数字货币钱包遇到的难题钱包是用户访问区块链最重要的入口。但如何实现一个方便用户使用，同时又足够安全的钱包一直是区块链世界的难题。软件钱包的问题在于：为了保证一定的安全性，必须采用高强度密码加密，这就要求用户必须记忆复杂的密码。很多用户忘记了 Keystore 的复杂密码，导致不必要的财产损失。硬件钱包除了成本问题之外，使用麻烦也是很大的弊端，很难想象使用硬件钱包高频调用 DApps。在生物识别大行
跟池化层，一般情况下，池化层的作用一般情况下就是下采样与像素迁移不变性。根据步长区分，池化可以分为重叠池化与区域池化，图示如下：上面的池化都是使用窗口内的最大值，因此又称为最大值池化，除了最大值池化，还有均值池化可以使用，关于最大值池化与均值池化的计算方式图示如下：图1这个时候很多人会讨论，均值池化与最大值池化哪种方式最好的问题，其实我只要给大家看一张图，大家就会马上明白，所谓最好是个
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2024-06-05 12:29:34
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# Kubernetes与GPU算力池化实现指南
在这个快速发展的技术时代，GPU（图形处理单元）已经成为加速深度学习、机器学习和大规模数据处理的关键组件。Kubernetes（K8s）作为流行的容器编排平台，能够有效管理和调度使用GPU的工作负载。本文将逐步指导你实现“Kubernetes与GPU算力池化”的目标。
## 整体流程
首先，我们将整个实现过程分为几个步骤，以下是这些步骤的概述
1 方案背景党中央、国务院高度重视新型基础设施建设，2020年4月20日，国家发改委首次明确新型基础设施范围，将智能计算中心（以下简称“智算中心”）作为算力基础设施的重要代表纳入信息基础设施范畴。智算中心是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，通过算力的生产、聚合、调度和释放，高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产
原创
2024-09-06 10:29:04
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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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# 算力虚拟化：深入了解与示例
在现代计算环境中，算力虚拟化是一项重要的技术，它让我们能够更有效地利用硬件资源。算力虚拟化是指通过软件手段，将物理计算资源分割成多个虚拟资源，以供不同应用和用户使用。这种技术广泛应用于云计算、数据中心以及高性能计算场所。
## 算力虚拟化的基本概念
在传统计算架构中，物理硬件资源通常被直接分配给特定的应用或用户。然而，这种分配方式无法充分利用资源，且难以适应动
数字经济时代，算力已成为国民经济发展的重要基础设施。随着数字化转型的不断深入和人工智能技术的广泛应用，构建以新型智算中心为核心的智能算力生态体系正驱动着数字经济快速发展，成为人工智能赋能千行百业的重中之重。2022年2月，国家正式启动“东数西算”工程，作为数字信息基础设施建设的国家队和主力军，三大运营商纷纷加快布局新型智算中心建设；与此同时，作为基础设施供应商，如何将智能算力资源转化为“一点接入、
原创
2024-09-09 14:35:07
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AI算力资源池建设正当时随着深度学习和计算机视觉领域的快速发展，各行各业对于AI算力资源的需求也在快速增长。AI算力池化不仅有助于提高资源的利用率，还可以提高工作效率、减少管理成本。今天就我们一起探讨如何组织和管理AI算力资源池、实现算力资源的合理分配和使用。AI算力资源池的组织和管理目标1、最大化资源利用率灵活按需分配AI算力资源，最大化提升资源利用率，让所有可用AI算力资源都能被充分使用。2、
原创
2024-08-30 10:44:55
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8月21日，第八届未来网络发展大会“未来网络助力东数西算”分论坛在南京顺利举办。本次论坛在江苏省政府、南京市政府、国家信息中心的大力支持下，旨在搭建东西部地区政府、企业及社会各界人士交流、探讨数字经济发展的平台，聚焦东西部之间的优势互补与资源高效整合，为支撑国家算力网络体系建设、加速“东数西算”战略落地、驱动数字经济繁荣发展提供新思路、新理念、新路径。中国工程院院士、江苏未来网络集团董事长刘韵洁，
原创
2024-08-30 17:21:18
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定义以太坊虚拟机（EVM）是一个巨大的虚拟机，允许部署和执行代码。你只需安装必要的客户端软件即可访问EVM，并使用它在以太坊上执行程序。本质上，EVM充当“世界计算机”，在分散的环境中执行软件操作。由于没有集中控制，EVM由几个个人/公司维持，这些个人/公司向系统提供计算能力，以换取奖励。因此，它有助于创建任何一方都无法单方面关闭的抗审查应用程序。EVM是图灵完备的，因为它可以用于执行各种复杂度的
