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    2022-3-12 12:57
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    东数西算:警惕低水平重复建设
    国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知,同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群。 报道一经推出,资本市场一片火热,云计算&IDC&运营商眼前一片光明。 阿里云在全球25个地域部署了上百个云数据中心,其中规划建设了5座超级数据中心,分别位于张北、河源、杭州、南通和乌兰察布。阿里云张北数据中心和在建中的宣化数据中心,属于“东数西算”工程中的京津冀枢纽。 腾讯云在贵州、京津冀、成渝枢纽等地均有数据中心布局,西部云计算数据中心二期项目占地107亩,整体建成后将具备20万台服务器的运算存储能力。 华为在国内5地都有布局数据中心,坐落于贵州贵安的数据中心和坐落于内蒙古乌兰察布的数据中心被称为“南贵北乌”,另外3个数据中心设立在京津冀、长三角和粤港澳地区。其中贵安华为云数据中心是华为云全球最大的数据中心。 中国移动、中国联通、中国电信等电信运营商在西部重点算力枢纽地区均有部署。其中,中国电信在京津冀、长三角、粤港澳和成渝四大经济热点区域,以及内蒙古、贵州等省份都有布局。四大热点区以及内蒙古和贵州部署的数据中心达到总规模的77%左右。 企业资本和风险资本投入数据中心一定要经过周密规划,避免低水平重复建设。 公有云:阿里云,腾讯云,华为云,百度云,西部数码,青云,京东云,天翼云,金山云,ULOUD; 私有云:华为云,浪潮云,紫光云, 易捷行云,金山云,深信服,青云,华云; 私有云厂商大部分是方案商,并不通过扩张数据中心来盈利。 IDC:万国数据,光环新网, 数据港,鹏博士; 运营商:中国移动,中国联通,中国电信;未来还有广电; 国内还有信创云,国资云,党建云细分的云数据中心。 从规模和效应上来讲,中国的公有云厂商盈利和规模远远不及美国的MAAG, 企业仅仅通过圈地运动式兴建数据中心,会导致云厂商之间,运营商之间的低水平重复建设, 厂家之间的面临新一轮的红海竞争和价格竞争,最终大量的资本,资源投入并不能给整个行业 带来效应,也不能优化技术结构。 另外中国市场大量的私有云市场的碎片和重复建设,会带来大量的资源浪费。 也许是出于对于计算和隐私的忧虑,也有对于云技术的本身不自信,当然也有其他因素。 未来的竞争需要不同类型算力,但是参与者需要定义清楚: 自动驾驶的边缘算力; 中小企业办公的算力; 短视频的流量算力; 超算算力:天气,医疗研究,人工智能; 整个行业投资需要去细分和定义好市场的最终需求类型,需求时间, 然后再去规划数据中心的建设时间,地点,数据中心架构设置,资源 引入和采购。 如果未来的云服务都是低附加值,低水平的办公服务; 而边缘计算需求的自动驾驶,智慧医疗,智慧交通,大量缺失, 这不是政策制定者的初衷,而会事实上带来了低水平的重复建设, 需要的算力没有,大量的低水平算力剩余。 如果云计算和天然气,水一样便宜方便,并非是一个良好的消息, 云计算厂家都是公益提供者吗?行业怎么生存和资本投入,怎么进行 最先进的计算技术,芯片计算,云相关技术研究呢? 中国需要强大的算力,但是不是什么样的算力都是可以给未来的中国 产业带来价值。 芯片技术,硬件技术,软件技术,系统集成方案都需要为最符合客户的需求 进行技术创新,而不是一直简单的复制,低水平的价格竞争,中国的计算机 产业需要有更高更远的追求,不能总是靠着政策吃大饼。
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    2021-7-3 15:38
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    国产GPU:人潮汹涌
