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2022-11-14
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当前,支持数据存储、人工智能和多元化内容的工作负载正以前所未有的速度迁移到云,数据中心服务器市场高速增长。不过,目前大多数云基础设施仍在使用30年前的x86架构处理器技术,而对高性能、高能效和更低的总拥有成本的需要,加快了非x86架构处理器的发展,Arm处理器正在成为这一进程的主力,一些相关公司正在引人注目。
创立于2018年的Ampere Computing是其中颇具代表性的一家服务器芯片公司,该公司目前主推产品是号称全球首款云原生处理器的Ampere Altra,该处理器内核基于64位Arm处理器,专为云定制,Ampere Computing强调其具备可预测性、可扩展性和高性能。
据Ampere Computing首席产品官Jeff Wittich介绍,作为云原生通用处理器,Ampere Altra可在云环境下运行所有应用。从Web服务器到数据库到缓存解决方案,再到视频编码,甚至AI推理,Ampere Altra在性能上超越传统x86处理器3倍之多,在性能功耗比上领先近4倍。
Ampere Altra针对云工作负载特性而进行了一些设计,例如该处理器每个内核仅运行一个单线程,并保持一致的高频率,因此避免了因服务器上多个用户而导致的性能不佳的问题。
在利用率方面,Ampere Altra可以将内核数扩展至128核,并为每个核提供大容量低延迟的专用缓存。借助智能高带宽mesh互联结构,所有高性能核都连接在一起,打破了传统的CPU在需求增加时会产生递减回报的使用瓶颈。Ampere Altra采用先进的DDR和PCIe技术设计,可实现最大容量,扩展内存和IO的带宽。此外,所有必要的服务器级RAS、可管理性和平台安全功能均可实现横向扩展部署,并为客户提供“开箱即用”的体验。
Ampere Altra系列有两个产品,其中Ampere Altra内置80个Armv8.2核,频率为3.3 GHz;Ampere Altra Max则内置128个Armv8.2核,频率为3.0 GHz,两款产品都支持128通道高速PCIe Gen4和8 72 ECC保护的DDR4 3200内存。
在AI推理上,Ampere Computing也正在推进部署。基于Ampere Altra的AI方案支持TensorFlow、PyTorch和ONNX框架。其硬件支持原生FP16数据格式,与FP32相比,速度提高了近2倍,且大多数AI模型几乎没有精度损失。该公司提供了一个易于使用的Docker容器,其中包括计算机视觉和自然语言处理模型示例和基准,以使开发人员能够快速入门。
一项MLPerf的测试显示,Ampere AI优化框架+Ampere Altra Max的组合,使用FP16时,吞吐量比AWS Graviton高出5倍,比x86竞争产品高出2倍以上。
在另一项面积功耗比的测试中,Ampere Altra的单核功耗比传统CPU低67%以上,其32核处理器的功耗比同等的x86 CPU低 4.6倍,性能高出2倍。得益于此,Ampere Computing开辟了其他竞争对手无法涉足的新领地—— 汽车 自动驾驶,他们正在和通用 汽车 旗下自动驾驶子公司Cruise进行相关合作。
Ampere Altra得到了市场积极的反馈:虚拟主机平台Plesk通过甲骨文云搭载Ampere Altra,仅第一个月就推出了1000多个实例,实现了有史以来最快的产品推广速度。
微软最新的Azure虚拟机也采用了Ampere Altra,该虚拟机系列包括通用Dpsv5和内存优化的Epsv5虚拟机,微软声称这些虚拟机的性价比比基于IBM x86的虚拟机高出50%。
其他终端用户,如红牛车队、GenyMobile、墨尔本大学、布里斯托尔大学和耶拿大学,也都在相关云环境应用中采用了Ampere Computing的处理器。
目前,包括微软、甲骨文、腾讯、阿里、Equinix Metals、CloudFlare、京东、优刻得、Hetzner等众多公司在他们的服务器中使用Ampere Computing的方案和产品,全球已有40多个服务器平台支持Ampere Altra,7家全球最大的超大规模数据中心正在部署该公司产品。
其中,腾讯云推出了基于Ampere Altra处理器SR1的实例。阿里云不仅推出了基于Ampere Altra处理器的c6r和g6r实例,还推出了基于Ampere Computing处理器的手机云 游戏 服务。京东也推出了两款基于Ampere Altra处理器的实例,一款用于计算、一款用于存储。
