作者:佚名 2018-04-03 12:53:21
云计算 随着人工智能快速发展,模型的准确性与复杂性变得越来越高,企业对计算的需求也不断提高,因此新生海量数据的处理需求,如深度学习、语音识别、图像处理等,对传统CPU计算带来了诸多挑战。
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随着人工智能快速发展,模型的准确性与复杂性变得越来越高,企业对计算的需求也不断提高,因此新生海量数据的处理需求,如深度学习、语音识别、图像处理等,对传统CPU计算带来了诸多挑战。
UCloud GPU云主机可大幅提升图形图像处理及高性能计算能力,并能有效提升图形处理、科学计算等领域的计算效率。搭配多种不同配置,性能达到***,满足多种需求,可***融合UAI系列产品,为用户提供更具差异化的AI云服务。
***计算性能
相对比于传统CPU,UCloud GPU云主机的NVIDIA Tesla P40 GPU芯片的计算性能强于45倍之多。在深度学习场景下,基于Pascal架构的AI芯片更能够加速65倍。
同时,UCloud GPU云主机搭配的Tesla P40提供极简工作流程,因此可以使用相同的服务器进行迭代和部署。此外,NVIDIA官方提供TensorRT和Deep Stream SDK,能帮助用户更高效编写深度学习程序,是AI训练不可替代的选择。
在推理方面,用户也可轻松顺畅地利用P40强大的INT8运算能力和视频转码等推理功能。其中,硬件解码引擎能对35路高清视频流进行实时转码和推理,仍然比CPU更高效,更具性价比。
两款机型灵活配置
UCloud GPU型云主机提供G1(Tesla K80)和G2(Tesla P40)两种机型。其中,G2机型的Telsa P40计算卡拥有3840个CUDA核心,可提供12 TFlops的单精度性能和47 TOPS的INT8性能。
许多AI公司对模型算法有大量不同应用场景的需求,但现在企业不再需要采购大量GPU资源,只要在UCloud上选择合适的GPU云主机,按需购买,一键交付,这实际上免除了资源管理与维护成本。
多场景应用
UCloud GPU两款机型能够很好地应用在图形数据库、音视频编解码、高性能数据库、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学及其他服务器端的GPU计算工作负载中。
◆ 场景示例:DNA研究领域
面临的挑战
在DNA研究领域,如何解决海量数据的计算是一个问题。在利用GPU云主机之前,传统CPU计算平台不仅能耗高、占地多,而且无法承担数据高速增长带来的挑战:任何一个小修改都要重新做一遍基因组比对,而每个人大约有30亿个基因对,数据量动辄都以TB来衡量,做一对染色体的基因测序就需要半个月时间。
UCloud GPU解决方案
UCloud GPU云主机搭载的P40计算卡实现了CPU难以企及的密集并行计算,使超级计算机的能耗降低5倍,价格下降10倍,最重要的是能够将运算速度大幅提高。一张P40 GPU的计算能力能够达到每秒钟四万亿次,并且基于NVIDIA Tesla平台的BLAST软件中的一个关键模块,其运行速度要比单个CPU快35倍。因此,该种强劲的配置能够有效帮助DNA研究领域处理海量数据计算问题。
UAI架构图(包括GPU云主机、UAI-Train、UAI-Service)
在UCloud2017年初发布的“CBA”发展战略中,人工智能占据了不可或缺的重要位置。结合早前已推出的UAI(人工智能)系列产品(包括AI-Service在线服务、AI-Train训练服务),UCloud已构筑起一站式AI服务,能够为用户提供更加优质、更具差异化的AI全服务。
网页标题:UCloud极致性能GPU云主机打造差异化AI云服务
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