8月22日,NVIDIA針對"十億瓦級"AI超級工廠,發(fā)布的Spectrum-XGS以太網(wǎng)!
春季新品發(fā)布會上,戴爾科技從底層技術(shù)到終端應(yīng)用的全方位創(chuàng)新得到了全面展示!
作為關(guān)鍵AI與數(shù)字應(yīng)用不可或缺的底層設(shè)施,高科技數(shù)據(jù)中心需要認(rèn)真且深入的設(shè)計規(guī)劃。
這位研發(fā)首席數(shù)字官熱衷于不斷改善用戶體驗,致力于建立強大的CIO同行人脈網(wǎng)絡(luò)以進(jìn)行指導(dǎo)和咨詢。
2024年6月6日,中國電子學(xué)會聯(lián)合中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院等單位舉辦的“節(jié)能服務(wù)進(jìn)企業(yè)”暨綠色數(shù)據(jù)中心對接推廣活動“智算綠色發(fā)展”專題活動在安徽省合肥市舉辦。
Arm Neoverse平臺的發(fā)展勢頭令人振奮,基于Neoverse平臺的技術(shù)、系統(tǒng)、軟件和芯片的生態(tài)繁榮,為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提供源源不斷的動力。Arm平臺是未來計算及AI的基石。
當(dāng)前,開發(fā)者正在利用安全且性能增強的技術(shù)實現(xiàn)小型低功耗嵌入式系統(tǒng)的開發(fā),賦能過往無法想象的語音、視覺和振動等AI應(yīng)用,而這些應(yīng)用正在改變著世界。
為推動綠色碳交易跨越式發(fā)展,HPE與戰(zhàn)略合作伙伴英特爾2023年10月26日在蘇州舉辦了“跨國低碳·慧行至遠(yuǎn)”為主題的跨國企業(yè)綠色碳交易智慧轉(zhuǎn)型研討會。
作為一家愚見,我們堅定認(rèn)為量子計算必然會以某種方式融入工作流程,幫助人類解決世界上各種最為棘手的計算問題。
前不久Nvidia舉辦了一場分析師簡報會,Nvidia公司數(shù)據(jù)科學(xué)工程高級總監(jiān)John Zedlewski介紹了Nvidia是如何實現(xiàn)加速計算,本文包含了對這次簡報會的一些觀點。
量子霸權(quán)的承諾太過誘人,其本質(zhì)在于量子科學(xué)家和研究人員將攻克一系列當(dāng)前尚無法解決的難題,進(jìn)而為硬件和軟件供應(yīng)商們開辟出前途光明、潛在利潤豐厚的全新業(yè)務(wù)增長領(lǐng)域。正因為如此,這項工作必須繼續(xù)下去,哪怕迎著冷眼與嘲笑。
在系統(tǒng)架構(gòu)師們坐在桌前、打算設(shè)計一套新平臺時,首先會認(rèn)真梳理供應(yīng)商提供的CPU、加速器、內(nèi)存、閃存、網(wǎng)卡和PCI-Express控制器和交換機路線圖。
根據(jù)IDC《全球企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施季度追蹤報告:買家和云部署》顯示,2022年第四季度用于云部署(包括專用IT環(huán)境和共享IT環(huán)境)的計算和存儲基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品支出同比增長16.3%,達(dá)到241億美元。
在近日舉行的2023寶德x86服務(wù)器新品全國巡展啟動儀式上,寶德計算機系統(tǒng)股份有限公司副董事長李瑞杰表示,寶德計算有備而來,以豐富的算力完成多樣性的算力供給,以全域計算的布局投入到數(shù)字中國建設(shè)的大潮中。
很多用例受內(nèi)存帶寬束縛久矣,相信不少朋友都被這方面問題引發(fā)的應(yīng)用程序性能低下搞得頭痛欲裂。解決之道也分為兩條:用戶端可以認(rèn)真挑選芯片,保證在CPU核心與內(nèi)存帶寬的比例之間求取平衡;供應(yīng)端則由芯片制造商和系統(tǒng)集成商提供針對性改進(jìn)。
如果沒法以足夠快的速度獲取數(shù)據(jù)、以供計算引擎在特定時鐘周期內(nèi)完成特定數(shù)據(jù)處理操作,那再強的向量或矩陣單元浮點運算性能又有啥用?很明顯,存儲跟不上,算力確實會后繼乏力。
作為一家頗具傳奇色彩的計算業(yè)務(wù)供應(yīng)商,HPE剛剛實現(xiàn)了有史以來最高的單季度營業(yè)利潤率:2022財年第四季度,其利潤率達(dá)到14.7%,遠(yuǎn)高于2021年同季度的9.4%;即使縱觀整個公司發(fā)展史,第四季度的利潤也多在11%到13%之間。
首屆“西部數(shù)谷”算力產(chǎn)業(yè)大會9月15日在寧夏召開,寧夏打造“西部數(shù)谷”是貫徹落實網(wǎng)絡(luò)強國和數(shù)字中國戰(zhàn)略的重要舉措。
在現(xiàn)代系統(tǒng)架構(gòu)中,存在著大量不斷變化的系統(tǒng)軟件(主要集中在控制平面內(nèi)),相應(yīng)的工作負(fù)載則隨時游走在芯片之間,借此獲得更高收益、改善系統(tǒng)整體安全性。但究其根本,計算引擎再怎么交替加載,其實際計算任務(wù)仍需要在某個位置實際完成。