智能硬件创新：产品技术双驱，不玩 AI 硬凑
在信息技术风驰电掣发展的当下，智能硬件已崛起为科技创新的核心要地。它整合了传感器、处理器、通信模块等关键要素，借助软件与算法，摇身变为具备智能化功能的物理实体，在消费电子、工业制造、医疗健康、智能家居等诸多领域大显身手，为用户呈上便捷、高效且独具个性的体验“大餐”。 曾几何时，人工智能（AI...
带你读《弹性计算—无处不在的算力》第三章：计算产品和技术3.4 异构计算云服务和AI 加速器（五）
3.4.4 FPGA 虚拟化技术将FPGA 的高性价比算力通过云输出，使得FPGA 的算力普惠化、平民化，这是FPGA as a Service 的核心出发点和立足点。同时，云上使用FPGA 与FPGA 的传统使用方式也有着非常大的区别。FPGA as a Service 的核心就是FPGA 虚拟化技术。目前FPGA 虚拟化技术还在发展初期，近几年随着云计算和AI 技术的发展， 才逐渐成为工业和....
带你读《弹性计算—无处不在的算力》第三章：计算产品和技术3.4 异构计算云服务和AI 加速器（三）
3.4.3 GPU 虚拟化技术1. GPU 虚拟化当前可以商用的 GPU 虚拟化模式可以分为GPU 直通模式、GPU SR-IOV 模式和 GPU 半虚拟化模式。后两种模式属于 GPU 分片虚拟化模式。GPU 直通模式 GPU 直通模式是对物理机性能损耗最小的方案，被各云服务提供商广泛采用。GPU 直通模式如图 3-27 所示。它没有对 GPU 功能性做任何限制，兼容性也最好。在GPU 直通模式....
带你读《弹性计算—无处不在的算力》第三章：计算产品和技术3.4 异构计算云服务和AI 加速器（二）
3.4.2 适用场景异构计算目前已经被广泛地应用于生产和生活当中，主要应用场景如图 3-22 所示。（1）图形处理GPU 云服务器在传统的图形处理领域具有强大的优势，利用 GPU 的并行处理架构，不仅能进行深度学习的浮点运算，更可以在实时图形光栅化的应用场景下发挥巨大的优势。GPU 每秒钟可以轻易处理 750 亿以上像素的渲染，可以每秒对 1500 亿以上的纹理像素进行采样和运算。GPU 支持 ....
带你读《弹性计算—无处不在的算力》第三章：计算产品和技术3.4 异构计算云服务和AI 加速器（一）
异构计算指由不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式，目前主要包括GPU、FPGA 和定制ASIC 等。它们好比天赋异禀的独门高手，在特定场景下比普通的云服务器高出一个甚至更多数量级的性价比和效率，例如，在图形图像处理、机器学习、科学计算等场景下。要把这些异构计算设备包装成云服务器，同样需要对它们进行虚拟化。而由于这些设备的特殊性，其虚拟化技术或多或少地有别 于CPU。随着人工智能浪....
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