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,可以将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。从用户的角度来说,应用程序的运行速度明显得到提升。其快速、稳定的计算能力深受用户的认可。用户在选择GPU服务器时,首先是需要考虑业务的需求,在匹配适合的GPU型号。例如,在HPC高性能计算中是需要根据精度来选择,如果采用采用P40或者P4型号就不是很适合
2021-10-25回答次数:3访问次数:793
高性能计算 (HPC) 利用计算机解决复杂问题,通过并行处理提高速度、处理传统无法处理的难题,并支持海量数据集。HPC 应用广泛,包括科学研究、工程设计、商业分析和医疗保健。不同的问题类型对应不同的 HPC 系统,包括集群、网格和超级计算机。随着大数据和人工智能的兴起,对 HPC 的需求不断增长,其应用范围也在不断扩大。
2024-06-11评论:0访问次数:983
HyperionResearch在汉堡发布了其年度ISCHPC(高性能计算)市场现状更新,并分享了一项预测,即未来5年,全球支持HPC的人工智能服务器复合年增长率将为22.7%。Hyperion首席执行官EarlJoseph预测,2023年将是人工智能监管的一年:“我们预计主要在欧洲和美国看到严格的人工智能监管。”Joseph还预测,由于用户对其能力和易用性的信心更高,人工智能将在生产层部署中变得更加普遍。Hyperion预计,到2026年,HPC云收入预计将超过110亿美元,人工智能和其他数据
2023-06-15评论:0访问次数:211
微软与太平洋西北国家实验室合作,利用AI与高性能计算(HPC)技术对3200种新型候选材料进行建模,以加速高效可充电电池材料的研发。该合作项目旨在支持微软未来的发展目标,并将250年的人类化学研究历史纳入数据模型,为未来的科学研究提供有力支持。Azure量子元素在这个项目中,微软研究人员利用了Azure量子元素(QuantumElements)平台,该平台旨在加速科学发现。目前,该平台将人工智能(AI)与传统高性能计算(HPC)结合使用,但其目标是未来与微软的量子超级计算机兼容。此外,Azure量子元素还
2024-01-31评论:访问次数:946
我们多年前就曾经提到,配合充足的数据并使用卷积神经网络进行AI工作负载训练正逐渐成为主流,而全球各主要HPC(高性能计算)中心多年来一直把这方面负载交给英伟达的GPU处理。对于模拟和建模等任务,GPU的性能表现可谓相当突出。从本质上讲,HPC模拟/建模与AI训练其实是一种谐波收敛,而GPU作为大规模并行处理器特别擅长执行这类工作。但自2012年起,AI革命正式爆发,图像识别软件第一次将准确度提升至超越人类的水平。所以我们非常好奇,HPC和AI这种在同类GPU上高效处理的共性还能持续多久。于是在2
2023-04-08评论:0访问次数:921
在GPU之外,NVIDIA试图在扩展其它企业级芯片市场,而数据中心服务器CPU一直是英特尔的领域,也是全球最大的芯片市场之一,NVIDIA也在瞄向服务器CPU的高端市场,这就是HPC、AI和量子计算。早在2021年的时候,NVIDIA就宣布将于2023年初上市服务器处理器Grace,基于Arm架构的Grace主要面向HPC和大参数AI应用等高端计算任务。特别是在2021年的时候,当时的AI模型还没有达到上百亿、千亿甚至万亿的参数规模,但NVIDIA仍为超大规模参数AI模型的到来,宣布了Grace
2023-05-25评论:0访问次数:671