一夜之间，有价无货！英伟达消费级 RTX 4090 显卡遭全面下架，最高售价接近 4 万

北京时间 10 月 18 日下午，英伟达顶级旗舰显卡 RTX4090 开始全面下架。 目前，当前在京东搜索 “RTX 4090 显卡”只有少数第三方售卖，但需要预约等待到货。 同样，在淘宝搜索也是如此，标注价格基本 2 万起步，最高甚至接近 4 万元。而在二手平台咸鱼上，RTX4090 售价基本 1.2 万起步。华硕、微星、影驰等英伟达合作商也同样纷纷下架该型号的非公显卡，官方旗舰店均已显示无货状态。“新限令”的结果 显然，这次消费级显卡 RTX4090 的下架是受当天美国“新限令”的影响。 北京时间 10 月 18 日，美国商务部宣布，计划限制向中国出售更先进的 AI 芯片。据悉，新的政策将限制 Nvidia A800 和 H800 芯片的出口，此外，新规将豁免笔记本电脑、智能手机和游戏设备中使用的大多数消费级芯片，但其中部分芯片仍须受到美国官员的批准和专项...

2023-10-20

英伟达GPU RTX 2060参数

英伟达GPU RTX 2060芯片主要参数核心频率：1365 MHzTurbo频率：1680 MHz流处理单元（CUDA）：1920 个GPU芯片代号：TU106生产技术工艺：12 nmTDP功耗 ：160W内存参数：内存频率 ：14 Gbps内存类型：GDDR6内存位宽 ：192 bit最大显存 ：6GB参数补充晶片编号：TU106-200A-KA-A1晶体管数量：108亿代工厂：台积电核心面积 ：445 mm²一级缓存：64 KB二级缓存 ：3 MB光栅单元：120纹理单元：48RT cores ：30SM count：30Tensor cores ：240建议电源：450 W公版供电：1x 8-pin公版接口 ：1x DVI1x HDMI2x DisplayPort1x USB Type-C总线接口 ：PCIe 3.0 x16以太坊算力：31 MH/s 收益计算以太坊挖矿功耗：155...

2023-05-16

GPU图形处理器的构成

      GPU图形处理器的线路板一般是由6层或者是4层印制电路板。GPU处理器上面的所有元器件都是集成在这个印制电路板上面，因此印制电路线路板是可以直接影响着了GPU运行质量。GPU电路板上最大的芯片就是GPU芯片了，是有散热片和风扇进行散热处理。GPU是作为处理数据的核心组成，大部分的GPU都是采用了单芯片设计方式，另外有些是专业的GPU也是有采用多个GPU芯片设计方式。       GPU电路板上的另一个重要芯片是数模转换芯片。数模转换芯片的作用是把显存中的数字信号转换成计算机的显示器可以识别出来的模拟信号进行转换处理，速度是以MHz为单位，而转换的速度越快的话，那么显示出来的图像就会越稳定了，数模转换芯片是决定了GPU芯片能够支持最大的刷新频率。有些GPU生产厂商为了生产降低成本，是把数模转换芯片整合到了GPU...

2023-05-09

GPU与CUDA

        GPU（图形处理单元）是连接到图形卡的流处理器集群sm，是用于加快速度处理大容量数据集。但是GPU在可编程性涉及面向图形的细节，这使得应用程序非常有限。英伟达为开发者提供了一个开发环境，名称为计算统一设备架构（CUDA），CUDA是可以允许开发者跟以前传统的CPU发开编程一样，可以直接从计算机的内存和操作的角度进行思考。CUDA为开发者生成在GPU执行的并行代码提供了一种简单的方法。        在一般情况下，可以支持CUDA的GPU是安装在计算机主机的独立设备，然后是通过外围组件互连快速PCI-e总线的接口进行通信交互，这个总线作用是用于在各个设备之间传输数据和命令。而每一个GPU是可以看作成一个独立运行的设备，与主处理器分开运行，主处理器和所有GPU可以同时执行计算。除了少数与主机共享显示...

2023-05-08

GPU算力是什么？

       GPU算力简单来理解成就是GPU的计算能力或者性能。而其实GPU计算能力并不单单描述针对计算数据能力大小的一个硬性指标，GPU算力也是相对来说。计算机的算力其实是指在单位时间内，通过计算机的硬件能够可以完成运算的计量。因此计算机的算力概念并没有什么差异性，只是计算标的不相同而已。        按照之前的宣传指标比较来说，就是单精度的峰值。而单精度的意思是float的运算能力。由于GPU是以浮点运算为主要，在最近几年神经网络计算的发展方向来看，也是会出现了有以ops为指标的，所以以目前阶段的GPU算力都是设计到一个单精度的运算都是以一个cycle内完成。因此GPU可以根据时钟频率来计算出一个峰值数据。而计算出来的峰值数据也成为了各个芯片生产厂商用作对外宣传的指标数据之一了。   ...