    2021年6月29日报道: 自今年5月初以来,英伟达的股价呈现明显的上涨趋势,市值也是在不断向5000亿美元靠近。而在本周一盘中,英伟达市值一度超过5000亿美元,收盘时略有下降。 两倍于英特尔,英伟达市值超5000亿 本周一,得益于相关的芯片厂商公开支持英伟达收购ARM,英伟达的股价开盘后一路上涨,市值超过5000亿美元,最终收盘时,英伟达股价为799.4美元,较前一交易日761.24美元的收盘价上涨38.16美元,涨幅为5.01%。虽然收盘时市值为4980亿美元,但已经超过英特尔等老牌半导体企业。 在目前的半导体行业中,英伟达的市值仅次于以晶圆代工业务为主的台积电,后者的市值目前已经超过6000亿美元。相比英特尔2321.04 亿美元和三星电子2790.06亿美元的市值,英伟达的优势明显。 5月底,英伟达发布了其2022财年第一季度财报,财务报告显示,英伟达的游戏、数据中心和专业可视化业务的季度收入都打破纪录。 英伟达的市值位居目前半导体企业首位,成为当前科技行业的香饽饽,为什么一家以游戏显卡发家的企业,将英特尔,高通,博通挤下榜首。 因为其开发的核心产品GPU芯片是AI产业应用的关键器件,是高速计算,智能计算的关键因素,而大洋彼岸的中国企业也发现了GPU芯片的 巨大价值,原本冷冰冰的行业迎来了大量的风险资本进入,成为芯片四大件中(CPU/GPU/FPGA/DSP)最闪亮的一颗。 一.资本汹涌的GPU初创公司 从2017年11月开始, 上海登临科技有限公司 成立之初,上海分别迎来了上海天数智芯半导体公司;上海壁仞智能科技有限公司 ; 沐曦集成电路(上海)有限公司四家GPU初创公司,而且企业大部分都是英伟达,AMD的中高级技术人员参与,瞄准都是7nm,5nm的先进 制程,对标都是英伟达的最新产品,雄心壮志,只不过从市面上商用的情况来看,很多都是概念阶段,最好的也是流片出来,客户试用中。 这几家企业多的融资三轮达到40+亿,少得也有十几亿,确实可以看到互联网企业投资一样的趋势。而且其中有行业大佬参与,天数智芯的董事长 是紫光国芯的董事长。 当然,最引人注目是2020年10月在北京成立的摩尔线程,人才还在招募中,已经融资11亿,据说最重要的因素就是其背后是原英伟达 中国的总经理张建中,足见目前资本对GPU的关注程度,之所以关注,我想绝对不是因为GPU是国产化重要核心产品,而是其是AI概念中的 核心因素,可以带来巨大的概念价值和投资价值。 芯片产业和传统互联网产业,消费互联网有着截然不同的投资逻辑,不清楚这样的方式是否会引发泡沫,将原本不多的行业人才全部吸引 到了一些原本就无心搞实业的地方去。 当然,真正从事GPU产品研发和为国铸重器的企业还是在扮演重要角色。 二.GPU湘军是国产GPU的重要角色,也是目前国产民用GPU中最为成功。 长沙景嘉微电子股份有限公司成立2006年,是国有军工企业改制而成,从JM5400,到JM700,到JM7200,28nm产品,JM720规模商用, JM920系列研发中(14nm),下一代GPU产品JM9231主要针对国产化办公电脑,便携式计算机、中低端的游戏机和高端嵌入式系统等消费电子领域; JM9271主要针对人工智能、安防监控、语音识别、深度学习、云计算等对计算速度要求非常高的高端应用领域,正逐步走向民用。 长沙韶光半导体有限公司成立于2004年,是国有军工厂改制而成,目前为航锦科技控股,目前GPU产品SG6931已经为胜云光电批量订购, 另外长沙先进技术研究院、天津飞腾信息技术有限公司、天津麒麟信息技术有限公司、中电科技(北京)有限公司、同方工业有限公司 都合作建立装备应用中心。 在已经商用的GPU和显卡产品中,两家是未来最有机会成为各大整机厂家应用的,可惜资本没有涌入,因为资本的趋利性,什么一开始就 7nm,5nm更激进的概念才能带来更多利益导向。 三.军工院所是国产GPU的骄傲 中船重工716所, 位于江苏省连云港市,研发了JARI G12 GPU, JARI G12是目前性能最强的国产通用图形处理器。