至顶网服务器频道 08月30日 新闻消息: 随着人工智能(AI)浪潮的来临,大量的计算任务如深度学习、图像处理与识别等都对传统的CPU 通用计算发起了挑战,计算效率更高、性价比更高的GPU 计算则越来越受到业界关注。实践表明,GPU在传统的科学计算领域如流体力学计算、地震分析、分子建模、计算金融中都表现出巨大的计算优势。
然而GPU成本高,集群部署复杂,型号更新快等问题同样给很多用户带来了困扰,GPU云上开发,则能够完美解决以上问题,一键加速您的计算。
华为GPU加速云服务器"神机"妙算
华为推出GPU加速云服务器,致力于帮助用户解决自建GPU集群面临的各种痛点问题,让用户更专注于加速计算。
依托华为深厚的技术积累和卓越的软硬件设计整合能力,提供旗舰级GPU加速云服务器、超高的可靠性保障、强大的安全防护能力和易用的统一管理平台,全面降低运维难度。
华为GPU加速云服务器提供虚拟化和裸机等多规格灵活的配置选项,满足不同计算能力需求,优异的弹性扩展能力,支持用户对计算资源的按需取用,极大降低使用成本。
极致性能,欲与天公试比高
华为GPU加速云服务器硬件平台单物理节点包含8块业界领先的NVIDIA旗舰级NVIDIA? Tesla? P100 GPU加速器,每块GPU拥有3584个NVIDIA? CUDA? 核心,PCIe Gen3 接口,带宽32GB/s,双精度4.7 TeraFLOPS,单精度9.3 TeraFLOPS,半精度达到18.7 TeraFLOPS,同时搭配16GB HBM2显存,带宽732GB/s。
每个物理节点配备的NVMe SSD磁盘,能提供较普通SSD数倍的IOPS和带宽能力。在海量数据计算场景下,提供极低的访问时延和超高的存储带宽。
对于追求极致性能的客户,华为GPU加速云服务器还特别打造了GPU加速裸机实例,内建8块Tesla? P100 GPU,客户独享整个物理节点资源。裸机实例没有虚拟化损耗,加上华为专业团队调优,最大程度发挥硬件性能。让追求极致性能的客户驾长风。
七十二变,灵活按需的实例配置
华为GPU加速云服务器提供灵活的实例配置,其中包括多种虚拟化实例,通过GPU直通技术灵活选择配置1/2/4块Tesla? P100 GPU,满足用户不同计算能力的需求。
专属裸机GPU加速实例单节点性能最优,可直接获取单节点8块Tesla? P100 GPU的全部性能,由于裸机没有虚拟化的损耗,同时实现了物理资源隔离,可以满足一些用户的极致使用场景。
特别推出基于NVIDIA? Tesla? P4的主打推理性能的加速云服务器实例,专门针对深度学习推理进行优化,支持35路高清视频硬件编解码,满足用户更多定制化需求场景。
华为GPU加速云服务器构建在华为弹性云服务器之上,提供良好的弹性扩展能力,支持"虚拟化+裸机"的混合部署,用户对计算资源可"按需取用",最大限度的节省计算资源的使用成本。
功能强大,全套平台级解决方案
华为GPU加速云服务器、大数据平台和人工智能平台无缝整合,发挥华为全球领先的软硬件结合的技术实力,提供全套平台级解决方案。
框架开放,内置大量高性能的分布式算法、数据预处理算法和机器学习算法等,支持计算引擎扩展以及自定义算法和组件。
最大限度简化用户开发和部署AI应用难度,为用户提供高效的计算服务和出色的人机交互能力。
开放合作,完善上下游产业链
华为GPU加速云服务器为第三方合作伙伴提供从GPU硬件管理、编程接口、到云操作系统各层的全面技术支持。
目前华为GPU加速云服务器与20多家合作伙伴联合解决方案已覆盖深度学习、基因测序、视频处理、气象测算和分子建模等多个领域。
华为愿与更多第三方伙伴携手打造开放生态系统,为更多行业提供丰富的计算加速解决方案。
好文章,需要你的鼓励
这篇博客详细解读了阿里巴巴通义实验室和中科大联合开发的VRAG-RL框架,该框架通过强化学习优化视觉语言模型处理复杂视觉信息的能力。研究创新性地定义了视觉感知动作空间,使模型能从粗到细地感知信息密集区域,并设计了结合检索效率与结果质量的精细奖励机制。实验表明,该方法在各类视觉理解任务上大幅超越现有技术,Qwen2.5-VL-7B和3B模型分别提升了20%和30%的性能,为处理图表、布局等复杂视觉信息提供了更强大的工具。
香港科技大学研究团队发现AI训练中的验证器存在严重缺陷。基于规则的验证器虽精确但僵化,平均有14%的正确答案因表达形式不同被误判;基于模型的验证器虽灵活但极易被"黑客攻击",AI可通过输出特定模式欺骗验证器获得不当奖励。研究提出混合验证器设计,结合两者优势,在数学推理任务上将性能提升3个百分点,为开发更可靠的AI训练系统提供重要启示。
这项研究提出了"用生成图像思考"的创新范式,使AI能够通过生成中间视觉步骤在文本和图像模态间自然思考。研究者实现了"原生长多模态思维过程",使大型多模态模型能够生成视觉子目标和自我批评视觉假设。实验表明,该方法在处理复杂多物体场景时性能提升高达50%,为医学研究、建筑设计和刑事侦查等领域开创了新的应用可能。
这篇论文介绍了GRE套装,一个通过精细调优视觉语言模型和增强推理链来提升图像地理定位能力的创新框架。研究团队开发了高质量地理推理数据集GRE30K、多阶段推理模型GRE以及全面评估基准GREval-Bench。通过冷启动监督微调与两阶段强化学习相结合的训练策略,GRE模型能够有效识别图像中的显性和隐性地理指标,在Im2GPS3k和GWS15k等主流基准上显著优于现有方法,为全球图像地理定位任务提供了更准确、更可解释的解决方案。