cpu与gpu分别适应哪些不同类型的渲染？

gpu加速型云主机中的m1型云主机基于云主机，天翼云盘，云桌面，云专线技术。是基于云计算和虚拟化技术的一种应用服务，将计算和存储迁移到云端，通过传输协议使云端与本地进行连接，实现资源共享。基于云计算的电子商务采购技术是指通过的结合，搭建基于云服务的电子商务采购平台，实现企业集约化、电子化采购，创新工程采购的商业模式。云主机介绍云主机是云计算在基础设施应用上的重要组成部分，位于云计算产业链金字塔底层，产品源自云计算平台。该平台整合了互联网应用三大核心要素，计算、存储、网络，面向用户提供公用化的互联网基础设施服务。云主机是一种类似VPS主机的虚拟化技术，VPS是采用虚拟软件，VZ或VM在一台主机上虚拟出多个类似独立主机的部分，能够实现单机多用户，每个部分都可以做单独的操作系统，管理方法同主机一样。而云主机是在一组集群主机上虚拟出多个类似独立主机的部分，集群中每个主机上都有云主机的一个镜像，从而大大提高了虚拟主机的安全稳定性，除非所有的集群内主机全部出现问题，云主机才会无法访问。

移动云GPU云主机适用于3D图形应用、视频处理、人工智能、科学计算等应用场景。以下是GPU云主机的典型应用场景：1. 3D图形应用：适用于三维设计与渲染、影音动画制作、工程建模与仿真、医学成像、游戏测试等图形图像处理场景，您可以免除手动配置 GPU 图形图像处理基础环境，是图形工作站相关业务的首选；2. 视频处理：在视频处理方面为用户提供大规模高清视频转码、4K/8K高清直播实时视频转码、视频渲染；3. 人工智能：在人工智能方面提供强大的单/双精度浮点运算能力，强大的计算大大缩短训练周期，满足深度学习训练、推理的需求，使得复杂模型实现快速迭代；4. 科学计算：具有强大的双精度浮点运算能力，并具备较大的 GPU 板载内存。适用于计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等多种场景；了解移动云GPU云主机更多详情，欢迎注册登录移动云官网→https://gwyydc.cmecloud.cn:8106/t/txCs߅

GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，简称 GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，一般适用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。 通常，GPU云服务器厂商提供和标准云服务器租用一致的管理方式，可以有效解放用户的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。 gpu云服务器的适用场景 适用于深度学习训练和推理，图像识别、语音识别等；计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等；高清视频转码、安防视频监控、大型视频会议等；三维设计与渲染、影音动画制作、工程建模与仿真（CAD/CAE）、医学成像、游戏测试等等。 gpu云服务器的使用性能 GPU云主机突破了传统GPU，能发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中，性能比传统架构提高几十倍。用户无需预先采购、准备硬件资源，可一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，能有效降低基础设施建设投入。 以上是关于GPU 云服务器的相关介绍。

有的啊，当前市面上的GPU主机，大多数新手注册都会有一个免费的体验期。根据每个平台的属性不一样，所以体验周期和时间也是完全不一样的。根据我试用了当前各类平台的gpu来说，矩池云的新手体验效果最好。注册就有6小时免费体验，然后邀约还有新手礼包；相当合算。

vmware有gpu虚拟化技术，ctrix也有一套类似的技术，这个技术主要针对桌面虚拟化，常见的虚拟化是针对服务器的，并不需要3D性能。

GPU云主机。视频渲染一般指视频混合渲染器。视频混合渲染器，VideoRenderer(VR)是接收RGB/YUV裸数据，然后在显示器上显示的Filter。

你说的gup应该是GPU吧，只有两种解决办法：使用独立服务器，安装独立显卡。云主机所在的集群服务器全部带有显卡，那么虚拟出来的云主机本身就具备显卡功能，安装驱动后基本就可以使用。也不排除一些云主机在虚拟化时将系统功能简化，从而没有将显卡功能附带上去。我用过中电华联云主机，他们的云主机是带有显卡功能的。

百度云还是腾讯云，我忘记了，刚刚推出GPU主机，还可以试用。免费的就不要想了，不可能的事情。

腾讯云的好像目前正在开放试用吧

可以选择大厂也可以，毕竟gpu服务器市面上挺多的如果是性价比的话，可以选择GPUCAT的云服务器。价格的话还是挺划算的，听说服务不错的。为人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。

步骤1/4DVD光盘可写入容量，小于8GB，只能写入一个32位的，Windows10.光盘映像文件 (.iso)；或者，只能写入一个64位的，Windows10.光盘映像文件 (.iso)。步骤2/4DVD光盘可写入容量，小于8GB，不能写入一个32位＋64位两者的，Windows10.光盘映像文件 (.iso)。步骤3/4Windows10.光盘映像文件 (.iso)，U盘文件，类似U盘模式，是多子个文件，需要一个一个文件，复制在光盘根目录，才能被电脑识别为系统安装镜像。步骤4/4Windows10.光盘映像文件 (.iso)，用于CD/DVD播放机文件，没有刻录到DVD之前的文件，需要使用文件资源管理器，打开“Windows”的文件夹，子文件夹文件和，类似U盘模式，U盘文件，是一样的。多子个文件，需要一个一个文件，复制在光盘根目录，才能被电脑识别为系统安装镜像。刻录到DVD之后的，Windows10.光盘映像文件 (.iso)，内容就和U盘文件一样的了。高分推荐_高性价比gpu云主机_好用的深度学习平台上海亘聪信息科技有..广告查看详情

偶尔用Ai深度学习训练，自己要会搭环境的用aws 阿里云都没问题，如果经常用，我强烈推荐 “极算深度学习平台” 号称全球最便宜的GPU云服务，还免费搭环境，带宽和存储不收费；

裸金属服务就是传统物理服务器的升级版，可以说是介于物理服务器和云主机之间的一种形态⌄既具备传统物理服务器卓越性能，有具备云主机一样的便捷管理平台，兼具了双方的优点，在满足核心应用场景对高性能及稳定性需求的同时，还兼备云计算的弹性、灵活性和传统物理机安全物理隔离的特点。最近看资讯的时候，看到思腾合力的公众号上有相关的介绍，还挺详细的，他们家也提供这方面的服务，有兴趣可以去看看。

肯定支持阿。GPU直通为单个云主机对GPU设备进行独占的方式使用，依然支持直接加载和卸载的方式。vGPU虚拟化引入了GPU规格，适用于多个云主机共享使用同一个GPU设备的场景。这方面ZStack的产品做的还是非常不错的，可以放心。

云主机可以通过虚拟化技术整合IT资源，为客户提供按需使用的计算资源服务。主要有通用入门型、突发性能型、通用网络优化型、内存优化型、内存网络优化型、超大内存型、存储增强型、GPU型、FPGA型、NPU型等多种不同规格，分别适用不同场景。比如通用入门型适合中小型建站和轻量级应用，能够提供较好的支持，满足日常开发、测试使用。客户可以根据业务的需求来选择不同的CPU、内存、存储空间、带宽以及操作系统等配置项来配置云主机。移动云推出了钜惠双节活动，多款云主机超值购。凡是未付费购买过云主机的互联网用户，均可参与此次活动，多款规格的云主机低至1.5折，计算型云主机更是低至38.4元/月。每个产品限领5张折扣优惠券，自领取之日起至2022年9月30日到期，有需求的用户可以前往移动云官网进行详细了解。

