8月30日，阿里云宣布正式启动张北超级智算中心，总建设规模为12 EFLOPS（每秒1200亿亿次浮点运算）AI算力，将超过谷歌的9 EFLOPS和特斯拉的1.8 EFLOPS，成为全球最大的智算中心，可为AI大模型训练、自动驾驶、空间地理等人工智能探索应用提供强大的智能算力服务。该智算中心由飞天智算平台支撑建设，以先进的技术架构，将衡量算力效率的核心指标“千卡并行计
3月26日，主角当然是当仁不让的P40，本次发布会的Slogan 是：VisionaryPhotography见证移动影像新标准。显然P40系列的最大卖点仍然是相机系统，毕竟P30就已经能拍月亮了，P40想必也不会差到哪里去。在配置方面，P40将搭载了麒麟990 5G处理器，采用4曲面双挖空屏，和华为nova 6 5G相似，内存配置8GB+64GB起步，120Hz刷新率和4200mAh的超大容量电
明敏量子位 报道 | AMD造势已久、面向高性能计算的MI200，终于来了！在拿下元宇宙大客户Meta后，AMD乘势而上官宣一系列新芯片，其中就包括这张不断有消息曝出的计算加速卡。它采用6nm工艺，拥有580亿个晶体管、超过14000个内核、128GB的HBM2e显存，FP32性能达到95 TFLOPs 。官方表示，它可以加速机器学习等任务，对标英伟达A100。没错，是要和老黄抢盘中餐的
汽车产业正式进入了拼算力的时代，大算力芯片开始成为各大车企全新车型的重要卖点。今年以来，包括蔚来ET7、上汽R汽车ES33、智己L7等秒杀特斯拉算力的智能汽车接连出现，不少车型可实现500-1000TOPS的总算力，部分车型总算力甚至突破了1000 TOPS。例如，蔚来ET7配备了包括5个毫米波雷达、12个超声波雷达在内的33个高性能传感器，同时还配备了四颗英伟达Drive Orin芯片，总算力高
进入2022年，头部汽车制造商陆续量产或公布下一代智能驾驶系统的设计。其中，大部分厂商选择英伟达、高通、地平线的方案。而作为自研芯片的特斯拉，也即将发布全新一代HW4.0硬件版本，包括7nm 第二代FSD芯片（英伟达Orin也是7nm），全新500万像素摄像头以及高分辨率成像雷达。目前，7nm芯片已经确定在三星代工，尽管后者也拥有5nm的工艺，但为了提高产量（良率）和稳定性，特斯拉最终还是选择了更
计算平台的两个指标1. 算力算力：也称为计算平台的性能上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数，单位是FLOP/s(floating-point operations per second)，FLOPS它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。2. 带宽上限带宽上限：也即计算平台的带宽上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒所能完成的内存交换量，单位是
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2023-09-27 13:05:16
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经过多期的分享，相信很多小伙伴已经对我们平台的功能都有一定的了解了。那，多人共享实例、镜像，数据……这些功能你想要吗？今天，就让小编给大家分享团队如何更好的在我们平台进行快速有效的算法训练吧～首先，何为团队？多个用户可以组建一个团队，一个团队内的用户可以相互共享实例与镜像。创建团队首先需要一名团队长申请资质，通过资质审核后通过分享团队链接，邀请其他用户来加入团队。其次，如何创建团队？part1:申
节选自正在写的书稿，还没有配图。这一部分是第三章硬件介绍的一部分，在之前的小节里已经介绍了显卡的组成和一般知识，以及GPU的架构简介。这一节专门介绍CUDA程序如何映射到硬件上，希望对大家有所帮助。 由nvcc生成的通用计算程序分为主机端程序和设备端程序两部分。那么，一个完整的CUDA程序是如何在CPU和GPU上执行的呢？在这一节，我们不仅将介绍CUDA的编程模型如何映射到硬件上，还会介
国产化服务器最近玩了玩GPU卡在鲲鹏920处理器上的透传测试，记录一下测试的结果。测试准备拿到服务器配上带外，看一下服务器的型号，验证是真的国产化不是x86 既然都拿到了国产化服务器了，不如操作系统也用国产化的银河麒麟v10 SP1: 银河麒麟官方网站，想了解国产化操作系统可以看看.来搞吧?使用lscpu看一下我们的Model确实是kunpeng-920。 鲲鹏920处理器，基于7nm工艺、ARM
1、 DEP01A 智能盒子是一款支持运行深度学习神经网络算法的智能边缘计算终端设备，内部集成了多个可灵活配置的高算力AI处理模块，每个模块具备2T算力，最多可以扩展4个模块，具有轻量化、高性能、低功耗、可灵活配置算力、接入方便等特点，广泛应用于人脸识别、智能安防、行为分析等各个领域。 2、 DEP02A 边缘计算设备是一款基于 RK3568 设计的搭载英码
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2023-11-01 22:49:24
