“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
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
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、
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
文｜贾浩楠 韦丽雪 褚万博马斯克治下的特斯拉，自研AI训练芯片D1，自研AI超级计算机Dojo ExaPod，首秀即巅峰，登场就是全球第一。此外，马斯克还带来了另一个特斯拉新品：汽车机器人，搭载了特斯拉包含芯片在内的软硬件系统，但跟百度的不同，不像汽车更像人。这就是特斯拉年度AI开放日上，马斯克再次带来的一系列激动人心的大进展。01特斯拉自研AI训练芯片D1发布马斯克说：要有一个超快的计算机来训练
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
01 AI OCR的历史及概念OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。2012年AlexNet在ImageNet竞赛夺冠以来，深度学习方法开始在图像视频领域大幅超越传统算法，基于CV（计算机视觉）和NLP（自然语言
随着AI发展，训练数据规模超过TB级，对算力的需求平均每年增长达10倍左右，对算力的挑战日益严峻，本文介绍了AI算力发展趋势，AI算力加速的最新技术以及如何利用最新加速技术进行系统化加速。
原创
2022-03-08 12:00:18
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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
对于AI的发展，算力就像是之前的电力一样，是智能时代的支撑，赋能数字经济的方方面面。到 2025 年，全球排名前八位的CSP将消耗50%以上服务器和存储基础架构。格物斯坦表示：中国科技产业起步较晚，过去几十年在很多领域都处于跟跑阶段。AI是一个全新的机遇，也是中国科技产业反超的机会，中国起点不低。同时通过AI赋能传统产业也是中国经济转型的机会点，无论是科技产业还是传统产业，对AI的发展都充满期待。
为了帮助工业企业更好地了解数据存储及管理的应用趋势，e-works在线学院于2022年9月23日14:00举办了以“工业数据存储及管理”为主题的线上研讨会。趋动科技售前工程师Johny Hong受邀作主题分享，并与线上几千观众共同探讨了建设智造底座——AI算力池化的必要与实践。点击“阅读原文”观看回放，Johny老师在02:07:30等你~据埃森哲公司测算，到2035年，人工智能技术的应用将使制造
UCS（On-Premises）结合volcano的AI作业管理及智能调度能力、xGPU的GPU虚拟化能力，帮助用户快速在IDC构建云原生的AI基础设施，更细粒度的使用GPU资源。
原创
2023-08-21 10:43:01
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摘要：算力虚拟化技术对消费者而言，可有效降低算力的使用成本，对于设备商或运营商而言，则可极大提升算力资源的利用率，降低设备运营成本。 为什么要做算力虚拟化 近年来，人工智能领域呈井喷式发展，算力就是生产力，以AI集群为基础的人工智能计算中心在国内多点开花，为政府、企业及个人，提供了一种新的城市公共资 ...
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2021-10-30 11:24:00
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算力虚拟化技术对消费者而言，可有效降低算力的使用成本，对于设备商或运营商而言，则可极大提升算力资源的利用率，降低设备运营成本。
原创
2021-10-30 10:52:27
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AI训练与推理芯片训练芯片 1.1.云燧T20 基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡，具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点，可支持多种人工智能训练场景。同时具备灵活的可扩展性，提供业界领先的人工智能算力集群方案。高密的计算芯片 57.5mm × 57.5mm超大封装尺寸提供高密的澎湃人工智能算力。 强劲的单精算力 最高达40TFLOPS（FP32）、160TFLO
线程池是一个非常重要的知识点，也是池化技术的一个典型应用，相信很多人都有使用线程池的经历，但是对于线程池的实现原理大家都了解吗？本篇文章我们将深入线程池源码来一探究竟。线程池的起源背景： 随着计算机硬件的升级换代，使我们的软件具备多线程执行任务的能力。当我们在进行多线程编程时，就需要创建线程，如果说程序并发很高的话，我们会创建大量的线程，而每个线程执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程，
随着人工智能技术的飞速发展，“AI+算力”的结合应用已成为科技行业的热点话题，甚
原创
2023-07-10 08:37:52
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IT每十年一阶段形成六大阶段
每一轮科技革命都会带来新的赢家
基础设施—通用平台—应用层的发展路径
每一轮科技革命均印证基础设施先行的发展路径
基础设施与通用平台易形成寡头垄断
应用层的发展愈来愈依托于生态
云计算厂商的资本开支规律
基础设施的高投入带来云收入的高增长，反之未必成立
17-18年为此轮基础设施投入的高峰
2020年，随着5G的大规模应用有望带来又一次的A
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2019-04-02 08:46:24
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