2023-04-19

使用JupyterLab上传数据教程

⚠️需要注意是JupyterLab的工作目录为/root目录，而非/系统根目录！！！！1、是用JupyterLab上传数据的操作界面说明：2、上传文件：3、使用Notebook：4、打开新终端：5、直接访问打开的终端或者Notebook。注意的是：JupyterLab在关闭终端/Notebook选项卡后默认是不会直接终止状态，依旧还是处于在运行状态。6、打开文件管理，查看文件路径。...

2023-04-18

AI人工智能核心要素

目前AI人工智能领域是目前最比较引起人们的重点关注的一个发展方向。无论是在哪个领域或者工业生产当中，都是需要人工智能的广泛应用。而AI人工智能三大核心要素就是算力、算法和大数据。而在AI人工智能领域当中，是属于比较占据算力，是特别依靠算力。在AI人工智能计算数据中，是比较多涉及到一个矩阵和向量的乘法和加法数据处理，人工智能是靠算力的专用性依赖性比较高些，所以目前普通的CPU已经不适合适用在AI人工智能领域的算力计算了。而应用当中，AI人工智能领域的算力现在主要依靠计算性能强劲的GPU或者是专用芯片处理器进行数据计算和分析。特别是GPU，已经成为目前AI人工智能算力主力的处理器了。而GPU是属于计算机的图形处理器，但是GPU核的逻辑运算单元数量比CPU处理器多得多了， GPU是适合把同样的指令流进行并行发送到多个核上面去，采用了不同的输入数据执行，从而可以很好地处理图形处理或者海量的大数据处...

2023-04-12

影响GPU性能因素：微架构、制程、核心频率等

GPU微架构是指微处理器体系结构，是GPU硬件电路形成结构，并是可以实现指令执行等。GPU制程是指GPU集成电路的密集度。在一定数量的晶体管硬件情况下，更加精细的制程能够可以减少GPU的功耗和发热程度。目前市场上GPU最先进工艺制程是3nm。GPU核心频率是GPU显示核心处理图像频率大小和工作频率，是直接GPU核心的性能。图形处理器单元数量是指在GPU内部图形处理单元，其中包括了光栅单元和纹理单元等数量。光栅单元是指在进行光线、反射计算工作任务，主要是负责各类的游戏中的超高分辨率、超高画面质量的效果。纹理单元是指可以能够针对二进制的图形进行一系列翻转、缩放变化操作，然后再把这些图形纹理传输到3D平面模型当中去。CUDA核数是作为GPU内部的流处理器也是GPU主要的计算单元组成。其中CUDA核数量越多的话，那么GPU性能等级就会越高了。Tensor核数是能够进行核加速GEMM计算和加速神经网...

2023-04-11

GPU虚拟化现状

在近些年来，随着我国针对现代新基建的开启，AI人工智能、大数据、5G、工业互联化等多方面构成了现在我国的新基建的核心造成因素。而AI人工智能产业已经开始渗透到不同的领域了，已经起到了基础设施化重要作用。而根据相关市场分析预测数据来看，在2025年全球的AI人工智能市场份额将会达到了6万亿美元规模，而在中国的AI人工智能的主要产业的市场规模将会增长到1600亿元的市场份额，而在AI人工智能产业带动的相关产业生产规模也将会达到了10000亿元市场规模。GPU是作为AI人工智能领域中的一个组成重要因素，GPU、FPGA等的AI人工智能配套加速器市场发展也在高速发展中。中国的GPU服务器市场规模也会达到了64亿美元市场份额。GPU虚拟化背景从目前来看，大部分的GPU硬件服务公司都是使用了英伟达NVIDIA的公司的算力显卡，可以从以下方面分析基于英伟达NVIDIA的技术情况。从用户方面分析，GPU虚...

