算力
襄陽(yáng)華為云計(jì)算中心
襄陽(yáng) 華為云計(jì)算 中心實(shí)現(xiàn)了年均PB級(jí)數(shù)據(jù)中心的快速落地，為進(jìn)一步提升了資源利用率，使得數(shù)據(jù)中心資源的高可用性大大提升，進(jìn)而為公有云業(yè)務(wù)帶來(lái)更多的壓力。然而，傳統(tǒng)NP-5G、X86、ARM等應(yīng)用的難題，現(xiàn)有的算法只能匹配特定的業(yè)務(wù)，不能滿足個(gè)性化的業(yè)務(wù)訴求。而現(xiàn)有的AI應(yīng)用所需要的推理、訓(xùn)練、推理、模型或推理等流程，這些流程都是漫長(zhǎng)的過(guò)程，而算力難以克服的?！叭A為的彈性池化的特性”，華為云ModelArts可以提供給“云上部署”的高性能計(jì)算云服務(wù)。例如，通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的AI開(kāi)發(fā)流水線，能夠?qū)I應(yīng)用部署在高性能計(jì)算集群上，用戶可以方便快捷地將模型部署在不同的設(shè)備上。同時(shí)在端側(cè)低功耗方面，端側(cè)資源利用率也可以達(dá)到30%以上。華為云彈性資源池的統(tǒng)一管理，將模型和算子結(jié)合在一起，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化。AI應(yīng)用性能的提升主要包括兩個(gè)方面：?自動(dòng)駕駛：云上訓(xùn)練，自動(dòng)駕駛，云上訓(xùn)練。通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)延，在分鐘級(jí)收斂，將物理資源任意地部署在多個(gè)物理機(jī)房，從近10分鐘縮短到秒級(jí)。AI模型訓(xùn)練：云上推理，云端推理。可擴(kuò)展：端側(cè)推理、邊側(cè)推理，端側(cè)資源利用率可提升30%以上。安全智能：端側(cè)推理、終端設(shè)備上云。邊緣應(yīng)用靈活部署：端側(cè)推理、邊緣推理，云端統(tǒng)一管理。
中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)
中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)絡(luò)采用鯤鵬芯片，能效比傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的 大數(shù)據(jù) ，可以幫助氣象數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確地分析和處理，優(yōu)化對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)的處理，并提高分析準(zhǔn)確性。氣象數(shù)據(jù)中心采用鯤鵬芯片，能效比傳統(tǒng)數(shù)值氣象預(yù)報(bào)的氣象數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)并行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)數(shù)值氣象預(yù)報(bào)精準(zhǔn)處理，最大可達(dá)1000個(gè)氣象要素。氣象 數(shù)據(jù)管理 系統(tǒng)通過(guò)鯤鵬芯片，能效比傳統(tǒng)數(shù)值氣象模式能更高效，更穩(wěn)定的預(yù)測(cè)更強(qiáng)大，且具備良好的預(yù)測(cè)效果。隨著社會(huì)進(jìn)步，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用已有技術(shù)進(jìn)行新技術(shù)，比如OA產(chǎn)品進(jìn)行云上仿真測(cè)試，如何選擇云上基于X86服務(wù)器的實(shí)現(xiàn)方式，構(gòu)建更高效、多樣化的應(yīng)用。在軟件領(lǐng)域，華為云發(fā)布了1個(gè)基于X86架構(gòu)的新一代X86服務(wù)器——HPC，可以實(shí)現(xiàn)鯤鵬的云端部署，實(shí)現(xiàn)分布式應(yīng)用的快速 遷移 。X86架構(gòu)滿足高吞吐量需求，支持X86的鯤鵬、X86混合部署?？蛇x規(guī)格：通用增強(qiáng)型SSD分布式存儲(chǔ)，充分發(fā)揮鯤鵬芯片的硬件性能?；趶啮H鵬芯片到X86CPU架構(gòu)的多樣性算力領(lǐng)先，結(jié)合全棧的軟硬件領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，可靈活擴(kuò)展，不依賴(lài)本地芯片，性能較低，支持低規(guī)格硬件加速?？蛇x規(guī)格：32核128GB，64GB顯存，適合深度學(xué)習(xí)場(chǎng)景(圖形工作站)。高性價(jià)比，中小企業(yè)的上云需求，可快速搭建企業(yè)應(yīng)用。