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新智元报道 编辑：LRS【导读】性能比TPUv3提高2.23倍，价格只涨61%谷歌如今能保持人工智能领域霸主地位，很大程度上依赖于自主研发的TPU。自去年开始，谷歌就开始不断放风TPUv4，在论文中描述新一代TPU的架构设计，从前几代TPU设计中不断吸取经验。5月19日，谷歌正式推出新一代人工智能ASIC芯片TPUv4，运算效能是上一代产品的2倍以上，
深度学习中FLOPS和FLOPs的区别与计算FLOPSFLOPs单位换算Params和FLOPs的计算CONV标准卷积层FC全连接层NVIDIA GPU的浮点计算能力GPU的计算能力的衡量指标描述GPU计算能力的指标 我们在购买GPU或者计算目标检测模型复杂度的时候，一般会遇到FLOPS和FLOPs这两个指标，在此加以区分。 FLOPSFLOPS(全部大写)是floating point op
算力:在AI摄像头里面经常有1T，0.5T等等比特币中的算力：算力（也称哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。1 kH / s =每秒1,000哈希1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。1 GH / s =
当万事万物都离不开算力时，一个崭新的算力经济时代正在到来。
原创
2021-08-07 15:52:08
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背景介绍数据、算法和算力是人工智能技术的三大要素。其中，算力体现着人工智能(AI)技术具体实现的能力，实现载体主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四类器件。CPU基于冯诺依曼架构，虽然灵活，却延迟很大，在推理和训练过程中主要完成其擅长的控制和调度类任务。GPU以牺牲灵活性为代价来提高计算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其对于推理环节，并行度的优势并不能完全发挥。专用ASIC芯片开发周期长，资金投
在10月11日开幕的“2017杭州·云栖大会”首日主论坛，阿里云总裁胡晓明重点介绍新一代计算平台MaxCompute+PAI。在12日的主论坛中，阿里巴巴集团副总裁，搜索事业部&计算平台事业部负责人周靖人说，数据是机器智能创新的基础，拥有充沛的计算能力才能全面释放数据的价值。随后周靖人与英特尔公司数据中心事业部副总裁Rob Hays共同进行BigBench On MaxCompute[1]
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2023-10-21 17:45:22
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衡量AI算力的“FLOPS”什么是FLOPSFLOPS，是“每秒所执行的浮点运算次数”(floating-point operations per second) 的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。在这里所谓的“浮点运算”，实际上含括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也较整数运算花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用
云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。通常来说，平台的每个集群节点被部署在互联网的骨干数据中心，可以独立提供计算、存储、在线备份、托管、带宽等互联网基础设施服务。关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在一段时间内的工作最总和。因此，在架构上和传统的服务器有着很大的区别。云服务器将成趋势？计算力和安全性是考验使用过程中，主机服务配置与业务规模可根据用户的需要进行配置，并可灵
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2023-10-25 14:50:28
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gpu算力cuda版本torch版本终于搞懂了！首先！cuda版本需要和gpu算力匹配：查看gpu的名称算力—在python控制台中/cmd终端python控制台中import torchtorch.cuda.get_device_name(0)得到显卡的名字torch.cuda.get_arch_list()返回此库编译所针对的 CUDA 架构列表终端中nvidia-smi其中显示的CUDA V
对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和Jupyter