2023-04-10

GPU云服务器的功能价值

1、拥有高效、高性能的计算力，可以深度学习目前可以结合AI人工智能和大数据两者互相应用，可以支持兼容多个GPU应用程序和深度学习框架等应用场景，而且是可以支持一键部署深度学习环境，可以快速地帮助用户对深度学习深入、大数据模型处理等多种需要高性能高效计算算力，这样就可以大大降低了对用户部署GPU服务器难度和门槛。2、GPU云服务器安全易用、管理方便GPU云服务器是可以与云安全进行连接式对接起来，是可以一样享有云安全的有效防护服务。可以提供和标准的云服务器相同的使用方式和管理功能，可以达到了云服务器稳定快速，管理方便统一，也不需要用户进行跳板机登录处理，这样相对来说用户操作简单便利。在云服务器ECS技术基础下，用户可以灵活调度资源，可以按照自己需求来分配资源，这样就可以达到最大程度提高GPU利用率和效率。3、GPU服务器具有超强计算力能力，极强的性能可以把GPU云服务器上的CPU芯片、内存、本...

2023-03-28

GPU研究框架

GPU重要的市场竞争力核心是在于架构等因素，从而决定了GPU的性能先进性和计算性能。而在国内的GPU生产厂商也开始针对GPU的框架进行了投入研发迭代架构，从而可以推动市场各个产业开放性，建立起了自主生态链。在近些年来，AI人工智能、大数据分析、智能汽车等领域都对GPU需求日益增长。GPU的核心：性能的先进性和生态计算壁垒GPU物理性能是在于芯片的架构、制程、处理器数量、芯片的核心频率等因素影响着，芯片的架构是重要的核心要素。芯片的架构的创新更新换代是GPU芯片性能领先的前提的重要保障，GPU图形渲染单元和计算单元设计也是向着更智能化、更性能化的方向优化产品更新换代。而根据GPU的应用场景，大数据处理业务是要求GPU算力更加强些，可以实现高并发吞吐量的性能，游戏业务要求GPU的浮点运算能力强些、访存速度更快些，专业的图形显示业务要求GPU图显专业化等。GPU生态：GPU生态是建立起通用计算极...

2023-03-27

GPU云服务器是什么？

GPU云服务器是专门为人工智能提供GPU计算性能能力，可以利用GPU算力资源，就可以实现即开即用和弹性使用方便。GPU云服务器是结合了GPU计算力和CPU计算力相结合，可以满足在计算应用领域可以在AI人工智能、大数据模型的高性能计算能力、专业图形图像处理等应用场景各种的需求。为什么选择GPU云服务器杏霖云GPU云服务器是在于GPU和CPU应用的性能计算服务器。GPU优势是在于执行复杂的数学计算方面有明显的能力，特别是在浮点运算、并行运算等计算能力方面，GPU是可以提供高CPU计算速度百倍的计算能力。GPU云服务器的功能特点有：1、具备有大量处理大规模数据和并发计算的算术逻辑单元ALU。2、GPU云服务器可以支持多线程并行高效率的运算计算能力。3、逻辑控制单元相对来说是比较简单些。...

2023-03-26

GPU服务器作用是什么？

首先先了解GPU是具有大量数据快速处理能力、精确的浮点运算能力。但是GPU在一般情况下以较相对比较慢的时钟速度运行状态，但适GPU是拥有几千个内核，这样可以使得GPU能够同时执行上千个并且可以单独的线程。GPU服务器是计算机装备有了显卡服务器，在计算机在进行大量数据处理过程中，CPU可以把等待处理的任务转移给GPU进行处理，这样可以直接提高了服务器处理数据的性能。一般情况下，在CPU上运行计算处理密集型数据的时候，CPU会占用大部分的系统资源。如果把部分数据处理任务转移到GPU当中，而CPU处理主要的顺序进程，这样可以是把整个系统资源保持一致性能最好解决方法。因此GPU服务器对于提供更好数据处理加速性能，直接把具有商业价值的大数据任务有效地、重复地执行相同的任务操作。通过在处理器之间拆分工作，利用好GPU服务器中把可用的大量内核的优势，可以得到更快的运算速度处理大量数据执行此类工作。另外，...

2023-03-20

GPU虚拟化与池化

目前来说外界一直在对怎样更大优化地利用好GPU资源进行科学的探索。但是现阶段还是大部分的解决方案都没有解决到最关键的问题。1、简单虚拟化：直接是把物理GPU服务器按固定比例分切成几个虚拟GPU，每个虚拟GPU的显存是相同的，算力轮询。2、GPU任意虚拟化：目前依旧是以单机GPU服务器虚拟化为目标，但是可以通过某一些技术手段可以支持物理GPU服务器的从算力和显存两个方面进行灵活切分，可以达到自定义大小，满足AI智能应用场景的不同需求。3、远程调用：在一些重要技术突破是在于支持GPU服务器的跨节点调用，AI智能应用场景是可以直接可以部署到数据中心的任何一个位置，无论有没有在节点上的GPU服务器。在远程调用这个阶段中，从资源纳管的范围从单个节点扩展到由网络互联起来的整个数据中心，是从GPU服务器虚拟化向GPU服务器资源池化进化重要一个体现。4、资源池化：很重要点内容是在于按需调用、动态伸缩、用完...