阿里云：云服务器租用的速度比较快，多线bgp很好用；硬伤是防御一直存在问题；售后技术支持与其他品牌相比，不是很给力，在线服务是机器人，解决问题效率不高。腾讯云：主机性能优秀，CPU内存方面非常稳定；学生机有非常明显价格优势；同样技术支持几乎都是绕圈子，跟大品牌一贯的客服风格有关，在线支持也是机器人。西部数码：云集群架构方面有较大优势；客服响应速度非常快，技术解决能力值得称赞；且不断在进行产品的完善升级，并推出了高防云服务器，现数据中心已是万兆集群环境。不足之处是特殊节日活动的价格与BAT相比稍显逊色，但跟其他品牌比，优势很大。西部数码近期也在价格方面做了更大让利，海外数据中心资源目前仅支持香港和美国。华为云：产品种类多，有弹性云、GPU加速云、FPGA加速云、裸金属服务器等等。每款云主机下面又分为很多配置和类型，速度和稳定性可以。但主机租用价格较贵，售后服务跟不上，免费试用的产品不靠谱。

景嘉微：龙头股。目前是国内唯一自主研发并产业化国产图形处理芯片(GPU)的企业。北京君正：公司主要产品是32位嵌入式GPU芯片，具体是JZ47xx系列。光环新网:子公司北京吴双科技有限公司发布《云区块链白皮书1.0版》，共同开发开放的区块链服务平台GHBAAS(广东区块链服务)；GHBaaS为各种区块链类型提供底层支持，提供安全、便捷、去中心化的一站式管理方案。用户可以统一存储、管理和转移比特币(BTC)、以太坊(EH)等数字资产，同时具有计算力销售、自建云主机、GPU云租赁等面向企业和个人的实用功能。中科曙光:中科曙光603019拥有业界最全的高性能计算机产品线，包括支持TC3600/TC4600集群架构和GPU异构云计算技术的曙光星云、支持GPU异构计算技术的曙光5000系列、GHPC1000、个人高性能计算机和刀片服务器。

进入5G时代，服务器的指标发生了大幅的变化，有的指标标准甚至提升了十几倍。想要达到要求，只靠无线空中接口部分改进是办不到的。包括承载网在内的整个端到端网络架构，都必须自我革命。5g服务器优势特点有哪些?主要来说，包括以下几个方面：1、大带宽带宽!带宽!带宽!毫无疑问，带宽是5G承载网最基础和最重要的技术指标。空口的速率提升了几十倍，承载网相应也要大幅提升。尤其是在目前5G刚起步的阶段，eMBB是首先要实现的业务场景，最关注的也就是带宽。2、低时延、高可靠性车联网、工业控制等垂直行业，对网络的时延和可靠性要求苛刻。5G最重要的需求之一，就是低时延低，需要实现个位数毫秒级的端到端时延。承载网作为端到端的一部分，虽然不是时延的重点提升对象，但也要分摊一部分指标压力。在5G很多场景下，都提出了“6个9级别(99.9999%)”的可靠性要求。因此，承载网也必须服务于这样的要求，还要有足够强大的容灾能力和故障恢复能力。3、高精度同步能力5G对承载网的频率同步和时间同步能力提出了很高的要求。同步到底是干啥用的?简单举几个例子：5G的载波聚合、多点协同和超短帧，需要很高的时间同步精度;5G的基本业务采用时分双工(TDD)制式，需要精确的时间同步;再有就是室内定位增值服务等，也需要精确的时间同步。4、易于运维5G承载网将会无比巨大，设备数量多，网络架构复杂。如果5g服务器网络不能够做到灵活、智能、高效、开放，那对于运营商和运维工作人员来说就是一场噩梦。5、低能耗5g服务器网络既要足够强大，又要尽量省电。省电就是省钱。6、支持切片切片之前我们介绍过，它是5g服务器网络的核心能力。承载网当然也必须支持切片。以上几个方面，就是5g服务器优势特点。任何一个目标无法实现，就不是合格的5G服务器。

主流配置的云主机都可以的，主要看配置，具体要求如下：1，操作系统要求：win7win8win10都是支持的。我的电脑配置i5+1050ti实测，可以得稳定60。2，cpu：台式机i3处理器，笔记本推荐i5标压，低电压直接pass。注意，一定要选择主频高的，多核对这款游戏没有什么用。3，内存：最低推荐8G，进游戏需要加载数据的数据量还是比较大的，这也是你进游戏和刚刚落地时会卡的原因，如果可以的话，可以加到10G以上，12G妥妥的。4，显卡：最低要求为gtx660 2G,不能再低了，笔记本的话最低显卡1050，再往下会卡。

可能是因为你这边使用旧的服务器作为计算节点，可能会遇到因CPU型号过早，无法创建云主机或者创建的云主机不能显示console界面的问题，会出现下面这样的情况：a. kvm-nested.conf里面第一行加上ept=0，如：options kvm_intel nested=1 ept=0 #vim /etc/modprobe.d/kvm-nested.confb. 关闭运行状态的VM，然后移除kvm_intel：#rmmodkvm_intelc. 最后重新加载kvm_intel：#modprobekvm-intel ept=0 unrestricted_guest=0

阿里云。阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业。包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行记录。经营范围经营电信业务；服务：计算机软硬件、电子产品、数码产品的技术开发、技术服务，企业管理咨询与计算机信息技术咨询；设计、制作、代理、发布国内广告，成年人的非文化教育培训、成年人的非证书劳动职业技能培训（涉及前置审批的项目除外）。批发、零售：计算机软硬件，电子产品（除专控），数码产品；会务服务，承办展览，展览展示设计；智能化设计咨询及改造。

