙，诸多VR/AR企业摇身一变成元宇宙公司，就连微软、英伟达们也在蹭元宇宙的热点。 国内科技企业不甘落后，天眼查数据显示，2021年公司以及自然人申请注册元宇宙商标信息已超240条，腾讯、阿里、百度、网易、爱奇艺、快手、字节跳动、Soul、米哈游等均在布局元宇宙，比如百度推出了希壤，米哈游的《原神》全球流行…… 元宇宙的火，正越烧越旺。有人认为元宇宙就是VR/AR的升级版或者说
无论是车企、手机厂商还是互联网大厂，都接二连三的扎进“造芯”赛道，甚至于连地产、家电、百货、水泥厂等企业也直接横跨到科技业开始造芯之路。
GPU服务器在执行AI计算时，发挥着至关重要的作用。这类服务器通常配备高性能的图形处理器（GPU），这些GPU专为处理大规模并行计算任务而设计，如深度学习、机器学习等。在AI计算中，GPU服务器以其高效的并行处理能力和内存带宽，为复杂的神经网络模型提供了强大的计算支持。
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。
随着深度学习带来 AI 的第三次浪潮，对 AI 的相关讨论层出不穷，算法是大家关注的重点。
美国东部时间10月21日，全球备受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单，浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能纪录，在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。
在人工智能迅猛发展的今天，越来越多的个人开发者和企业希望能够利用AI技术来提升自身的竞争力和创新能力。本套课程将带领你使用Django和国内免费的大模型API（课程中使用的是讯飞星火大模型）搭建一个属于自己的AI网站，从基础知识的掌握到项目的部署，让你能够全方位了解AI技术在实际应用中的操作和实现。
今日，IDC发布的《2018年中国AI基础设施市场数据报告》，披露了AI服务器市场方面的最新进展。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 美国东部时间10月21日，全球倍受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单，浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能记录，在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。 MLPerf是当前全球最具影响力的AI计算基准评测组织，由图灵奖得主大卫·帕特森（David Patterson）联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等单位共同成立，每年组织全球AI训练和AI推理性能测试并发榜。此次MLPerf的AI推理基准测试有全球23家公司和单位
IBM 的 POWER 与 Intel Xeon、AMD EPYC 是目前服务器市场上的三种主要处理器类型。
7月13日，The Information曝光了华为内部的一个秘密项目，代号“达芬奇计划（Project Da Vinci）”，简称“D计划”，由现华为轮值总裁、副董事长徐直军负责。
本文记录并行Ai的一种实践路线。 背景 当遇到一个任务需要多个Ai模型分别完成时，串行执行Ai可能不是最好的方法，总无法发挥GPU的最大利用率 现有平台少有并行推断的相关信息 尝试搭建一个服务式的并行Ai执行框架 思路流程 构建网络服务，在网络服务中初始化模型 留出infer接口作为服务器备用 客户端多线程向服务器提供请求，实现Ai并行执行 技术方案 python平台 使用flask搭建微服务框架 将训练好的模型在服务器中初始化，留出infer接口，注册在路由中 服务端建好服务后 w
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。
AI ECN（Artificial Intelligence Explicit Congestion Notification）是一种根据现网流量模型，智能地调整无损队列的ECN门限的功能，可以保障零丢包下的低时延和高吞吐，以使无损业务达到最优性能。
一秒钟分析5040张X光照片，辅助医生发现肿瘤；一秒钟对比57000张图片，找到不良工业产品；一秒钟完成570次AI训练迭代……
7月25日消息，据瑞穗证券（Mizuho Securities）分析师Vijay Rakesh最新发布的研究报告指出，英伟达（NVIDIA）有望将在2027年创造约3000亿美元的AI相关营收，届时英伟达在全球AI服务器芯片市场的市占率仍有75% （低于目前约90%）。
近日，全球倍受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单，其中浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能纪录，在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。