除了云服务提供商,Ampere Computing同ODM和OEM服务器业务的合作也在不断扩大,包括富士康、技嘉、浪潮、超微和纬颖等。最新的消息是,Ampere Computing已经开始为特定客户的服务器提供下一代处理器Ampere One的样品。新CPU采用公司自研核(也是以ARM ISA为基础,并且能够与Altra和Altra Max兼容),5nm工艺,支持DDR5和PCIe 5.0接口。至此,Ampere Computing拥有并行的两大产品家族——基于Arm的Ampere Altra系列和基于自研核的Ampere One。它们分别适用于不同工作负载、细分市场和应用程序。例如为边缘场景设计的32核40W产品,以及为超大规模数据中心负载设计的128核125W产品。
不久前,来自路透社的消息称,Ampere Computing在4月份已秘密申请在美国IPO。
SCM是思腾合力推出的一款支持机器学习与深度学习框架的GPU集群调度系统,基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras、XGBoost等常用框架的集成。SCM经过两年的快速发展,目前已更新到V4.0版本,可以为用户提供数据处理、模型训练、模型部署三大功能,同时提供文件管理、分布式训练、多用户管理等多种额外功能,极大地大大提高了GPU服务器的资源利用率,节约了用户的时间,而且具有高性能、易用性和稳定性三大特点。
要熟悉比较多的;软件技术。
比如boss直聘上对于运维的要求如下1.熟练掌握docker、k8s技术,容器化相关系统服务,持续集成交付部署;2.熟练运用自动化运维工具,保证线上业务7*24小时不间断提供服务。负责线上业务容量及成本管理;3.掌握shell、python语言,可用python开发运维工具对技术部门进行支持;4.熟练部署及维护主流开源软件;5.理解操作系统,对系统机型规划、维护、优化、故障处理;6.熟练操作阿里云、金山云等云服务运维,有私有云部署经验,使用jenkins统一管理私有云基础设施,巡检等;7.需要三年以上工作经验,有阿里云和腾讯云工作经验者优先考虑。有深度学习底层框架如cuda、cudnn、TensorFlow、Pytorch经验者优先。
一、背景虚化:腾讯会议在使用过程中,可能会在各种环境下,为了提升会议效率,不被一些杂乱的环境影响,背景虚化功能是非常实用且高效的。这里就教大家如何设置背景虚化。在PC端直接进入“设置”,选择“虚拟背景”进行设置;移动端进入腾讯会议之后选择更多,然后同样在“虚拟背景”中设置。但需要注意的一点是这两端对应的硬件配置需要支持CPU双核,以及AVX2指令集扩展,不过小伙伴们也不用被这个配置吓到,2013年以后推出的CPU芯片已经都具备了这样的功能。
二、弹幕功能:在B站弹幕崛起之后各大视频网站纷纷开启了弹幕“之旅”,并且也都收获到了不小的益处,给大家提供了一个吐槽的平台,当然我们黑科技满满的腾讯会议也不甘示弱,也是可以支持发送弹幕的,并且是有趣好玩的表情弹幕,例如好,点赞,鼓掌等,在开会中对领导的讲话表达自己的认同可是非常的使用的。
三、自定义背景:接下来要介绍的是腾讯会议最火也最受欢迎的黑科技之一就是背景的自定义,这个对于喜欢个性化配置的小伙伴是很大的福利。重点是腾讯会议不仅仅支持图片背景,甚至支持自定义视频背景,在使用的时候小伙伴要注意以下几点:图片规格:16:9,jpg/png/bmp/jpeg,4K分辨率,最大20M,视频规格:mov/MP4,1080P,无大小限制。千万不要因为图片规格原因导致上传失败影响体验。还有一点要说的是移动端暂不支持自定义背景,但是小巴感觉移动端自定义背景的功能也将会很快上线的。
四、智能降噪:对声音高保真有一定追求的小伙伴的福音来了,俗话说耳机不够,黑科技来凑,腾讯会议自带降噪功能,支持智能消除环境噪音,高保真还原人声。不管是在嘈杂的环境中,还是对声音的清晰度有要求,都可以满足顺利的完成会议,设置方式也是非常的简便,电脑上:进入会议后点击设置然后来到beta实验室选择音频降噪,移动端同样进入会议后找到更多进入设置选择音频降噪,学到的小伙伴赶紧使用起来吧。
五、美颜功能:说道美颜功能腾讯会议可以说是非常的贴心了,也是考虑到了小伙伴们对美的最求,虽然咱们使用腾讯会议的小伙伴本来就很美。下面就来教大家如何设置:
使用电脑的小伙伴先进入腾讯会议后找到设置进入beta实验室内打开美颜功能设置项。移动端在会议界面下方点击更多按钮进入设置选择美颜等功能设置项开启就好了,是不是方便又好用。
六、最后就是咱们最常用的视频布局调整功能,将自定义个性化能力放大最大,虽然同是腾讯会议,但实现千人千面的效果,让大家使用起来更加的得心应手,腾讯会议目前共提供了三种布局:演讲者模式,画廊模式或是画中画模式,小伙伴根据自己的个人习惯任意调整,也可根据不同的使用场景来切换对应的模式。
这六大黑科技可以帮助朋友们更好的使用腾讯会议,特别是美颜功能,在视频面试的时候,能给HR一个很好的印象呢。
编辑于 2021-08-17 08:40
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