该处理器采用混合渲染架构, 兼顾资料频宽和渲染延时需求,极大的增强了晶片的灵活性和适应性;提供PCIe 3.0汇流排,支援x86处理器和龙芯、飞腾、申威等国产处理器; 支援4路数位通道和1路VGA输出,提供DP、eDP、HDMI、DVI等通用显示介面,单路数位通道最大输出解析度为3840×2160@60fps,支援扩展、 复制显示和“扩展+复制”显示模式;内建视频编解码硬核,支援2路3840×2160解析度视频的编码、解码功能;支援OpenGL 4.5和OpenGL ES 3.0, 满足高性能3D加速和VR显示需求;支援OpenCL 2.0,满足平行计算和云计算的使用需求;集成张量加速计算硬核,支援AI计算加速。该GPU 支援Windows、Linux、VxWorks等主流作业系统,同时支援中标麒麟、JARI-Works、道等国内自主可控作业系统,具备健全的生态环境体系。” 可以判断JARI G12支持PCIe 3.0,支持DP、HDMI、DVI输出,支持2路4K视频解码、编码,图形API支持到了OpenGL 4.5,还支持OpenCL 2.0加速, 但没有DX支持的信息,不过ARI G12还集成了张量单元,支持AI运算。 中船重工709所, 凌久GP101,但是这款GPU在网上更为神秘,连一张图片都没有,除了新华社一篇报道之外很少有资料介绍这款GPU。根据 中船重工709所相关负责人介绍说,凌久GP101图形处理器芯片支持HDMI、DVI、VGA等通用显示接口,支持2D、3D图形加速和OpenGL ES2.0, 支持4K分辨率。同时,支持视频解码和硬件图层处理等功能,可以广泛应用于军民两用电子设备、工业控制、电子信息等领域。 从官方通报信息 来看,凌久GP101的规格不算先进,API才支持到OpenGL ES 2.0,这是针对移动处理器的API规范。不过这款GPU应该也是用于军工产品的, 所以性能也不是问题。 四.国产CPU厂家和IP厂家的GPU开发,也是国产GPU发展重要力量。 上海兆芯是上海国资委和威盛电子合作的高科技企业,其重要产品是国产兆芯CPU,目前其也开发了一款消费级的GPU产品,但是应用 在低端消费产品,技术上未有太多创新,从无到有过程; 海光信息和龙芯在2018和2019年都分别在资金和人才投入了GPU项目,但是目前并没有在市场上反馈出产品,当然可以成为未来GPU 队伍中一支重要力量。 另外位于珠海/武汉的IP企业芯动科技,也和Imagnation合作,开发GPU+产品,其主要应用也是智能计算,云计算上,毕竟不同于初创 企业,其在芯片设计上有多年积累,也更为靠谱。 当然在手机端的GPU开发,华为也有对应的产品。 作为中国人,我们肯定高兴有更多的资本和人才去投入开发GPU,未来的AI,计算都是科技竞争的重要力量。 人潮汹涌,感谢遇见你,真正做GPU产品的企业。 加油,中国GPU。
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    2019-12-14 16:18
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    松山湖的冬天,依旧感受不到任何凉意,走在月荷湖的路上只会感觉天气真好,适合好好的睡个午觉。 在华为的管理中,冬天是比春天更为激动人心的季节,《北国之春》和《华为的冬天》不仅华为人熟知,而且在业内大部分从业者都耳熟能详,2019年的冬天对于华为来说 是一个特殊意义上的冬天。 2019年 12月6日华为注册成立华为云计算技术有限公司(华为云计算公司)的全资子公司,注册资本为5000万元人民币,注册地址位于贵州省贵安新区金马大道交天府路华为云数据中 心,法定代表人为华为副总裁、华为云业务总裁郑叶来。 天眼查显示,该公司经营范围包括数据服务、软件和信息技术服务、智能化设计咨询及改造;电子信息技术;通信产品的研 发、制造、销售、服务等。 