2023-03-15

如何配置一台GPU服务器多人使用？

下面是关于如何配置搭建一台GPU服务器可以提供多人使用的方法，大部分是在实验室使用的GPU服务器多些。1、购买相关GPU服务器硬件配置：两块或者以上的GPU，推荐的GPU是1080Ti，具有较高的性价比。要配置比较大容量的硬盘，是需要分配每个用户需要使用。需要性能比较好些的 的CPU，可以选择16核的CPU。2、虚拟化和容器化：为了保证分配给每一个人的环境相对独立而又互相不影响，比如有conda、python、LXC、LXD等环境使用。是以LXD为例：安装命令如下：sudo apt updatesudo apt install lxdsudo apt install zfsutils-linux3、主机的配置：1. 查看分区,比如df, du 指令等2. 把一个未挂载的已经格式化分区取出如sudo fdisk /dev/sdb1按ｍ可以help指令比如我取出了２TB空间用作组群使用在选择空...

2023-03-15

如何配置GPU服务器远程操作

关于如何配置GPU服务器可以进行远程，可以让GPU服务器支持SSH连接的操作设置，另外还可以配置GPU服务器的Jupyter Notebook可以进行远程登录操作，最后是关于如何配置好GPU服务器进行科学链接网络。1、GPU服务器SSH配置SSH 是为建立在应用层基础上的一种安全协议。目前来说SSH是最可靠，可以专为了应用远程登录和其他网络服务提供的一种安全性的协议。可以利用SSH协议有效地防止在远程链接管理过程中出现信息泄露的问题。以下是关于GPU服务器SSH配置内容：一般来说，会通过SSH登录远程的服务器进行操作，但是在配置GPU服务器其实也是很简单的。# 首先要安装openssh-server-sudo apt get install openssh server-# 启动sshsudo /etc/init.d/ssh start# 设置sshd_configsudo vi /etc...

2023-03-14

选用GPU服务器的五个基本要素

选用GPU服务器是可以从计算性能、可编程性、还有使用的灵活性等，针对CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同类型的服务器，然后可以根据这些不同类型的服务器进行系统的分析对比有五个基本要素选择GPU服务器的基本原则以下：1、首先要确定好业务应用范围来选择GPU得型号。2、优先计划好所使用GPU服务器的应用场景及数量边缘/中心。3.、需要分析业务客户使用应用场景和目标使用人群，还有一点是平台自身的运维能力。4、要计划好GPU服务器配套软件的使用价值和服务价值。5、需要分析考虑在整个GPU集群系统的完整度、是否正常运算和应用运算的效率。...

2023-03-14

显卡是GPU吗？

通常是的GPU是安装在显卡的设备。所以说显卡除了包括有GPU芯片，还包括了散热器、显存、显卡BIOS等部件组成的设备。显卡的工作作用是通过把CPU芯片传输送的相关数据，经过转换为图像数据信号，然后再通过控制显示器输出图像画面。在一些应用场景中，是需要大量处理图像处理和大量计算量的应用场景，GPU比CPU更加有效并快速地完成计算工作量。所以目前GPU也可以应用于科学计算、深度学习等应用场景的大量计算工作。集成显卡GPU和独立显卡GPU区别是显存的不同管理方式：集成显卡GPU是把显存集成在计算机的主板芯片组或者集成在计算机的处理器里面的显卡。集成显卡一般是计算性能相对来说是比较差些，是可以适用在一些简单的应用场景。独立显卡GPU是指显存单独于计算机的主板芯片组或者计算机的处理器，相当于有独立的显存和显存控制器组成。独立显卡具有更强大的计算性能，可以应用在需要大量显存和计算性能的应用场景。一般来...

2023-03-13

关于GPU云服务器

GPU云服务器是打破了以往的GPU芯片性能，可以把GPU芯片性能发挥到极致状态，而且GPU云服务器是拥有高性能运算能力、时延低的优势。在科学计算需求场景中，GPU云服务器的计算性能是要比传统架构提高效率，甚至达到几十倍的效率。在使用GPU云服务器是不需要采购硬件设备，这样可以免去了添加硬件更新后，所增加额外的设备费用，这样也可以能够地、有效地减少硬件设施投入所带来的成本。GPU云服务器是能够提供GPU算力的灵活有效的云服务器，GPU云服务器具有很强的计算运算能力，GPU云服务器是可以满足了各种对服务器要求比较高的场景，其中包括了深度学习、大量的科学计算、AI智能化、图形图像处理、视频编解码等专业处理需求的场景。...