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2024-01-19 23:06:00
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1886年，世界上第一辆汽车诞生。在随后的一百多年时间里，汽车成为广泛用于社会经济生活多种领域的重要交通运输工具，极大地推动了人类社会经济的发展。进入新世纪，汽车的电动化、智能化日趋明显。在汽车智能化方面，最核心的当属智能驾驶了，从ADAS到智能驾驶，越来越多的AI技术在汽车上得到应用。相比有人驾驶的汽车，智能驾驶汽车需要通过三大关键系统感知层、决策层和执行层，来模拟驾驶人员的眼睛、大脑和四肢。感
原创
2024-09-06 13:58:59
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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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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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# Kubernetes GPU池化实现流程
## 概述
在使用Kubernetes进行容器编排时，我们有时候需要使用到GPU资源来加速我们的应用程序。为了更好地管理和分配这些GPU资源，可以使用Kubernetes GPU池化的技术。本文将介绍如何实现Kubernetes GPU池化，并向你展示每一步的具体操作和代码。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-10-31 06:22:30
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1 背景Nvidia GPU得益于在深度学习领域强大的计算能力，使其在数据中心常年处于绝对的统治地位。尽管借助GPU虚拟化实现多任务混布，提高了GPU的利用率，缓解了长尾效应，但是GPU利用率的绝对值还是不高，长尾现象依然存在。网卡池化、存储池化、内存池化、CPU池化等一系列相近基础设施领域的技术演进，让大家对GPU池化也产生了一些想法。面对依赖PCIe和NVLink实现小范围连接的GPU机器，人
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2023-08-03 14:52:02
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# 开源GPU算力虚拟化：让计算资源更高效
随着计算需求的不断增加，尤其是在深度学习和数据处理方面，GPU（图形处理单元）已经成为高性能计算的关键。为了有效利用这些强大的计算资源，开源GPU算力虚拟化应运而生。本文将探讨开源GPU算力虚拟化的基本概念，并提供一个简单的代码示例，展示如何在虚拟化环境中使用GPU。
## 什么是开源GPU算力虚拟化？
开源GPU算力虚拟化是一种技术，能够在一个物
### 8155 虚拟化 算力损耗
虚拟化是一种常用的计算机技术，它可以将一台物理机划分为多个虚拟机，并且每个虚拟机可以独立运行不同的操作系统和应用程序。虚拟化技术的应用范围非常广泛，可以提高计算资源的利用率，降低硬件成本，简化系统管理等。然而，虚拟化也会带来一定的算力损耗。
在虚拟化环境下，虚拟机与宿主机之间存在一定的资源抽象和管理开销。这些开销主要包括虚拟机监视器（VMM）的开销，虚拟机间
原创
2023-10-12 10:36:49
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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 =
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2024-02-09 20:39:37
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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
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2024-06-03 20:53:15
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“据统计，GPU的平均利用率不超过30%，会产生巨大的算力资源浪费。我们用软件定义的方式通常可以把用户GPU的利用率提升3-8倍，甚至可以到10倍。”这是算力池化软件公司趋动科技援引行业报告数据并结合自身企业最佳实践经验给出的最新数据。通过自研的猎户座OrionX AI算力资源池化软件，趋动科技可以帮助客户构建数据中心级 AI 算力资源池，客户无需修改应用就能使用数据中心内任一台服务器的 AI 算
原创
2024-08-14 11:46:55
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