众所周知,计算力是AI发展三大要素之一。从众多学术大咖的分享中,我们发现AI计算力的变革正在深刻影响AI产业。

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云计算作为计算、存储等资源的基础平台,为智慧计算提供算力的承载;大数据及大数据技术作为知识共享、价值挖掘的认知方法;以交互学习、协同进化、自主决策为关键特征的深度学习则为智慧计算提供了不断进行自我优化的工具。

量子比特非常脆弱,容易受到外界干扰,最大问题是一方面需要和外界环境有隔离性,另一方面又研究学家又希望把它扩展。

日前在北京举行的2018人工智能计算大会上,浪潮发布了AI计算性能高达每秒2千万亿次的AI超级服务器AGX-5,这是目前全球最强大的AI计算主机之一。

计算力+数据的质变提升是当前AI再次崛起的动因。

随后,刘军发布性能强大的AI超级服务器AGX-5。该服务器有2颗28核处理器,6TB持久内存和对称式均衡设计,AI计算性能高达每秒2千万亿次,整体性能较普通服务器提升10倍以上。

浪潮AGX-5单机配置16颗目前性能最强的NVIDIA Tesla® V100 Tensor Core 32GB
GPUs,会支持下一代更强大的GPU加速器,提供2PFlops的非常强大的单机AI计算性能,与之前同类GPU服务器相比,AGX-5可支持4倍超大规模深度神经网络模型且训练速度提高10倍。浪潮AGX-5采用业界最先进的NVIDIA
NVSwitch™互联结构,基于NVIDIA最新的HGX-2平台,可实现48通道、2.4TB/s的全芯片群高速互联以及512GB
HBM2
全局共享超高速图形缓存,提供近乎线性的AI计算性能比。此外,浪潮AGX-5配置2颗28核心的强大CPU,提供顶级通用计算性能,6TB持久内存可提供超大数据高速访问,采用对称式均衡设计还可支持升级双物理分区。

全球上看,美国、中国的GDP遥遥领先于日本和德国,相应的每万亿GDP服务器的用量、数字经济的占比也明显领先。

陈怡然也提到,很多人问他
ASIC、可编程硬件、通用硬件平台和基于新型器件的可编程设计哪一种方案最好?

原标题:计算性能达每秒2千万亿次的AI超级服务器问世

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一是大容量存储、高密度计算和I/O性能不足,二是面向特定领域的AI架构设计与芯片的优化匹配,三是终端和“云”平台不同导致的需求差异,云端训练具有高并行、高带宽、高存储的特点,终端则对高安全性、低能耗、低延迟等性能有需求。

浪潮是全球专业的AI计算力厂商,从计算平台、管理套件、框架优化、应用加速等四个层次致力于打造敏捷、高效、优化的AI基础设施。浪潮已成为百度、阿里和腾讯的最主要的AI服务器供应商,并与科大讯飞、商汤、旷视、今日头条、滴滴等人工智能领先科技公司保持在系统与应用方面的深入紧密合作,帮助AI客户在语音、图像、视频、搜索、网络等方面取得数量级的应用性能提升。据IDC《2017年中国AI基础架构市场调查报告》显示,浪潮AI服务器市场份额达57%,高居第一。

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IDC预测到2021年全球AI支出将增加50%以上;

美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校教授丛京生分享了推动AI的发展的两个因素。

浪潮集团副总裁彭震表示:“人工智能是全球面临的巨大的产业机会,而如何实现更加快速高效的AI业务创新是所有智慧化企业追求的核心竞争力。浪潮创新研发设计的AGX-5
AI计算主机,可在单机内支持16颗高速NVSwitch无阻塞互联的Tesla V100 Tensor
Core
GPUs和新一代GPU加速器,在计算性能、芯片互联、数据吞吐等多方面实现了极大提升,由此带来AI计算能力的革命性的进步,必将为全球致力于领先AI科技的商业公司、科研创新机构提供前所未见的AI创新加速体验。”

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结语:计算力提升正影响AI产业

(经济日报 记者:杨国民 责编:武亚东)返回搜狐,查看更多

原标题:为什么说未来五年全球服务器排名要看AI市场?

该报告从城市、区域、行业场景、主要挑战和发展建议等多维度,评估中国AI计算力发展水平及未来趋势。

翔snowman 原创出品

超导是上个世纪发现的自然界第四大物态,原则上,超导没有能量损失,这也是他研究超导量子比特的原因。

表象上的AI应用程序扩展能力对应的是底层硬件平台、管理套件、深度学习优化框架及端到端解决方案的实力,也就意味着多样化的硬件平台、管理调度与分析平台和深度学习框架的“平台组合”,才能做到前端承接多源数据、后端支撑智能应用。

此外,浪潮还将在下午AI+创投分论坛中,发布面向AI创业企业的驱动计划。

可以发现,结合了云计算、大数据和深度学习的智慧计算,主导了计算的需求和走向。AI服务器就是面向智慧计算的核心产品,并且为服务器市场带来了强劲的增长动力。

“凡是能够成量子比特的系统,或多或少都能做量子计算。”他总个人认为,量子计算机的主要难点在于可扩展性和隔离性之间的矛盾。

由此可见,对于AI服务器市场,不是简单的产品问题而是布局问题。

第二,计算使AI无所不在。早期计算机每秒钟执行200万到300万指令;AlexNet产生时CPU已发展到多核,每秒有一千亿到两千亿的运算;GPU又把这个能力提高了十倍到上百倍。

一,x86服务器和小型机的较力:由于互联网带动分布式体系架构的兴起,以及云计算等软件定义硬件的

中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,在智慧时代,计算是生产力,也是衡量社会经济发展水平非常重要的指标,全球服务器采购量的前八名都在全球市值前十名公司榜单中,全球GDP排名前五的国家也是全球服务器市场容量的前五。

未来五年AI服务器占比有望达到20%,而几年前同样的数字也曾出现在超大规模数据中心市场。

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