2023-03-13

GPU服务器应用的场景

GPU是一种计算机的处理芯片，GPU具有非常明显的优势，拥有可以实时快速、强并行计算的能力和强浮点计算能力等优势。下面是GPU服务器应用的场景：1、图形图像处理，GPU服务器主要可以应用在图形图像设计办公、游戏等应用场景，是通过GPU的高性能计算特点和图形图像渲染能力，可以实现在线图形渲染处理，可以通过GPU服务器可以缩短图形图像特效制作时间，从而可以大大提高处理的效率。2、视频编解码，GPU是具有集成专门的视频编解码硬件单元，是可以提供了比CPU更快的视频处理速度。3、科学计算，可GPU服务器是具有了异构计算加速能力、强大的浮点运算能力、双精度运算能力、模拟运算能力、160万cpu和MIC核协同计算、分子动力学第一性原理计算等超强计算能力处理更多科学计算场景，可以应用在气象预测、基因工程、粒子物理等场景。4、AI人工智能场景应用，GPU服务器是可以适用于不同基于深度学习前向应用场景，包括...

2023-03-04

探索 Android 14：首个开发者预览版的新功能与特性

让 Android 为全球数十亿用户提供良好服务，是每一家 Android 硬件制造商与软件开发社区共同协作的结果。 我们发布了 Android 14 首个开发者预览版，欢迎大家在体验之余提出反馈。这些反馈意见将决定 Android 未来能否更好地服务于所有用户。Android 14 在继续帮助开发人员提升工作效率的同时，也在性能、隐私、安全性和用户自定义等方面做出增强。此次预览版只是个开始，随着发布周期的推进，我们将为您分享更多内容。 Android 将全年不断带来更多增强与新功能，您通过 Android 14 开发者预览版与季度平台发布（QPR）测试计划提交的反馈，将帮助我们不断完善 Android 中的方方面面。Android 14开发者网站上提供关于预览版的更多信息，包括 Pixel 的下载与发布时间表。我们期待听到您的想法，并提前感谢大家一直以来的帮助。正是我...

2023-03-03

关于GPU服务器/显卡服务器

有90%的人都是不了解显卡服务器，但是显卡服务器在各个方面都影响着我们的生活。显卡服务器又名GPU服务器，很多人会产生疑问，显卡即为GPU不就是做图形处理作用的吗？跟服务器有什么关系呢？正常来说，一般的服务器是用不上显卡，但是增加了显卡的服务器在计算方面是如虎添翼，GPU服务器可以用来异构计算，能够加速完成CPU的所不擅长的浮点计算运算。相较于CPU来说，GPU的逻辑能力弱、线程多的特性，而CPU的逻辑能力更强，但是线程少的特性，总来说GPU与CPU都是各有所长，各自都有优点。举个例子，小组内分配的工作A逻辑思维强，负责高难度的运算工作，而B能胜任重复性的工作，可以负责大量的简单运算，两者各司其职，能够大大提升效率，那么说A是CPU，B就是GPU。GPU服务器专为同时处理多重任务而设计，被运用在大数据领域，可以处理海量的基础数据，原本需要几天完成的数据量，采用了GPU服务器，可以在数小时内...

2023-03-02

GPU服务器按照应用场景使用分类

GPU服务器按照使用的应用场景分类，可以把GPU服务器分为AI智能训练GPU服务器、AI智能推理GPU服务器、图形视频处理GPU服务器、科学计算GPU服务器等几大类。...

2023-03-02

Windows 11 发布重大更新：ChatGPT 版 Bing 集成到任务栏中，可快速访问 AI 聊天功能

Windows 负责人 Panos Panay 在一篇博客文章中说，“很快，数亿Windows 11用户就可以使用这项令人难以置信的新技术来搜索、聊天、回答问题。直接在 Windows 任务栏上提问并生成内容。”Windows 11 重磅升级 2 月 28 日，微软发布 Windows 11 重大更新：将ChatGPT版Bing添加到任务栏。 据悉，新的 Windows 11 将提供对新必应聊天功能的快速访问以及一系列新功能。虽然聊天答案不会直接在搜索弹出窗口中提供，但 Windows 11 用户将能够从窗口进入 Edge 浏览器中快速开始 Bing 聊天，前提是他们可以访问必应预览。 微软消费者营销主管 Yusuf Mehdi 在接受科技媒体 The Verge 采访时表示：“我们正在重新构想我所认为的未来越来越由人工智能驱动的 Windows。”“这是一个...