华为在经历了5月份开始的硬仗,在运营商业务BU-尤其是5G业务和消费者业务BU-尤其是手机和电脑业务已经取得了阶段性胜利,核心的设备基本实现了去美国化,确实是值得 骄傲的业绩。但是在企业业务BU上,华为其实面临着很大的挑战。 2019年9月21日, 在昨天的全联接大会上,华为表示,将在条件成熟时退出服务器整机市场,以更好地发展鲲鹏生态。 第一,华为此次退出服务器整机市场,并且将服务器操作系统开源,是为了与国内合作伙伴更好地打造鲲鹏生态,互利共赢,减少不良竞争。 第二,华为并非完全退出服务器领域,只是不再做整机,而是将专注于服务器核心部件(华为拥有服务器核心技术)。 用华为的话来说,就是“ 将以算力为亮点,研发并推出包括架构、处理器、主板、模组等基础设施产品,以云服务和部件方式向外输出,着力发展开放生态、吸引开发者 ” 。 华为审时度势,在服务器的市场上选择了更明智的企业战略,就是打造鲲鹏服务器生态,连接好上下游厂商和友商。 与企业业务BU联系最为紧密的就是华为云BU,不仅仅是因为云计算需要大量的使用计算服务器,核心交换机等关键设备,而是两个部门在过去的十年中一直 都存在着紧急的联系。 云计算还没有完全兴起的2007年,华为首次成立了与云计算相关的"聚焦云计算的虚拟化研究部",为后来华为不断扩展云计算品牌打下了基础。 2010年,华为发布了云战略,开始积极参与OpenStack社区建设,发布云操作系统,积极布局云战略。2017年,华为云BU从当时的企业BU的IT产品线抽调了2000人,加强公用云的业务能力。 2018年 12月21日,在 首届华为智能计算大会暨中国智能计算业务战略发布会上,华为正式宣布华为服务器产品线升级为华为智能计算业务部,并发布全新的智能计算战略。未来,华为智能计算将围绕算力、工程、架构和一体化解决方案四个方面,面向行业构建全栈全场景智能解决方案,加速行业智能化进程,使能行业的智能化再造。 2019年5月份,随着美国采取对华为的制裁,INTEL采取了对华为的断供措施,从某种意义上开始,直接影响到智能计算事业部 和华为云的服务方向策略,而这一策略使得两个部门的业务联系变得更为紧密。 2019年9月19日,华为连接大会上,宣布了 将打造“一云两翼双引擎+开放生态”的产业布局。其中“一云”指华为云,两翼指“智能计 算”和“智能数据和存储”,双引擎则是鲲鹏和昇腾两个系列的处理器。华为的野心并不小,喊出的口号是“为世界提供最强算力。”,两个部门的 业务服务客户和方向都存在很多的一致性,而且企业BU的智能计算事业部是华为云BU的重要供应链伙伴,为其提供计算设备,也就是算力。 而这一切都无法满足华为云发展的长远需求,也无法从根本上牵引华为的智能计算业务的高速发展,既然在运营商业务和消费者业务已经 在全球市场格局取得了巨大的成功,华为还可以发力的业务就是云计算业务,而促进业务快速发展的方式就是集中资源,重点突破: 首先从组织上提高云计算的地位,从研究部到事业部,再到BU,到最近单独成立高地位的法人公司;其次,我相信会有更多的资金和人员调配到新的公司去满足其业务发展,既然暂时战略性的放弃了服务器整机市场,放弃了整机业务关联的企业客户,政府客户,运营商客户,那这些工程师最有机会转移到新的公司来,为云计算公司研发昇腾,泰山平台的计算硬件产品。 华为之所以集中力量做云计算,另外一个重要原因就是需要打造完整的服务器芯片生态,无法打造成功完整的生态就意味着在云计算领域 被严重卡脖子了,就像华为之前做手机没有良好的麒麟芯片一样,是低端货和地摊货的代名词。这里给大家讲述一个小故事,2007年的时候,在与华为坂田一条路之隔的富士康无线通讯事业群,很多住华为坂田附近的岗头同事都是使用华为的翻盖手机,货源都是岗头的手机维修店还有更小的士多,老板怎么搞来的就不知道,就是价格都很便宜,全新的就是300-500,当时对于大部分使用摩托和诺基亚的人来说就是一个低级体验,大家都佩服华为的基站,交换机,但是对于手机,还是免了吧。