疫情将我们的生活从线下搬到了线上：从线上教育、线上办公、在线问诊，到疫情期间行程追踪、智能工厂的快速复工，社会的智慧进化在加速。
李根 发自 青岛 量子位 报道 | 公众号 QbitAI All in AI，不管是把口号喊响，还是撸起袖子干。 就在计算厂商中科曙光的年度科技峰会上，“All in AI”也从战略到产品，从口号
AI 绘画是 23 年最火的技术之一。对程序员来说，以前我们想做个网站，会经常因为没有图片素材而发愁；而现在用 AI 绘画技术，想要什么图片，只要输入文字就能快速生成了。
无服务器曾经风靡一时，但现在似乎已经过时了，尽管其基本要素，敏捷性和可扩展性，仍然具有现实意义。
---- 新智元报道 【新智元导读】4月26日， 浪潮 在IPF18大会上发布了一系列新产品，包括AI全新品牌TensorServer，首款面向AI云场景的弹性GPU服务器NF5468M5，以及启动新的AI生态发展计划。同时浪潮公布了未来五年的发展目标：到2022年，实现服务器全球第一。 4月26日，IPF18浪潮云数据中心合作伙伴大会在北京雁栖湖举行，来自全国各地的行业ISV、SI、分销商等2000多家合作伙伴参加会议。 会上，浪潮发布了AI全新品牌TensorServer，这是一个全栈式AI端到
10月17日，在北京举行的媒体沟通会上，比特大陆正式发布了终端人工智能芯片BM1880。此次一同发布的还有基于云端人工智能芯片BM1682 的算丰智能服务器SA3、嵌入式AI迷你机SE3、3D人脸识别智能终端以及基于BM1880的开发板、AI模块、算力棒等产品。
差不多三年前（一晃眼三年了，时间过得太快啦），小俊写过一篇教大家安装 LinkAce 的文章，现在小俊又来给大家介绍一款集成了当下最热门的 AI 技术且界面相对较为美观的书签管理器——hoarder，有了它，大家就能更加方便地管理自己收藏的网站与知识啦！
原文链接: https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-0.html
摘要: 随着人工智能技术的演进，互联网行业的基础架构也在经历深刻的变革。未来的互联网架构将高度依赖于分布式计算、微服务、自动化管理、智能数据中心、前置安全性、无服务器架构、5G技术和可解释的AI等技术。这些变化旨在满足更高的性能、安全性和用户体验要求。适应这些变革的企业将领先于竞争，而落后的企业则可能面临挑战。
Halo是一款开源轻量化的内容管理系统，与WordPress相比，Halo的设计感更加前卫，用户界面相对简洁，使用门槛更低，即使是小白也能快速上手。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT火遍全世界，与之相关的一切都在风口浪尖。 OpenAI首席执行官Sam Altman看似随意分享的一句话，就成为热议的焦点： 新版摩尔定律很快就要来了，宇宙中的智能每18个月翻一倍。 一些人猜测可能指神经网络的参数量，但和过去几年的数据并不对的上。 一些人理解是包括人和AI在内所有智能体的能力，但这个指标如何衡量又成了问题。 也有很多学者、网友并不认同这个判断，IBM科学家Grady Booch表示这是胡说，就被顶成了热评第一。 对于这
8月3日，鸿海集团发布公告，宣布通过子公司再度对AI芯片创业公司耐能（Kneron）投资1400万美元，此次增加投资后，鸿海将累计持有耐能2.7024%股权。
如题 请大家讨论一下网游服务器端结构设计方面的问题。 希望大家畅所欲言，能说说细节更好。 还有关于网络游戏其他方面的问题也可以。 在此先摘篇文章 随着网游从业者的规模和需求不断扩大，越来越多的朋友进入了网游开发这个领域，使得市场中网游开发技术相关的需求量迅猛增长。目前，（网游）网络游戏行业比较紧缺的是具有较深技术功底的“专家型”开发者，这主要包括两个方面：服务器端设计人员以及客户端设计人员。对于网络游戏而言，由于其主要的游戏逻辑计算是在服务器端完成的，数据同步与广播信息的传递也是通过服务器完成的，所以，是否拥有一个有经验的服务器端设计人员已经成为一款网游产品能否成功的关键之一。鉴于此，本文将试图就网游服务器设计的一系列问题展开讨论和总结，笔者将结合自己的开发经验和体会，将其中各方面内容逐一呈现。希望能够对以下三类人员有所帮助： 有一定网络编程基础、准备进入（网游）网络游戏行业作服务器端设计的人员； 正在从事网游服务器设计的人员； 网游项目的技术负责人。 由于网游服务器的设计牵涉到太多内容，比如：网络通信方面、人工智能、数据库设计等等，所以本文将重点从网络通信方面的内容展开论述。谈到网络通信，就不能不涉及如下五个问题： 1、 常见的网游服务通信器架构概述 2、 网游服务器设计的基本原则 3、 网游服务器通信架构设计所需的基本技术 4、 网游服务器通信架构的测试 5、 网游服务器通信架构设计的常见问题 下面我们就从第一个问题说起： 常见的网游服务器通信架构概述 目前，国内的网游市场中大体存在两种类型的网游游戏：MMORPG（如：魔兽世界）和休闲网游（如：QQ休闲游戏和联众游戏，而如泡泡堂一类的游戏与QQ休闲游戏有很多相同点，因此也归为此类）。