自然可以玩游戏的！速度应该没有问题。

作为一名专业的图形设计师，在拥有丰富的专业知识之外，一台高性能的电脑主机也是必不可少的。这里电脑配置网就为大家带来一套专门针对3d设计的电脑配置单，很适合专业设计师。其实我在早前的文章里边已经说过关于图形设计和电脑配置之间的关系，比如3D图形渲染到底是CPU重要还是显卡重要？ 三维建模速度和显卡有关吗？之类的问题。今天就带着这些问题，来为大家说明为什么要选择这样的硬件搭配方式。3d设计电脑配置推荐（一）：为什么要用更好的cpu？对于3d图形设计来说，一般有三个阶段：①建立模型 ②光源材质 ③渲染。这3个阶段对于电脑硬件的需求有着各自的不同。以3DMAX为例，前两个阶段和显卡的关系比较大，而到了渲染阶段，几乎就和显卡没什么关系了。渲染速度的快慢和cpu有着直接的关系。在渲染的时候，光线跟踪、光能传递等工作都需要大量的计算，而这些计算任务都是由CPU来完成的，cpu的核心数量越多，渲染的效率自然也就越高。当我们需要把模型或者场景输出成图像文件、视频信号或者电影胶片，就必须经过渲染。这个操作对CPU核心数量极为敏感，多核心等特性对性能提升巨大，此外也对内存、硬盘响应速度的要求也比较高。所以我在这套配置里选用了i7 8700k，6核12线程规格，在渲染的时候能为你节省不少时间。而且这颗处理器还支持超频，超频后的性能更强（前提是要搭配300系列的主板）为什么不用九代i7 9700k？首先，九代i7 9700k的价格要比i7 8700k贵500元左右。其次，九代i7 9700k是8核8线程，不支持超线程技术，虽然是物理8核，但是对于渲染这类工作来说，我觉得6核12线程的i7 8700k效率会更高一些。3d设计电脑配置推荐（二）：显卡一定要用专业卡吗？还是前边说的那3个阶段。专业显卡与游戏显卡的最大不同在于第二阶段方式的不同，游戏显卡着重“显现”能力，就是把已经做好的东西重现出流畅的画面；而专业显卡着重“生成”能力，就是按照设计师给定的坐标、参数，生成虚拟的三维物体。专业卡除了能比游戏卡更加流畅地控制复杂的模型外，还支持一些游戏显卡所没有的，或者支持度达不到设计工作要求的特效，使设计师在建模阶段就可以看到最接近最终结果的画面。所以说，游戏显卡并不是不能用于3d设计，只是相对来说，专业显卡比游戏显卡在生成能力上更加精准，如果你是打算专业做设计的话，还是建议用专业显卡。这套配置中选用的是一款专业图形显卡，丽台Quadro P2000 5GD5，具体的参数就不介绍了，这些参数和游戏显卡也没什么可比性。3d设计电脑配置推荐（三）：内存越大渲染速度会越快吗？3d设计需要多大内存？内存的大小对于渲染速度基本上没什么影响，当然有个前提是内存容量得足够用。那么什么是足够用？一般3D使用是打开场景文件会占用大量内存，场景中的多边形越多，占用内存越大，当你的内存不够用的时候就会出现严重延迟，因为这时候开始调用硬盘空间做虚拟内存了。当你内存满足你的场景文件所需要的量时，渲染的时候除了灯光计算需要比较多的内存以外其余几乎不消耗内存。举个例子，对于一个场景的渲染，如果1G内存够了，不会调用硬盘做虚拟内存的情况下，那么就算你加到4G的内存对渲染速度也根本不会有提升。至于3d设计到底需要多大内存，这个我还真没有固定答案。具体选用多大内存这和你所打开的文件有直接的关系。一般情况下我建议做3d设计的机器至少16G内存起步。后边可以根据你的需求再适量增加内存。增加内存就需要注意主板的问题了。尽量选择拥有4个内存插槽的主板，要不然后边想加内存，却没有多余的插槽那就尴尬了。补充：对于做3d设计的电脑来说，cpu、内存、显卡这3个配件是比较关键的。硬盘的话尽量选择速度快一些的，这里建议使用nvme固态硬盘搭配机械硬盘的组合。还有就是要注意电源的问题，因为在渲染输出的时候，cpu几乎是100%负荷，对于电源12v输出有着比较高的要求，因此电源的额定功率尽量选大一些的。总结：2019年3d设计电脑配置推荐说实话，对于3d设计这类主机配置预算是没有上限的。就目前我知道的丽台性能最强的显卡是RTX8000，显存容量为48G，价格大概在7万左右。cpu方面有服务器级别的双路，4路，甚至8路cpu，价格自然也不菲。说这些并不是我想故弄玄虚，而是有的用户在咨询配置的时候提的一些问题让人难以回答。就拿本文这套配置单为例，有的用户可能就会这样问“这款套配置是做3d设计最好的配置吗？”“这个配置在渲染的时候会不会卡顿？”图形渲染的主机配置几乎没有上限，只能说配置越高渲染效率就越高。在图形渲染阶段，cpu都是满负荷工作的，所以卡顿是在所难免的。5000块和1万块的机器在渲染的时候都会卡，而它们的区别在于1万块的机器渲染速度要比5000的快。总之，在你预算一定的情况下，可以尽量把资金投入到cpu和内存上。显卡方面，如果你根本不考虑玩游戏的话，那就用专业显卡，反之游戏显卡也可以，关于游戏显卡和专业显卡的区别在文章中已经做过说明，根据你自己的需求酌情选择。如果你有1万块的预算，并且是打算专门用来做3d设计的话，这款配置单是非常合适的。

1. CUDA out of memory跑cuda 程序遇到下面错误：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 588.00 MiB (GPU 0; 11.00 GiB total capacity; 8.97 GiB already allocated; 190.44 MiB free; 9.00 GiB reserved in total by PyTorch) 运行程序之前，使用nvidia-smi 查看显存有没有被占用，如果有被占用5M以上，可能是显存没有被释放。通过如下命令来释放显存。 linux上使用命令行，云主机可以重启电脑 fuser -k /dev/nvidia* 或者 kill $(lsof -t /dev/nvidia*) 2. 减小batch size。3. 更换更大显存的云主机。

1. CUDA out of memory跑cuda 程序遇到下面错误：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 588.00 MiB (GPU 0; 11.00 GiB total capacity; 8.97 GiB already allocated; 190.44 MiB free; 9.00 GiB reserved in total by PyTorch) 运行程序之前，使用nvidia-smi 查看显存有没有被占用，如果有被占用5M以上，可能是显存没有被释放。通过如下命令来释放显存。 linux上使用命令行，云主机可以重启电脑 fuser -k /dev/nvidia* 或者 kill $(lsof -t /dev/nvidia*) 2. 减小batch size。3. 更换更大显存的云主机。

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。 CUDAu2122 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构（ISA）以及 GPU 内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用 C 语言, C++ , FORTRAN 来为 CUDAu2122 架构编写程序，所编写出的程序可以在支持 CUDAu2122 的处理器上以超高性能运行。GPU 云服务器采用 NVIDIA 显卡，需要安装 CUDA 开发运行环境。以目前最常用的 CUDA 7.5 为例，可参照以下步骤进行安装。Linux 系统指引登录 CUDA驱动下载 或复制链接 https://developer.nvidia.com/cuda-75-downloads-archive 。选择操作系统和安装包。以 CentOS 7.2 64 位为例，可按如下方式进行选择：注意：Installer Type 推荐选择 rpm（network）。network：网络安装包，安装包较小，需要在主机内联网下载实际的安装包。local：本地安装包。安装包较大，包含每一个下载安装组件的安装包。右击【Download】-【复制链接地址】。登录 GPU 实例，使用 wget 命令， 粘贴上述步骤复制的链接地址下载安装包；或通过在本地系统下载 CUDA 安装包， 上传到 GPU 实例的服务器。在 CUDA 安装包所在目录下运行如下命令：sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-7.5-18.x86_64.rpmsudo yum clean allsudo yum install cuda在 /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery 目录下，执行 make 命令，可以编译出 deviceQuery 程序。执行 deviceQuery 正常显示如下设备信息，此刻认为 CUDA 安装正确。Windows 系统指引要在 Windows 实例上安装 CUDA ，请使用远程桌面以管理员的身份登录您的 Windows 实例。在 CUDA 驱动官网 下载 CUDA 安装包。选择操作系统和安装包。以 Win Server 2012 R2 64 位为例，可按如下方式进行选择:启动安装程序，按提示进行安装，如果最后出现完成对话框，则安装成功。