后面华为的P1,P2等初级产品,生产出来,手机发热严重,基本上没有任何的体验,到现在麒麟990,华为P30,已经基本上可以提供良好的用户体验,成为优质服务和产品的代名词。 华为云也是一样的,如果华为使用的关键设备都是INTEL平台的设备,就是好像华为手机用的高通的芯片一样,完全不会有安全感,就 完全没有核心技术的安全感,随时会被美帝掐死。华为需要打造完整的鲲鹏芯片生态,从芯片,操作系统,数据库,平台软件,接口产品, 包括其他标准协议等等,那联想,浪潮,戴尔和惠普基本上不会有机会给你去试验这个芯片的,腾讯和阿里的机房好像也不会给太多的机会, 华为只有从自己的机房,在自己的云计算平台去试验自己的芯片,当然国内会有部分实力厂商会应邀合作,共同助力鲲鹏生态发展,这条路 比消费者的生态打造要更加复杂,也更加困难。 所以,需要更多的资源,更多的人才和更多的勇气和毅力,去捍卫华为技术大佬地位和尊严。 华为的云计算的目标,不是阿里腾讯,也不是亚马逊和微软,而是计算芯片生态。
  • 热度 3
    2019-1-23 19:26
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    2018年已经过去,智能手机业务已经到达顶峰,出货量开始下滑,包括vivo,oppo,还有代工的闻泰都开始了to B的业务。阿里和腾讯业务都开始从消费互联网向产业互联网转型。未来5G的导入,物联网加速,都给to B的业务提供技术支撑,而新的应用场景则会给to B的业务提供巨大的市场需求。阿里的公有云业务已经进入全球前三,而在支付宝和淘宝积累的大量数据则为阿里成为数据科技公司提供了强大的基础,平头哥的成立则是阿里吹响了进军人工智能的号角,所有的迹象都在预示未来的发展方向。云计算,大数据和人工智能都有一个重要的硬件基础,就是高性能的计算或者智能计算。华为在2018年12月升级了IT产品线为智能计算事业部,而计算的核心则是芯片和操作系统。芯片包括普通的CPU,还有GPU,FPGA,ASIC乃至DSP芯片,都可能有巨大的突破可能,计算速度可以成百倍的提升,指令延迟会进一步的下降,而从更长远的来看,摩尔定律失效,量子芯片或者更多新材料的芯片会诞生,满足爆炸性的计算需求。无论是老牌的CPU巨头Intel,还是GPU巨头英伟达,都会在芯片领域继续更新,华为,亚马逊和谷歌在ARM架构下都开发了新的计算芯片,赛灵思等FPGA厂商也在加速新产品的研发。2019年最大的亮点应该是专用的AI芯片,比如平头哥,寒武纪等专用的AI芯片,在应用比较发达的自动驾驶,AI计算芯片有可能继续爆发,满足自动驾驶和边缘计算需求。总之,2019年会是通信和计算机行业发展的关键一年,机会大于挑战,未来中国大陆的企业如果可以踏实研发,瞄准细分领域,集中优势兵力,扩大战果,获取未来发展的一席之地。
  • 热度 10
    2010-1-12 15:32
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        2010年1月8日将是一个值得记住的日子——和全球同步,英特尔在中国一次性推出了17款2010全新酷睿处理器,和广大用户、产业合作伙伴一道,进入了一个全新的阶段。     今天的发布从3个方面来看具有划时代的意义——     首先,标志着酷睿处理器产品进入32纳米时代。此次发布的全新酷睿处理器全部采用英特尔第二代高k金属栅极晶体管技术,是史上首批32纳米处理器。32纳米是什么概念?从密度上看,10万个32纳米栅极叠加起来大概仅够一张纸的厚度。从速度上看,打个比方——从1971年算起,如果人类太空旅行的速度以摩尔定律的速度增加,我们现在应该能够以光速在太空穿梭, “闲庭信步”了。     其次,标志着备受赞誉的Nehalem架构全面进入了主流。英特尔批量推出主流价位的台式机及移动处理器,i7/i5/i3系列 “全家福”让酷睿处理器家族变得完整,并有力支持音乐、游戏、电影、照片、社交网络等主流应用,为其提供出色性能。