2023-03-02

GPU服务器应用场景

关于GPU服务器的应用场景有以下内容：1、可以进行大量计算处理能力在GPU服务器超强和快速的计算能力，可以把GPU服务器应用在各种的数据处理方面的运算，搜索功能、AI人工智能、大数据处理、人面智能识别、智能输入法、医疗图像分析等功能上。原来数据量处理需要几天时间或者更长时间才能可以完成的数据处理工作量，在是使用GPU服务器可以在短时间或者几个小时内就可以完成各种数据的运算工作处理。另外，原来是需要几十台CPU服务器才可以正常运算集群工作量，而在相同的运算集群工作量下，GPU服务器使用单台就可以完成与数几十台CPU服务器完成工作量。因此GPU服务器是具有超强大的数据分析能力。2、深度学习模型GPU服务器是可以用作为深度学习训练工具平台，GPU服务器是可以直接加快计算数据能力和计算速度，另外也可以用作与外界连接通信的工具。GPU服务器是可以与云服务器搭配使用，云服务器是可以为GPU服务器提供计...

2023-03-01

GPU服务器类型与作用

 现在的GPU服务器主要作用是应用科学领域的计算、AI技术的深度学习、大数据的高性能计算和数据分析、以及不同的视频编解码等应用场景领域广泛使用。GPU服务器为不同的应用场景提供了超强的计算能力和超强大的数据分析能力，可以把不同类型的应用程序的计算和数据分析等密集型工作负载计算转移到了GPU服务器计算上。而根据相关市场分析，到了2026年底，应用在AI人工智能市场的GPU份额将达到20亿美元的市场规模。1、什么是GPU服务器？GPU的简称是图形处理器，显示核心、视觉处理器、显示芯片等俗称，GPU是专门为了图像和图形相关运算工作的微处理器，主要是用作用计算机的图像和图形相关运算工作的的芯片处理器。而GPU服务器是在于GPU芯片处理器的基础下，再扩大到应用在各种的视频编解码处理、不同数据的深度学习、各种的科学计算等应用场景提供快速有效和稳定的计算服务。2、GPU服务器有什么作用？在GP...

2023-02-28

中美云市场分析：未来 4 年 1 万亿，美国云收入比中国高 8 倍

自 2023 年起，广义意义上的全球的 IT 支出存在一些不确定性，但长期密切关注着云计算细分市场的 Synergy Research，非常看好各种形式的云计算支出。事实表明，Synergy Research 认为 IT 支出横跨了整个云服务和基础设施行业，云运营商和硬件、软件及服务供应商（即所谓的公共云生态系统）的总收入在 2022 年增长了 21%，达到 5440 亿美元。并在其预测中进一步表示，整个云生态系统的销售额将在未来四年内翻一番，超过 1 万亿美元。翻倍将意味着 1.09 万亿美元的销售额，即过去四年的 CAGR 是 26%。Synergy Research 的首席分析师兼研究总监 John Dinsdale，由于不方便说明 2023 年的具体预测是什么，Synergy Research 出于生计只能假设这个 26% 的 CAGR 代表了 2023 年的增长。正如我们在 10...

2023-02-28

Linux 6.2 正式发布：首次原生支持苹果 M1 芯片

当地时间 2 月 20 日，Linux 创始人 Linus Torvalds 发布了稳定的 Linux 6.2 内核更新，他将该版本描述为：“也许它不像 6.1 那样是一个性感的 LTS 版本，但还是希望这版普通的内核得到更多测试人员的偏爱。” 这是 Linux 在 2023 年的第一个主要内核版本更新。 为了做到真正的开箱即用，Linux 6.2 提升了 Intel Arc Graphics（DG2/Alchemist）的稳定性。英特尔的 On Demand 驱动程序现在状态良好，已适用于第 4 代 Xeon 可扩展“Sapphire Rapids”CPU，并且初步支持 NVIDIA GeForce RTX 30 系列“Ampere”显卡，还可以使用 Nouveau 开源代码加速图形。 此外，开发人员 Asahi Linux 指出，基于 Linux 的操作系...

2023-02-22

2022 年回顾：Kubernetes 盛行之年

2022 年是云原生技术的盛行之年，尤其是对 Kubernetes 来说，它成为数字转型和云原生工作负载的首选平台。因此，这一年的大部分讨论都是围绕着 Kubernetes 的更新和最佳实践展开的。 下面，我们将分析这一年关于 Kubernetes 的报道中的一些关键信息。以下的见解来自与行业专家的多次讨论，以及来自云原生计算基金会（CNCF）和 Kubernetes 相关技术提供商的全年相关报告。成为主流 这一年，Kubernetes 的增长是无止境的。CNCF 2022 年初的一份报告发现，96%的受访者目前正在使用或评估 Kubernetes。79%的受访者使用了管理服务，如 EKS、AKS 或 GKE。 这个流行的开源实用程序可用于容器编排和服务发现、负载均衡以及许多其他应用程序生命周期功能。由于其强大的功能，大多数使用 Kubernetes 的组织都...