由于二者在游戏风格上的截然不同，导致了他们在通信架构设计思路上的较大差别。下面笔者将分别描述这两种网游的通信架构。 1．MMORPG类网游的通信架构 网游的通信架构，通常是根据几个方面来确定的：游戏的功能组成、游戏的预计上线人数以及游戏的可扩展性。 目前比较通用的MMORPG游戏流程是这样的： a. 玩家到游戏官方网站注册用户名和密码。 b. 注册完成后，玩家选择在某一个区激活游戏账号。 c. 玩家在游戏客户端中登录进入已经被激活的游戏分区，建立游戏角色进行游戏。 通常，在这样的模式下，玩家的角色数据是不能跨区使用的，即：在A区建立的游戏角色在B区是无法使用的，各区之间的数据保持各自独立性。我们将这样独立的A区或B区称为一个独立的服务器组，一个独立的服务器组就是一个相对完整的游戏世界。而网游服务器的通信架构设计，则包括了基于服务器组之上的整个游戏世界的通信架构，以及在一个服务器组之内的服务器通信架构。 我们先来看看单独的服务器组内部的通信是如何设计的。 一个服务器组内的各服务器组成，要依据游戏功能进行划分。不同的游戏内容策划会对服务器的组成造成不同的影响。一般地，我们可以将一个组内的服务器简单地分成两类：场景相关的（如：行走、战斗等）以及场景不相关的（如：公会聊天、不受区域限制的贸易等）。为了保证游戏的流畅性，可以将这两类不同的功能分别交由不同的服务器去各自完成。另外，对于那些在服务器运行中进行的比较耗时的计算，一般也会将其单独提炼出来，交由单独的线程或单独的进程去完成。 各个网游项目会根据游戏特点的不同，而灵活选择自己的服务器组成方案。经常可以见到的一种方案是：场景服务器、非场景服务器、服务器管理器、AI服务器以及数据库代理服务器。 以上各服务器的主要功能是： 场景服务器：它负责完成主要的游戏逻辑，这些逻辑包括：角色在游戏场景中的进入与退出、角色的行走与跑动、角色战斗（包括打怪）、任务的认领等。场景服务器设计的好坏是整个游戏世界服务器性能差异的主要体现，它的设计难度不仅仅在于通信模型方面，更主要的是整个服务器的体系架构和同步机制的设计。 非场景服务器：它主要负责完成与游戏场景不相关的游戏逻辑，这些逻辑不依靠游戏的地图系统也能正常进行，比如公会聊天或世界聊天，之所以把它从场景服务器中独立出来，是为了节省场景服务器的CPU和带宽资源，让场景服务器能够尽可能快地处理那些对游戏流畅性影响较大的游戏逻辑。 服务器管理器：为了实现众多的场景服务器之间以及场景服务器与非场景服务器之间的数据同步，我们必须建立一个统一的管理者，这个管理者就是服务器组中的服务器管理器。它的任务主要是在各服务器之间作数据同步，比如玩家上下线信息的同步。其最主要的功能还是完成场景切换时的数据同步。当玩家需要从一个场景A切换到另一个场景B时，服务器管理器负责将玩家的数据从场景A转移到场景B，并通过协议通知这两个场景数据同步的开始与结束。所以，为了实现这些内容繁杂的数据同步任务，服务器管理器通常会与所有的场景服务器和非场景服务器保持socke
Nvidia今天推出了搭载16颗Tesla V100图形处理单元（GPU）芯片的云服务器平台HGX-2，提供了半个TB的GPU内存和两千万亿次的计算能力。GPU通过使用NVSwitch互连共同作用。HGX-2主板可处理训练AI模型和高性能计算。
一直都很惊叹，电影里面的主角能上天下地；也梦想有一天能当个主角去体验一番。但一部电影只有一个主角并且动则上千万的制作费及时间成本；咱们小平民百姓的也不祈求了。最近隔壁老王发了一段视频，是某电影的视频片段，奇怪里面的主角面孔这么熟悉的，细看就像老王一个模出来的。难道老王又用了什么逆天神技，跑去当主角了？好吧，不耻下问。原来老王用了一个款叫“DeepFaceLab”的视频软件进行AI换脸。据他说为了制作换脸的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的，就这么给他劝退了我。。。
1.当前市面上看到的一些服务器，开放的端口一般都要求为 '80' 端口 所以80端口成了商用端口
（本文作者雷锋网张帅）小编近日跟随数字中国万里行团队探访了国内多家技术较为先进的大型数据中心，包括天津腾讯云数据中心，字节跳动数据中心，张北阿里云数据中心集群等，实地勘察超大规模云数据中心更能体会到一个事实——IT市场正经历洗牌过程，服务器厂商格局的变化业已发生。
2018年，Gartner对全球3000多位CIO所做调研显示，约4%的企业已经在现有的业务中部署了智能化元素；这一数字在2019年快速上升至14%，增长了2.5倍。
AI 时代，和我们前端开发结合最紧密的就是当下炒的非常火热的 Web AI 技术了。
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下，由摄像头采集的图像、视频流数据，需要更强大的计算引擎对其进行传输、存储、训练和分析。
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