数字时代下,算力成为新的核心生产力,传统以CPU为核心的架构难以满足新场景下快速增长的算力需求,具备软硬加速能力的DPU得以出现并快速发展.天翼云凭借领先的技术和丰富的应用实践自研紫金DPU,打造为云而生的全新一代云计算体系结构,助力算力基础设施升级,赋能海量算力高效释放. 传统数据中心里,所有的数据处理都依赖于CPU的通用计算能力,近10年来,数据带宽增长超过10倍,然而因为摩尔定律的失效,CPU的主频几乎没有增长,给算力基础设施的发展带来了极大挑战. 云计算要实现虚拟化管理需要依托众多虚拟化…

5月23日,阿里云在2017云栖大会·成都峰会上正式推出了云上首个支持广电级非编的文件存储产品------NAS Plus,作为阿里云文件存储NAS的升级款,NAS Plus提供高达200Gbps的吞吐性能和低至1毫秒的超低延迟,支持12层4K媒体编辑能力,比一般多媒体处理能力高10倍,用户无需对现有应用做任何修改,即可应用于广电非编.基因计算.视频渲染等多种业务场景,相比同类解决方案成本下降70%. 当下视频有两个发展趋势:短视频和4K高清视频,前者快速.简明,后者时尚.精美.随着电视产业和带…

Testin云測试破7000万次:崩溃成90%手游应用质量难题 2014/11/13 · Testin · 业界资讯 11月13日.全球最大的移动游戏.应用真机和用户云測试平台Testin云測宣布,已累计帮助全球移动开发人员測试手游应用.真机測试超过7000万次,Testin云測也从自己主动化真机兼容性測试平台,升级为一站式云測试服务专业机构,持续为全球开发人员提供权威精准的測试服务. 纵观7000万次大数据.安装和执行失败高达687万次,当中执行失败占领7成比例.90%的手游应用长期存在各种原…

1.RDS数据库创建好之后点击RDS实例管理找到已下信息 官方文档 -1:http://www.ctyun.cn/help/qslist/567 官方文档 -2:http://www.ctyun.cn/help/qslist/544 如图: IP : 链接地址一列下方对应的是IP:POST(ip:端口),获取冒号左边的数据就是IP地址 HOST : 端口号(获取(IP:POST)冒号右边的数据就是端口号) user : 天翼云默认RDS数据库用户名为root password : 就是创建RDS…

摘要: 阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务. 在硅谷举办的2019年NVIDIA GPU技术大会(GTC)上,阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务. 在该实例发布之前,业内均采用以单颗物理GPU为单位的…

1.下载jdk8 查看Linux位数,到oracle官网下载对应的jdk ① sudo uname --m  确认32位还是64位 ② https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk11-downloads-5066655.html ③ 下载 tar.gz 格式 2.下载工具 使用winSCP传输工具,从Windows传JDK到Linux:下载xshell或SecureCRT从Windows登录Linux. 3.从桌面复制…

0.点击右上角的备案,进入到备案中心 1.已备案信息管理 点击左侧的已备案信息管理,右侧出现的页面中找到已备案网站信息,网站负责人后面的操作里有5个图标,点击第三个(变更接入),提交订单,进入到下一步,也就是在途备案订单管理. 2.在途备案订单管理 此时打开在途备案订单管理,右侧出现一个订单(上一步操作的结果),看到"详情"后点击进去,下拉,选中要增加的IP,然后下一步,直接提交到天翼云审核. 注:在这一步中间没有出现提交/上传图片之类的操作.…

计图(Jittor) 1.1版本:新增骨干网络.JIT功能升级.支持多卡训练 深度学习框架-计图(Jittor),Jittor的新版本V1.1上线了.主要变化包括: 增加了大量骨干网络的支持,增强了辅助转换脚本的能力,降低用户开发和移植模型的难度. JIT(动态编译)功能升级,可支持高性能的自定义算子开发,并降低了用户开发自定义算子的难度. 新增分布式功能,用户无需修改代码,只需要修改启动命令,单卡版本的训练程序可以直接无缝部署到多卡甚至多机上. 此外,Jittor还新增支持了大量神经网络算子,…

前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5,因为在训练的时候,机器上的两张卡只用到了一张,所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络,当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的,这里只是研究怎么调用两张卡. 现有方法 在网络上查找了多卡训练的方法,总结起来就是三种: nn.DataParallel pytorch-encoding distributedDataparallel 第一种方法是pytorch自带的多卡训练的方法,但是从方法的名…

当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别如下图所示: 由于模型并行比较少用,这里只对数据并行进行记录.对于pytorch,有两种方式可以进行数据并行:数据并行(DataParallel, DP)和分布式数据并行(DistributedDataParallel, DDP). 在多卡训练的实现上,DP与DDP的思路是相似的: 1.每张卡都复制一个有相同参数的模型副本. 2.每次迭代,每张卡分别输入不同批次数据,分别计算梯度. 3.DP与DD…