2023-01-18

微软将在 Azure 云服务中加入 ChatGPT，100 亿美元注资计划正在酝酿中

微软向 OpenAI 加大投资 微软和 OpenAI — “病毒式”人工智能聊天机器人 ChatGPT 背后的公司正在讨论一项交易。 1 月 16 日，据知情人士向外媒 Semafor 透露，微软已经讨论了向 OpenAI 投资 100 亿美元的相关问题。根据几份报告，OpenAI 的价值将达到 290 亿美元。 根据Semafor 的说法，这笔交易最终将使微软获得 OpenAI 49% 的股份，其中还包括一项条款，即微软将获得 OpenAI 四分之三的利润，直到它收回投资，其他投资者将获得 49% 的股份，OpenAI 保留其余 2%的股权。 彭博社在其报道中称，微软已经谈到以大约 290 亿美元的估值向 OpenAI 投资多达 100 亿美元。 微软发言人在一份电子邮件声明中表示，该公司不会“对猜测发表评论”，而 OpenAI 也没有回...

2023-01-18

英特尔发布第四代至强可扩展处理器：PyTorch 训练性能提升 10 倍

2023 年 1 月 11 日，以“芯加速 行至远”为主题的第四代英特尔®至强®新品发布会在北京正大中心盛大举行。会上，英特尔正式推出第四代英特尔®至强®可扩展处理器（代号“Sapphire Rapids”）、英特尔®至强®CPU Max 系列（代号“Sapphire Rapids HBM”）以及英特尔®数据中心 GPU Max 系列（代号“Ponte Vecchio”）。新一代处理器有哪些不同？ 据介绍，与前一代相比，第四代英特尔至强可扩展处理器通过内置加速器，可将目标工作负载的平均每瓦性能提升 2.9 倍，在对工作负载性能影响最小化的情况下，通过优化电源模式可为每个 CPU 节能高达 70 瓦，并降低 52%到 66%的总体拥有成本（TCO）。 值得注意的是，作为英特尔迄今为止最具可持续性的数据中心处理器，第四代英特尔至强可扩展处理器为客户提供一系列功能，以优化产品...

2023-01-13

大数据和人工智能离不开云计算，他们之间有什么关系？

在如今这个时代发展中，我们最常听到的词就是大数据和人工智能。但是提到大数据和人工智能，那就离不开云计算了，它们为社会进步带来了什么，它们之间又有什么关系呢？今天小编就和大家来聊一聊他们之间的关系。什么是大数据？大数据是物联网、网络系统、信息系统发展的综合结果，简单来说就是大量数据的集合。人工智能是什么？近年来，人工智能已经渗透到不同行业的不同领域，随着人工智能算法的飞速发展，越来越多的模式训练需要大量的算力支持才能快速有效地实施，算力是未来人工智能应用突破的决定性因素，GPU 的运用加快了人工智能的计算速度。GPU 的特点是有大量的核心和高速内存，擅长并行计算，迅速处理大量数据。相比之下，CPU 处理各种数据类型的通用性很强，但计算能力只是 CPU 的小部分。NVIDIA 早已瞄准 GPU 在人工智能领域的应用，致力于 GPU 加速计算的发展。NVIDIA 研究部门与斯坦福大学团队合作，实...

2023-01-05

深度学习利器之 GPU

1.背景深度学习算法在 CPU 和 GPU 上的训练效率有明显的差距。为什么 GPU 更适合深度学习，今天和大家扒一扒 GPU。2.器材● Python● Linux Shell3.内容3.1 GPU 和 CPU 架构差别此图片来源 nVidia CUDA 文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。可以看出 CPU 的结构比 GPU 结构要复杂。解读：名称：CPU（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器通过控制单元，CPU 能处理复杂的逻辑计算，用缓存来换取低延迟，具有强大的计算单元，支持通用的计算，CPU 适用于复杂计算和控制，如操作系统，分布式计算，人工智能算法等；相比 CPU，GPU 只有少量的缓存和而拥有大量的计算单元（简单计算）。特别适用于大吞吐量的简单的任务，最...