据央视新闻，中国信息通信研究院日前发布《中国数字经济发展白皮书(2022年)》。白皮书显示，我国产业数字化占数字经济比重超过八成，数字经济结构更加优化。《白皮书》显示，2012年以来我国数字经济年均增速高达15.9%，显著高于同期GDP平均增速。在宽带中国，5G及工业互联网推动下，2021年，数字经济规模达到45.5万亿元，同比名义增长16.2%。产业数字化成为数字经济发展的主引擎。专家指出，以往我国数字经济的发展是以电商为代表的消费互联网为主，近年来工业互联网对数字经济的带动作用变得更加明显。 估值区间：10,37元至12.82元； 机构持仓：截止目前，共有4家主力机构持仓共计2.24亿股，占流通A股34.63%。 公司主要产品业务为： 1.互联网财税业务：方欣 科技 经过近20年的积累，依托财税服务云平台对接的几百万用户的票财税数据，通过管家系列产品解决企业精细化管理、供应链管理、企业上下游画像以及实时科学决策的需要。2.热处理业务：公司主要生产节能环保、高效、优质的中高档热处理设备。 估值区间：9.40元至11.62元； 机构持仓：截止目前，共有3家主力机构持仓共计9098.79万股，占流通A股18.90%。 公司主要业务包括配用电自动化和发电厂自动化设备与系统、电网自动化以及公用事业自动化设备与系统产品的软件开发、生产与系统集成。公司主营业务相关的电力自动化 、公用事业自动化系统和解决方案，涉及到电力、水务、燃气领域的大规模数据在线采集、存贮和应用开发，属于数字经济范畴。 估值区间：8.49元至10.50元； 机构持仓：截止目前，共有6家主力机构持仓共计4.85亿股，占流通A股40.65%。 公司主营业务为互联网媒体业务、数字营销业务及其他业务。公司主要产品或服务有移动互联网广告、网络 游戏 、搜索引擎广告代理、精准广告、供应商销售竞价平台服务、 社会 化营销、 娱乐 影视跨界营销、互联网软件应用分发。公司基于在互联网搜索、大数据、AI、IOT、区块链等领域的技术沉淀，致力于开发与提供优质的互联网产品与服务，目前主营业务为互联网媒体、数字营销业务，并发展新零售、自有品牌、区块链、元宇宙相关业务，属于数字经济范畴。 估值区间：14.56元至18.00元； 机构持仓：截止目前，共有3家主力机构持仓共计1914.33万股，占流通A股4.40%。 公司主营业务为IDC及云计算业务、金融 科技 业务、照明 科技 业务。公司主要产品包括IDC业务、云计算业务、支付产品、自助服务终端、税控终端、加密键盘、电子财税设备管理平台、智慧网点综合服务平台、城市道路照明工程、合同能源管理、景观照明亮化工程及相关衍生工程业务。 公司以数据为核心驱动，坚持技术创新，服务向多元化发展，垂直布局云服务产业链，实现云计算助力公司跨越式发展。公司自主研发的云平台产品“证通云”通过工信部可信云认证，实现包括arm和x86的异构云平台虚拟机GPU直通支持，为客户提供云主机、云存储、云安全、云灾备等基础云服务及定制化云服务解决方案，通过IDC运营、智慧城市和智慧园区的不断落地，公司的云服务逐步延伸至面向智慧城市、智慧园区、泛金融等行业的云基础设施研发，面向运营商等行业用户基于云的行业数据并行处理与分析挖掘服务等领域。 估值区间：8.44元至10.44元; 机构持仓：截止目前，共有3家主力机构持仓共计6527.26万股，占流通A股6.50%。 公司的主营业务为物联网技术服务、物联网咨询与设计服务、物联网科学园运营与开发服务、教育服务。 公司顺应时代发展趋势，始终聚焦5G、物联网发展战略，运用20余年的技术积累为政府、电信、交通、医疗、教育、金融等不同行业客户提供技术服务，多次参与数字福建、数字中国项目建设，主动服务国家战略、积极融入数字经济建设。

其特点是：1.强劲的CPU运算能力，采用英特尔至强处理器。同时也适合于网格计算、视频转码、分布式运算、渲染、挂机等其他需要超强的CPU运算的场景（注意非GPU运算）。2.“挖矿”类应用对带宽、内存、硬盘等需求较低，故一般推荐以下配置：4核/2G内存/50G硬盘/1M带宽，或8核/3G内存/50G硬盘/1M带宽,或16核/4G内存/50G硬盘/1M带宽。3. 允许CPU长时间100%占用，其他非专用挖矿主机不允许。

今日，华为在“2018国际消费电子信息及通信博览会（CEBIT 2018）”上正式发布全新一代企业级全栈私有云解决方案FusionCloud 6.3，通过“一云一湖一平台”的架构，重构云基础设施，加速企业的数字化、智能化进程。华为企业BG Marketing与解决方案销售部副总裁董理斌表示：“对于企业来说，上云并不是最终目的，企业更看重的是云计算如何能适配企业的业务变革。华为全新一代企业级全栈私有云解决方案，通过软硬件协同的技术堆栈和创新，提供高性能的云服务能力，适配企业应用的云化与创新，切实解决企业的实际问题，帮助企业客户实现商业价值。”华为FusionCloud 6.3是首家面向行业的全栈云，通过“一云一湖一平台”的架构，帮助各行各业客户加速业务上云。一云是指融合云资源池，通过集约化建设，实现基础设施统一交付、统一管理、统一服务。华为基于软硬件协同的技术堆栈，提供高性能的云服务能力，是最多IaaS云服务的私有云平台，共提供42个云服务。通过裸金属、GPU直通、SAP HANA云主机服务等多项技术创新，满足企业核心业务上云的关键诉求。华为是业界唯一一家服务器、存储、虚拟化全面通过SAP认证的厂商，提供高规格的SAP HANA云主机服务。基于华为Atlas异构计算平台，提供异构计算服务（GPU+CPU），单台服务器支持512路视频处理，单节点视频处理能力提升32倍。全球唯一的多类型租户级灾备，本地、同城、跨地域容灾、云主机高可用、跨云备份保障业务连续性。支持华为公有云，统一API、统一服务、统一体验，实现业务跨云无缝部署和迁移。一湖是指数据湖，通过汇聚各方数据，提供“采- 存- 算- 管- 用”全生命周期处理能力，帮助客户将数据资源转变为数据资产。提供行业场景化大数据分析能力，支持大数据服务秒级发放，让大数据上云更快速。支持5种主流数据库（Oracle、SQL Server、MySQL、PostGreSQL、MPPDB）服务以及业界唯一的数据库安全服务，让数据库上云更快捷、安全。一平台是指应用使能平台，通过实现基础数据服务、通用中间件、行业中间件等的集成，让客户和行业ISV 基于多类型中间件快速实现新业务创新。通过容器、虚拟机的混合编排，支持复杂业务自动化发放。通过云服务目录（CSC）整合第三方应用，实现ISV应用的服务化接入，快速适配场景化的业务诉求，为企业提供业务创新的生态环境。300+行业ISV，适配客户场景和现有应用，让创新业务上云更简单！华为私有云专注于为企业数字化转型提供领先的解决方案、产品和技术。截至2018年3月，已经服务了全球144个国家和地区超过4300家客户，覆盖政府及公共事业、运营商、能源、金融、交通、制造、媒资、医疗、教育等多个行业。