作为一项革命性创新,英特尔还在部分主流酷睿处理器中首次集成了高清显卡。     第三点,也是最重要的一点,如果说今天发布的处理器有什么典型不同——这些处理器是聪明的、速度与智能共相辉映,我们称之为”智能”的性能,从而引领我们进入”智能计算”的新纪元。这主要是以英特尔独特的睿频加速技术和超线程技术相互配合,带来了随需应变的性能与最优能效表现之间的平衡之美。     我在上一篇博客中,谈到个性化互联网将无处不在。更聪明、更智能的酷睿处理器,将给个性化互联网普及带来怎样的价值呢?     在过去,用户使用电脑往往是操作一个他们最重要的应用——无论是视频编辑、游戏、照片处理或只是在网上冲浪。今天,很少有用户仅仅只是 “玩家”或 “视频编辑”或 “摄影师”,主流用户的日常工作越来越依赖于用电脑同一时间执行不同的任务。     全面的数字化生活方式正从 “发烧级”变得 “普及”,而高质量的体验正是全新酷睿处理器所要解决的。所以,曾经的”至尊”产品需要进入主流,以满足用户以不同的方式来使用自己的电脑,执行在不同的任务,帮助大家实现数字生活的全部潜力。今天发布的处理器提供了全新水平的灵活性,能够适应消费者的几乎所有需求。不同的用户存在广泛的需求却可以凝聚在一个”家族”里,这就是2010全新英特尔酷睿处理器家族的价值所在。     一个全新的 “智能计算”时代已经来临,这个时代属于所有消费者,也属于整个产业。对消费者来说,现在是一个应该拥有一台新电脑的时机了。对于产业和市场来说也带来了巨大的机会——大家知道,2009年尽管有全球金融危机,全球PC市场持续增长,说明电脑已经成为人们生活中不可或缺的一部分;面向2010年,我有充分的信心,全新酷睿系列处理器的推出,将会带动新一轮换机热潮,带来PC市场新一轮的增长。在中国我们也希望和产业合作伙伴一道,推动更多创新设计的PC产品,以IT”智能”创造产业”智变”,去助力国家的经济结构调整、产业升级和自主创新进程。  
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    宝德科技-人工智能计算系统与应用.pdf
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    模式识别与智能计算—MATLAB技术实现(第4版)内容简介本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群体智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与优化,模式相似性测度,基于概率统计的贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计,决策树分类器设计,粗糙集分类器设计,聚类分析,模糊聚类分析,遗传算法聚类分析,粒子群算法聚类分析,Memetic算法仿生计算。书中所述理论知识均提供实现步骤、示范性代码及验证实例的效果图示,以达到理论与实践相结合的目的。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科研究生和本科生的教材或教学参考书,也可供有关工程技术人员参考。。图书在版编目(CIP)数据模式识别与智能计算:MATLAB技术实现/杨淑莹,郑清春著郾—4版郾—北京:电子工业出版社,2019郾12“十二五冶普通高等教育本科国家级规划教材ISBN978-7-121-35866-1玉.淤模…摇域郾淤杨…于郑…摇芋郾淤模式识别-计算机辅助计算-Matlab软件-高等学校-教材于人工智能-计算机辅助计算-Matlab软件-高等学校-教材摇郁郾淤O235-39于TP183中国版本图书馆CIP数据核字(2018)第292329号
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    一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法