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英伟达告诉你,深度学习需要怎么样的新型高性能计算

今天深度学习无处不在,当你打开移动终端的时候,各种APP会推荐到你喜欢的食物、你喜欢的电影,你关注的新闻热点。在生活中更是改变着我们,今天的智能语音让语言障碍破除,在预测疾病基因大数据领域预测疾病来确定药物治疗方案。在安全领域通过安装在机场和商场的智能视频监控,提高了公共安全性。可以说,深度学习的应用,彻底改变了今天人们的生活。 在上世纪九十年代PC-互联网时代以微处理器、标准操作系统、以及信息世界新门户的结合推动社会的进步,代表有CPU、WINDOWS、各类门户网站。PC-互联网时代让大约10亿人获得了计算能力,并实现了微软“让每台办公桌和每个家庭都有一台电脑”的愿景。 进入二十一世纪,移动互联与云计算的发展,移动终端的普及、公有云AWS的推出,诞生了移动-云时代。大量应用进入我们的日常生活, 30亿人享受着移动计算带来的自由。同时也让人工智能、深度学习等技术爆发。 那么今天,我们正站在由GPU深度学习的新计算模式引发的人工智能计算时代的开端。我们需要适应深度学习的高性能计算GPU、需要开放的移动操作系统、以及基于云的新连接窗口。而这一切应用的背后需要新型的高性能计算。 不同于“指令...

核心交易系统应用服务器实现资源池化,可行吗?

传统金融企业中,很多已经开始进行了企业私有云建设。落地的建设成果中,大部分实现了存储、网络、服务器的资源池化,而应用服务器部分更多的还是在某个应用服务器给某个应用系统使用,呈现出一定的“烟囱”式。随着应用系统的不断增加,管理这些服务器和部署其上的中间件服务代价也越来越大,将企业应用服务器资源池化,使若干应用系统可以共享使用高可用的企业级中间件服务是众多企业认可的一条解决之道。 经社区调研,中间件的资源池化面临诸多问题,比如共享资源使用冲突、应用系统之间相互影响、运维管理模式变化、功能支持等。 1、应用服务器向资源池方向发展有哪些优点?企业为什么要发展服务器资源池化? 综合提高利用系统的硬件资源,同时通过池化来保证高峰期时能够快速伸缩应对大量的请求进来。 池化在开发、运维等环节上节约时间与成本,加速应用的迭代开发与新版本的上线发布运行。 2、应用服务器实现资源池化,是不是类似于中间件的数据源? 可以这么理解,但是应用服务器的资源池化的粒度更大一些,应当说是相当大! 主要体现于可伸缩性以及快速的部署与运行。 3、服务器资源池化会面临哪些问题? 面临的首要问题是应用支持不支持集群化的部署,然...

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