渲云可以渲染CR的。渲云平台支持cr通道图渲染,包含AO通道,色彩通道,材质通道等。高效的渲染方式可以大大提高工作效率，渲云云渲染则是众多设计师的首选。渲云针对项目需求可以调动CPU/GPU集群，同时启动数百台云主机，能够迅速拉起渲染业务。

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事后想来，芯片验证工程师Lynda觉得进腾讯有点“草率”了。 作为一个在半导体行业工作过多年的资深工程师，Lynda第一次看到腾讯发布芯片岗位需求时，略感到一丝惊讶。2019年1月她带着好奇加入这家互联网大厂，准备撸起袖子，大干一场。 面试时，主导芯片设计工作的Henry给她打过一剂预防针：“我们是从零开始做芯片。”Lynda试图代入鹅厂一贯的低调来理解这句话，但随即便在第一天上班时被跟同事的对话震到了： -“我们的仿真工具呢？” -“没有，还在谈。” -“验证环境怎么说？” -“还……没有。” -“那……验证流程呢？-“这个……也没有。“ 对于一个芯片验证工程师来说，仿真工具、验证环境、验证流程就是必备的生产力工具。Lynda想全程参与芯片研发业务，倒不怕从头开始，只不过没想到连这些必备品都能 “三无”。 当一家互联网公司投身半导体时，工具的欠缺还不是最紧要的。“造芯”不仅是业务的简单延伸，它往往意味着更复杂的产业链、更耗时的人才沉淀、以及更迥异的生态文化和技术理念。 比如芯片研发不像软件开发尚可后期不断改bug，设计问题没被前期验证发现，一旦流片就只能沦为一块“砖头”。而Lynda所担任的验证工程师，就是防止前期努力打水漂的守门员。 这个岗位的重要性不言而喻，设计工程师与验证工程师的比例在很多芯片公司会达到1：3。但Lynda入职后环顾四周，发现不仅自己只有一个并肩作战的同事，连验证的代码也一行都没有。 这时候，Lynda才开始明白Henry口中的“从零开始”意味着什么，以及她面临着怎样一场艰难的战役。 01 雄关如铁，出师未捷 在腾讯云副总裁、云架构平台部总经理谢明看来，“从零开始”的背后还有更多的曲折故事。 谢明所在的云架构平台部，站在腾讯各类前端应用的身后，是腾讯海量业务数据冲刷的前线，有效支撑了QQ、邮箱、微信、微云、流媒体视频等一个又一个的国民级应用。 2013年，QQ相册已经发展成腾讯最大的一个存储类业务。让用户访问相册的速度更快、体验更顺滑，成了一个很急迫的需求。转化成相应的技术问题，就是图片能否更快地转码？能否在不损画质的情况下压缩？能否以更低的成本存储？ 他们反复地追问。 团队深刻地明白底层技术创新对上层应用的放大价值。软件架构上固然要永远不停歇地进行自我超越，但他们敏锐地察觉到，只有在硬件上也作出创新，才能实现更深层次的突破。 问题是：一个做软件出身的团队，怎么去做硬件？ 一圈研究之后，他们决定先拿FPGA（可编程阵列逻辑）试水。跟我们平时电脑和手机里的通用芯片相比，FPGA是一种专用集成电路（ASIC），能够实现灵活的“半定制”开发。 FPGA相比起芯片容错率高，但在吞吐率、延迟、功耗和灵活性等维度上都很平衡。尤其是在处理海量数据时，FPGA相比GPU具有超低延时的显著优势，很适合用在特定的业务场景。 事实验证了这种判断。2015年，团队集中力量研发的图片编码FPGA，取得了比CPU编码和软件编码更高的压缩率和更低的延时，也帮助QQ相册很大程度上降低了存储成本。他们看到了在FPGA方向 探索 和深入的可能性。 2016年前后，由Alpha Go引爆的AI热潮更把FPGA拉入了主流视野。团队通过FPGA对深度学习模型的CNN算法进行加速后，处理性能达到通用CPU的4倍，而单位成本仅为1/3。 FPGA效果虽好，但技术门槛比较高，“如果把FPGA云化，是不是一个能够扩大应用的解决路径？” 带着这样的期待，2017年1月20日，腾讯云推出了国内首款FPGA云服务器，希望以云计算的方式，将FPGA能力推广到更多企业。 从效果上来说，在FPGA云服务器上进行FPGA硬件编程的企业，确实能将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上，而只需支付相当于通用CPU约40%的费用。以一家著名的基因检测公司为例，传统用CPU需要检测一周的基因序列，FPGA可以压缩到数小时完成。 然而云化后的FPGA，没能如预期般迅速席卷整个行业。 一方面，FPGA毕竟是一种“半定制”的电路，许多企业还是无法独立胜任FPGA开发，需要更加上层的服务；另一方面，通用芯片成本的迅速下降，也让FPGA的性价比优势逐渐丧失。 云端商业化的受挫泼来一盆冷水，把团队的热情从巅峰一下子打到了谷底，同时也把两个问题赤裸裸地抛到整个团队的眼前：FPGA对业务的价值究竟有多大？FPGA还能继续做吗？ 受此打击，团队在2018年也近乎分崩离析，人员开始集中式地离开。腾讯在“造芯”上的第一次 探索 ，画上了一个遗憾的逗号。 02 柳暗花明，“蓬莱”问世 在FPGA云服务器受挫后，腾讯需要重新思考硬件之路要怎么走下去。 在团队几乎解散的2018年，中国芯片行业迎来暖春：中美贸易摩擦给全民普及了芯片的重要性，科创板的设立为半导体企业上市开启大门，而国家资金的进场更是让大江南北一片热火朝天。 但是，对于互联网公司来说，做芯片跟做云计算、数据库、存储系统等一样，需要有具体的业务场景支撑，不能“为了做而做”。在经历过一场不算成功的 探索 后，腾讯要等待下一个真实需求带来的机会。 时间进入2019年。那是人工智能规模化应用的元年，内外部业务都提出了对AI芯片的强烈诉求。AI芯片，要不要做？ 这个问题被提出来的时候，腾讯的管理层有过反对的声音，担心技术人员只是头脑发热，只是为了追逐热点。但同时，管理层也给了足够的灰度，没有明令禁止小团队级别的 探索 。 以小规模、低成本、特定应用场景的方式先行试水，成了大家的共识。 云架构平台部将第一款芯片敲定AI推理方向，取名“蓬莱”，希望这款芯片能像中国古代神话里的海外仙山一样，稳固地立于汹涌波涛之上。 这支硬件突围小分队，也被正式命名为“蓬莱实验室”。 