2023-01-04

显卡只是为游戏而生吗？GPU 服务器了解一下

说到显卡，估计 90%以上的人都认为这就是一个游戏工具。现在高性能的显卡难道只是为游戏而生吗？目前不少公司已经认识到 GPU 大规模并行计算带来的优势，开始用强大的多 GPU 服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。什么是 GPU 服务器？GPU 服务器是基于 GPU 的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。GPU 服务器有什么作用？GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快.理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计得更小、更高效的核心（专为同时处理...

2023-01-04

聊聊和GPU相关的知识点，你清楚几个

一、CPU和GPU的区别1、在功能定位层面：CPU (Central Processing Unit，中央处理器)就是机器的“大脑”，是完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令”。GPU(Graphics Processing Unit，中文为图形处理器)，就如其名字一样，GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机上运行绘图运算工作的微处理器（协处理器）。CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构2、在架构层面：架构对比CPU内部cache以及控制部分占据了很大一部分片上面积，因此计算...

2022-12-28

什么是GPU，那些你不知道的GPU知识在这里

如果我们将中央处理单元 (CPU) 视为计算机硅脑的逻辑思维部分，那么图形处理单元 (GPU) 就是其创造性的一面，有助于将图形用户界面呈现为具有视觉吸引力的图标和设计，而不是大量的黑白线。虽然许多 CPU 带有某种形式的集成 GPU 以确保Windows可以在连接的屏幕上显示，但还有无数更密集的基于图形的任务，例如视频渲染和计算机辅助设计 (CAD)，这些任务通常需要一个专用或谨慎选择的 GPU，特别是图形卡的形式说到后者，英伟达和AMD是显卡领域的两大主力，而英特尔自家的 Iris Plus 和 UHD 集成 GPU 往往在没有专用显卡的笔记本电脑中进行大量轻量级工作。在移动端，高通和联发科等公司为手持设备提供轻量级 GPU，尽管这些通常采用片上系统 (SoC) 设计，其中 GPU 与 CPU 和其他核心移动芯片组位于同一芯片上组件。很多人都将GPU视为只有热衷于玩 PC 游戏的人才感...

2022-12-28

细聊GPU的基础知识

图形处理单元（或简称GPU）：会负责处理从PC内部传送到所连接显示器的所有内容，无论你在玩游戏、编辑视频或只是盯着桌面的壁纸，所有显示器中显示的图像都是由GPU进行渲染的。本文系统极客将向大家介绍什么是GPU、它是如何工作的，以及为什么要为游戏和图像密集型应用程序配置专用显卡。对普通用户来说，实际上不需要独立显卡就可以向显示器「提供」内容。像笔记本电脑或平板用户，通常CPU芯片都会集成GPU内核，也就是大家熟称的「核显」，这样就可以为对显示要求不高的低功耗设备提供更好的性价比。正因如此，部分笔记本电脑、平板电脑和某些PC用户来说，要想将其图形处理器升级到更高级别也很困难，甚至不太可能。这就会导致游戏（和视频编辑等）性能不佳，只能将图形质量设置降低才能工作。对此类用户而言，只有在主板支持和空闲空间足够的情况下，添加新显卡才能够把（游戏）显示体验提高到一个新的水平。CPU vs GPU既然CP...

2022-12-28

什么是GPU服务器？有什么优势？

处理大量数据和要求苛刻的图像处理应用程序需要强大的硬件，GPU 加速服务器可解决任何类型的特定任务。下面，本文介绍了什么是GPU服务器？有什么优势？什么是GPU服务器？有什么优势？一、什么是GPU服务器？GPU服务器是装有强大显卡的服务器。最初它们是为高速创建逼真的 3D 图形而构建的，但它们的架构和高速处理使它们适用于一些高性能计算任务。GPU的核心速度通常低于CPU，但它们有数千个并行运行的核心。因此，某些操作在GPU上的运行速度比在CPU上快。传统上，GPU服务器用于处理图形，但由于其高性能，实际使用范围相当广泛：1、视频渲染；2、游戏开发；3、执行涉及大量数据的大规模计算（例如，用于化学、数学等科学研究）；4、进行统计计算，预测模型；5、神经网络训练；6、密码分析领域的任务；7、可视化，包括 3D 建模。二、GPU服务器有什么优势？1、GPU服务器可以加速我们的业务并比CPU更快地...

2022-12-28

一文读懂GPU服务器

目前， GPU 服务器主要应用于科学计算、视频编解码等不同场景领域。它可以为应用提供非凡的加速计算能力，将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。根据Market Growth Insight的数据，到2026年底，应用于人工智能市场的GPU份额预计将达到20亿美元。什么是GPU服务器？GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。GPU服务器有什么作用？GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大...

2022-12-28