有了FPGA 探索 时积攒的经验，蓬莱实验室对硬件编程语言已经相当熟练，也在标准接口、总线等方面积累了一些平台化的设计。然而，两者的研发要求，不可同日而语。 如果说做FPGA是搭现成的积木，那么做芯片就是直接从伐木开始来着手来制造积木。FPGA出了问题可以重新编程，而芯片只有一次流片机会，一旦出错，所有的努力便付诸东流。 此外， FPGA的资源是现成固定的，芯片的资源却是由自己定义的。一个字，就是要“抠”：用最小的资源做最大的事。 芯片架构工程师Rick用“装修”改“重建”来形容整个蓬莱项目。一开始，团队以为能把之前FPGA的技术较为简单地转成芯片。做着做着发现，以为终归只是以为——FPGA架构在芯片中能直接复用的并不多，团队只能把原来的架构整个拆掉，重写的代码量高达85%。 像DDR存储器这样的重中之重，芯片厂商通常会有专门的验证人员负责，而刚起步的蓬莱实验室没这个条件，只能靠抢时间把功课补回来。Lynda后来回忆道：“我恨不得一天有48个小时”。 2020年1月，蓬莱芯片流片完成，被合作方快递到深圳。新冠疫情刚刚在全国范围内暴发，公司已经开启集体远程办公。 项目负责人Henry戴着手套取到快递，用酒精仔细消毒后，带到空空荡荡的办公楼，大开着窗户和风扇，在一片消毒水味中，他和几个同事一起开始了至关重要的点亮操作。 所谓点亮，就是给芯片上电，首先看有没有短路冒烟，接着就是测试一些基本功能。是芯片还是“砖头”，成败在此一举。 结果，芯片的时钟频率一直没出来。要知道，时钟频率是芯片的“节拍器”，没有时钟频率，芯片的不同模块等于没对好表，就无法协同工作。 是不是这块芯片的问题？实验人员换了一块芯片，依然没有信号输出。 再换一块，还是没有。现场鸦雀无声。 实验人员已经不敢动手了。有人忍不住开玩笑，是不是该回家改简历了。 但除了沮丧，大家心里更多的是疑惑。因为项目虽然人少、资源少，近乎是白手起家，但蓬莱团队从设计人员到验证人员都有信心说：每一步都做好了。到底是哪里不对呢？ 在无比凝重的气氛中，他们继续放板、上电、读取信号…… 第四块芯片，亮了。剩下的所有芯片，也都没问题。 真相其实很简单。28纳米工艺的芯片不良率只有3%，但偏偏随机测试的前三片都是坏片，小概率事件就恰好让他们全赶上了。这让他们把“生一胎”的紧张情绪，体验到十足。 在虚惊一场后的拍手相庆中，腾讯第一款芯片，宣告问世。 03 更上一层，“紫霄”凌云 量产后的蓬莱芯片，实战表现也不负众望，助力腾讯推出中国第一台获准进入医院临床应用的智能显微镜，实现自动识别医学图像、统计细胞数目并直接显示在视野上，性能表现完全符合设计要求。 这一扫当年FPGA云服务器项目的阴霾，说明在制造造出直面应用、性能卓越的芯片，这条路，腾讯走得通。 终端芯片蓬莱的问世，只是完成了从0到1的任务。团队已经迫不及待向要从1到N，向着大规模云端芯片进军。蓬莱实验室负责人Alex将大芯片申请立项戏称为“A轮融资”。 初试锋芒之后，团队需要向公司说明，为什么需要用更大的投入去做大规模芯片？在短期和长期能否保持领先性？如何与内外部业务结合创造价值？ 腾讯这次面临的决策，要容易做得多。 首先是蓬莱实验室的成熟。通过一边行军一边成长，蓬莱实验室完成了一次次蜕变，建立起完整、严谨、规范的芯片研发体系和流程。这已经是一支具备硬核气场的“正规军”。 更重要的是，团队证明了腾讯做芯片的优势和站位。 谢明解释说，从行业来看，做芯片除了要考虑技术和工艺，最大的难点在于对芯片的“定义”。传统芯片厂商的优势在于前者，但芯片做出来之后再去匹配需求，在很多场景下真实性能是损失的。Google、腾讯这类 科技 企业的优势在于自身就是需求方，对需求的理解和洞察最深刻、最透彻。 方向没有问题，技术和工艺也没问题，腾讯高级执行副总裁、TEG（技术工程事业部）总裁卢山给予了全面支持，并通过总办争取到了更多的headcount和资金。 有了公司战略的支持，团队志气满满奔赴更大的战场。蓬莱实验室副总监Austin决定兵分两路，在AI推理和视频编解码上并行推进。 AI小分队继续做蓬莱的2.0版“紫霄”。这是《封神演义》里鸿钧老祖所居宫殿的名字。在稳固的仙山上牢筑“紫霄”，代表了新的野心： 这次，他们将目标直接定为业界第一。 紫霄所有的架构都围绕着有效算力去做。团队优化片上缓存设计，并摒弃竞品常用的GDDR6内存，采用先进的2.5D封装技术，把HBM2e内存与AI芯片合封在一起，从而把内存带宽提升了近40%。 技术迭代一日千里。紫霄立项后，业内最高性能表现又被竞品刷新。虽然紫霄的设计性能相比这个最高表现还足够“安全”，但团队还打算继续加码。 经过研究，他们在芯片内部增加了计算机视觉CV加速器以及视频编解码加速器，可创新性地大幅减小AI芯片和x86 CPU之间的交互和等待。 即便因此而增加了两个复杂的自研模块，团队仍然在计划的6个月时间里完成了从架构确定到验证以及流片的全部流程。 2021年9月10日，紫霄顺利点亮。 在图片和视频处理、自然语言处理、搜索推荐等应用场景下，这款芯片打破了制约算力发挥的瓶颈点，最终在实际业务场景性能表现达到了业界标品的2倍。 04 独立自研，“沧海”一笑 AI小分队给自己芯片取名“紫霄”，而视频编解码则取名“沧海”，颇有海天相接之意。 不同于蓬莱和紫霄主打AI，沧海是一款视频转码芯片。如果说当年QQ相册图片的转码问题是蓬莱团队做硬件的最早契机，那视频编解码小分队在这个方向上的继续 探索 ，正是完成了一次对初心的呼应。 不同的是，“沧海”的应用场景已经远超当年的范畴。 当多媒体业务从图片时代进化到音视频直播时代，天量的4K/8K超高清的数字内容如潮水一般持续冲击着云计算基础设施。每增加一个比特的数据，都会带来相应的转码算力和CDN带宽成本。 这是一道直观而严峻的数学题，而沧海小分队的解题目标也非常清晰，那就是要做一款业界最强的视频转码芯片，把压缩率发挥到极致。 好在，腾讯丰富的多媒体应用场景，以及腾讯云覆盖的众多直播互动头部客户，为沧海的研发提供了得天独厚的分析和验证条件。 团队先是推出了沧海的核心自研模块——硬件视频编码器“瑶池”，并决定在沧海完成研发之前给瑶池一次大考。 这个大考就是2020年的MSU世界编解码大赛，该大赛由莫斯科国立大学（MSU）主办，十多年来一直是全球视频压缩领域最具影响力的顶级赛事，吸引了包括英特尔、英伟达、谷歌、华为、阿里和腾讯在内的国内外知名 科技 企业参与。 结果是，瑶池实现1080P@60Hz的视频实时编码，力压群雄获得了SSIM (结构相似性)、PSNR(峰值信噪比)和VMAF(视频多方法评估融合)等各项客观指标评测第一名，以及人眼主观评价第一的好成绩，相比第二名领先了一个身位。 经此硬仗，沧海在技术上得到了充分检阅。 2022年3月5日，Derick和他带领的视频编解码小分队收到流片回来的芯片“沧海”，又正逢深圳因疫情而全面远程办公。 他们申请特批进入空空荡荡的办公楼。这情景，和两年前点亮蓬莱时何其相似。 不曾想到，点亮蓬莱时的一波三折，同样重现。克服了一些调试中的意外，在一片欢呼中，腾讯的第三款芯片、同时也是完全自主研发的第一款芯片沧海成功点亮。 化沧海为一粟。沧海最终实现以更小的数据量、更小的带宽提供相同质量的视频，压缩率相比行业最佳表现还提高了30%以上。 从蓬莱到紫霄再到沧海，从28纳米工艺到12纳米工艺，从8个人发展到100多人，从仿真工具一无所有到“天箭验证平台”正式落成，从努力跟上合作伙伴的节奏到独立做完全SOC。 两只小分队胜利会师。蓬莱团队，完成了一场“芯”路进化。 05 “100G”时代，双木参天 躬身跳进造芯大潮的，不是只有云架构平台部。 在多媒体、AI处理积极求变的同时，底层的云服务器也面临着相似的问题：当软件优化带来的性能提升无法让产品拥有区别于竞品的明显竞争力时，如何让性能突破现有天花板？ 2019年，腾讯迎来云计算业务上的里程碑——云服务器规模突破了100万。腾讯云副总裁、腾讯网络平台部总经理邹贤能敏锐地观察到，随着服务器接入带宽不断提升，服务器用于网络处理的CPU资源也越来越多。 能否以更低成本的方式来实现服务器网络处理，同时还提供更高的网络性能？腾讯的网络平台部也将目光投向了软硬协同与硬件加速。 面对这样“既要、又要”的挑战，邹贤能决定给服务器做个减法：“把网络数据处理的负担从CPU卸载出来”。 “智能网卡”的想法就这样诞生了。 所谓智能网卡，一方面像普通网卡一样肩负起服务器的对外网络访问，实现不同服务器和数据中心之间的网络互联。另一方面，它额外带有CPU/FPGA/内存等智能单元，能分担一部分服务器的虚拟化计算任务，实现服务器整体网络和存储性能的加速。 换句话说，网络平台部要做的事，是要在网卡里新装一个服务器。 一开始，团队希望找到一款现成的商用板卡降低工作量。 网卡硬件负责人Hayden牵头开展方案论证和调研，但商用芯片的加速引擎不支持私有协议成为当时直面的第一大挑战，也是最大的障碍。一些著名的网卡设备商听了腾讯的要求就摇头： “现在网卡的功能很简单，你们这个要求太复杂了，很难实现的。” 还有些直白地质疑：“网卡数量这么多，可靠性要求高，你们自己搞得定吗？” 难道智能网卡项目刚起步就要流产？ 邹贤能给团队指明了方向：“既然智能网卡是云数据中心追求极致性能与成本的关键部件，如果市面上没有满足腾讯需求的产品，那我们就自己造一个。” 方向明确之后，路线也很快清晰起来：先从基于FPGA自研智能网卡起步，再开展智能网卡芯片研发。 2020年9月，腾讯第一代基于FPGA的自研智能网卡正式上线，命名为“水杉”，寄寓着团队希望产品可以像这种珍稀乔木一样适应性强、快速生长。 疫情期间各种突发需求砸来，初生的水杉没有被挑战压弯。 Hayden回忆道，一个大客户本身采用了UDP音视频协议，在属性上是“不可靠”、允许丢包的，极大地依赖网络吞吐和稳定性，却要求高并发、高质量的音视频传输效果。 水杉智能网卡迎难而上，通过大幅提升服务器的网络性能，帮助该客户完成了24小时零丢包的极限压力测试，稳定上线运行，交出了一份漂亮的答卷。 水杉投入应用后，第二代智能网卡“银杉”的研发工作也紧锣密鼓地启动，并于2021年10月正式上线。这一代智能网卡的网络端口翻了一番，达到了2*100G。 在又一颗参天大树的支撑下，腾讯云对外推出了业界首款自研第六代100G云服务器。它的计算性能提升最大220%、存储性能最大提升100%。单节点接入网络带宽相比上一代最大提升4倍，延时下降50%。 “两棵树”在网络硬件卸载上取得的巨大收益，令团队兴奋不已。 当FPGA路线逐渐逼近性能和功耗的瓶颈，网络平台部决定再一次把主动权掌握在自己手里。腾讯的第四款芯片，也是首款智能网卡芯片应运而生，它也有一个 “仙气十足”的名字——“玄灵”。 06 “玄灵”乍现，芯事未完 按照计划，这款7纳米工艺的芯片将在2022年底流片。 Hayden受命快速组建起了玄灵芯片研发团队，不断挑战多个“mission impossible”。 从性能指标来看，玄灵支持设备数量将提升到10K以上，相对商业芯片提升6倍。同时，它的性能相对商业芯片也可提升4倍，通过将原来运行在主机CPU上的虚拟化、网络/存储IO等功能卸载到芯片，可实现主机CPU的0占用。 这颗短小精悍的芯片，充分诠释了面向未来极致性能的“玄”，与面向各类业务需求灵活加速的“灵”。 目前，玄灵项目正在紧锣密鼓地进行智能网卡流片前的验证和测试，打造腾讯云下一代高性能网络基础设施； 蓬莱实验室的AI推理芯片紫霄和视频转码芯片沧海则将量产，与腾讯业务深度融合应用； 还有一些新的芯片项目也在酝酿成长，继续 探索 有需要的技术方向，丰富这一本“山海经”。 腾讯海量业务面临的全新挑战，以及云计算高速发展的必然要求，“倒逼”腾讯走上了这条造芯之路。这些从业务需求出发的芯片，必定会深入现实应用来证明自身的价值。 “我们不是无中生有、拍脑袋要去做芯片。我们一开始就知道，腾讯的需求足够大，足够我们去做这件事。”卢山说道。 从2010年起，腾讯就开始以云服务的方式对外开放自身的数字技术与连接能力，奔赴这场产业数字化转型升级的时代大潮。躬身入局，腾讯看到深度的数实融合正在引领全真互联的技术趋势。 而在腾讯之外，中国的 科技 公司们正在向创新的深水区挺进，突破瓶颈的努力显得愈发重要。无论是数实融合还是上游创新，硬 科技 的海面上一片百舸争流，它们都在 历史 的浪潮奋楫中流。 在这场大潮中置身事内，腾讯的芯事必然在星辰大海中得到回响。

vmware有gpu虚拟化技术,ctrix也有一套类似的技术,这个技术主要针对桌面虚拟化,常见的虚拟化是针对服务器的,并不需要3D性能。

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请问您想问的是一个云区域最多只能部署五个gpu服务器专区是真的吗？一个云区域最多只能部署五个gpu服务器专区是真的，一个云区域同一时刻可以为最多5个gpu服务器提供业务体验，当用户数多于5个，云区云服务器数量则不能满足业务需求。

主机箱的内部长度是否足够安装长GPU？主机箱内部长度是否足够安装长GPU？当你购买一块新的显卡时，主机箱的一些方面需要考虑。尤其是在选择一个适合长GPU的主机箱时。主机箱内部的长度是一个很重要的考虑因素，因为长的显卡可能会超出主机箱的长度限制，导致无法安装，或者在安装时可能会碰到其他内部组件。所以，如何确定主机箱内部的长度是否足够安装长GPU呢？以下是几个参考意见。首先，你需要查看显卡的长度和主机箱内部的长度。GPU的长度可以在制造商的网站或在线零售商处找到。通常，大多数显卡的长度从8到12英寸不等。然后，你需要测量你的主机箱内部长度，确保它足够长。主机箱的内部长度通常在制造商的网站上可以找到。一些主机箱型号还提供了支持长GPU安装的技术细节，如侧壁的长度、宽度和高度的限制等。其次，你需要考虑其他因素。通常来说，你需要留出2-3厘米的空间，以便散热器和风扇能够工作，并且尽可能避免接触其他内部组件。这意味着，当你测量主机箱的内部长度时，需要将GPU的长度减去2-3厘米，以确保在安装过程中仍有足够的空间。最后，你应该将不同型号的GPU进行比较，以了解它们的尺寸是否相同。另外，保持主机箱清洁也很重要，因为灰尘和碎屑会占用内部空间并影响散热。当你准备更换显卡时，也要考虑主板的槽位，以确保新显卡与主板兼容，并且具有足够的电源。总的来说，选择适合长GPU的主机箱需要一些仔细的规划和测量。在购买显卡之前，最好先测量主机箱内部长度，并查找制造商的建议。并留出2-3厘米的空间以确保散热器和风扇能够正常运转。同时保持主机箱的清洁也很重要。最后，当你准备更换显卡时，需要确保主板和电源都能支持新显卡的需求。

推荐品牌： LINKZOL(联众集群)，可咨询：1381O114665推荐配置一：计算平台采用：LZ743GR-2G/Q系统：Ubuntu 14.04.3 x64CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(2.2GHz,8.0 GT/s)内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）系统硬盘：INTEL 2.5寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）系统硬盘:希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源推荐配置二：计算平台采用：LZ-748GT 系统：Ubuntu 14.04.3 x64CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(2.2GHz,9.6 GT/s)内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）系统硬盘:3块希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源推荐配置三：计算平台采用：LZ428GR-8G/Q系统：Ubuntu 14.04.3 x64CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(2.6GHz,9.6GT/s)内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）系统硬盘:3块希捷2.5寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源

上海世纪互联新上线的GPU云平台算力就很强，他们用的是NVDIA的DGX A100，是现目前市场上竞争力十分强的人工智能服务器，单台的算力就有5Peta Flops，多台组成集群的话，算力更加吓人，比起市面上很多的云平台都要强很多。

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通过云桌面使用本地显卡需要具备以下条件：1. 云桌面支持GPU显卡加速。某些云端虚拟机或远程桌面无法支持GPU显卡加速，这将会限制您在云桌面中使用本地显卡的能力；2. 云桌面中需要安装与您的本地显卡相匹配的驱动程序；3. 本地PC需要安装支持云桌面的客户端，并且客户端设置需要启用GPU加速。具体操作步骤如下：1. 打开云桌面，在虚拟机中安装与您本地显卡相对应的显卡驱动，可以从显卡官方网站下载；2. 在本地PC上安装云桌面客户端，并打开客户端设置界面；3. 在设置界面中，找到"高级"或"显示"选项，在该选项中启用GPU加速；4. 此时，云桌面将会使用您本地电脑的显卡，加速图像处理和运算，提升云桌面的性能和体验。需要注意的是，云桌面使用本地显卡会消耗较多的网络带宽，可能会占用您的互联网连接速度，因此在使用前需要确认您的网络环境是否足够稳定和高速。同时，在使用GPU加速的同时，可能会消耗一定的计算资源和电源，因此需要注意电脑的电源使用和散热情况。

可以选择其他云服务。华为云gpu虽然贵，还是性价比也高，如果觉得贵就选择其他云服务。华为云GPU加速型服务器能够提供强大的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。

玩游戏的主机一般什么配置玩游戏的主机一般需要以下配置：处理器（CPU）：游戏需要处理大量的数据，因此需要一款快速、高性能的CPU。目前主流游戏主机的CPU一般采用英特尔或AMD品牌的四核或六核处理器。图形处理器（GPU）：GPU是游戏主机的关键部件之一，用于处理游戏画面的渲染和显示。高端游戏主机一般采用独立的显卡，比如NVIDIA和AMD的高端显卡，能够提供流畅的游戏画面和更好的游戏体验。内存（RAM）：游戏需要大量的内存来运行，因此需要至少8GB以上的内存。一些高端游戏甚至需要16GB或以上的内存。存储器（硬盘/固态硬盘）：游戏需要大量的存储空间，因此需要一款高速、大容量的存储器。固态硬盘（SSD）是当前最流行的游戏存储器，因为它们比传统的机械硬盘更快速和耐用。主板（Motherboard）：主板是连接所有组件的中枢部件，需要支持高端CPU和GPU，同时具有足够的接口和扩展槽位。电源（PowerSupply）：高端游戏主机需要一款高功率的电源，以支持高端的CPU和GPU的稳定运行。总的来说，玩游戏的主机需要具备高性能的CPU和GPU、大内存、高速存储器、高品质主板和电源等高端配置，以保证流畅的游戏画面和更好的游戏体验。

阿里云：云服务器租用的速度比较快，多线bgp很好用；硬伤是防御一直存在问题；售后技术支持与其他品牌相比，不是很给力，在线服务是机器人，解决问题效率不高。腾讯云：主机性能优秀，CPU内存方面非常稳定；学生机有非常明显价格优势；同样技术支持几乎都是绕圈子，跟大品牌一贯的客服风格有关，在线支持也是机器人。西部数码：云集群架构方面有较大优势；客服响应速度非常快，技术解决能力值得称赞；且不断在进行产品的完善升级，并推出了高防云服务器，现数据中心已是万兆集群环境。不足之处是特殊节日活动的价格与BAT相比稍显逊色，但跟其他品牌比，优势很大。西部数码近期也在价格方面做了更大让利，海外数据中心资源目前仅支持香港和美国。华为云：产品种类多，有弹性云、GPU加速云、FPGA加速云、裸金属服务器等等。每款云主机下面又分为很多配置和类型，速度和稳定性可以。但主机租用价格较贵，售后服务跟不上，免费试用的产品不靠谱。