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高性能计算机

天河一号惜败 日本超级计算机夺世界冠军 企业视频课程

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权涵梅

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PConline资讯】TOP500组织今天公布了第38届全球超级计算机五百强排行榜,升级完毕的日本“京”(KComputer)轻松蝉联桂冠,这也是人类历史上第一台计算能力跨越1亿亿次每秒的计算系统。

半年前,只建设完成一部分的“京”就轻而易举地将日本带上了超级计算机新王者的宝座,当时的最大性能为8.162千万亿次浮点计算每秒。不同于其它近来表现“猖狂”的高性能计算系统,“京”仍旧完全基于传统处理器,没有使用GPU加速。

日本超级计算机“京”

日本“京”(KComputer)超级计算机

现在的“京”配备了88128颗富士通SPARC64VIIIfx2.0GHz八核心处理器,核心总量705024个,最大计算性能1.051PFlops(10.51亿亿次每秒),峰值性能1.128038PFlops(11.28亿亿次每秒),有效率高达93.2%,同时总功耗为12659.9千瓦。

“京”将在明年6月完成整个系统的配置,并于同年11月正式开始运用。除用于模拟演算地震、海啸、台风等地球科学及有关宇宙形成的研究外,“京”还将运用于新材料、医药用品、汽车及飞机的研发等工作。

日本超级计算机“京”

这款新型超级计算机名为“京”,这是全球首款运算速度越过1万万亿次大关的“超级运算机器”。K计算机的性能是使用68,544个SPARC64VIIIfx处理器衡量的,每个处理器配置8个内核,一共有548,352个内核,几乎是其它世界500强超级计算机处理器内核数量的一倍。

日本超级计算机“京”

超级计算机“京”是在日本文部科学省的监督下研制的,其研究目标直指每秒1万万亿次运算速度大关。在日语中,“京”是一个计量单位,代表1万万亿。该计划原先的设想是由日本本土IT巨头富士通,日立和NEC公司共同承担这项耗资12亿美元的项目,但是在2009年的全球金融危机中,日立和NEC公司先后宣布退出。

剩下的富士通公司独力支撑,决心用该公司自己生产的,专为高性能计算机设计的SPARC64VIIIfx芯片进行研制。“京”采用864座机柜,连接超过8.8万块CPU,这些处理器经过设计能够进行联合运算。今年8月份,“京”的最后一座机柜在神户的日本理化研究所安装到位。现在富士通公司终于可以向全世界宣布这一超级计算机领域里程碑式重大事件的完成。

日本超级计算机“京”

与其它最近发布的超级计算机不同,K计算机没有使用图形处理器或者其它加速器。但是,它使用的是这个排行榜中最强大的和最节能的系统。根据行业通行的Linpack标准,“京”的平均运算速度是其峰值速度的大约93%。

日本超级计算机“京”

6月份时,它曾以每秒8162万亿次的运算速度排名世界第一。但是恐怕“京”的冠军宝座也坐不了多久,在这个竞争几乎白热化的领域,这是一贯的游戏规则。美国IBM公司和Cray公司目前正在为美国能源部进行2万万亿次超级计算机的研制工作,预计将于明年完成。

日本超级计算机“京”

这台超级计算机将安装在神户的日本理化学研究所(RIKEN)。

日本超级计算机“京”

当建造完成时,这台超级计算机的运行速度将达每秒10千万亿次浮点运算。富士通此次并未给出京的耗电量水平数据,但是根据它在今年6月份达到每秒1000万亿次运算水平的时候,其实测功率约为9.89兆瓦,也就是大约每年989万美元的用电费用。>>

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中国“天河一号A”屈居亚军

中国的“天河一号A”依然位列亚军,性能上完全不变,最大性能只有“京”的24.4%。事实上,除了一路狂奔的“京”之外,从第二名到到第十一名都没有丝毫变化。这种沉寂在高性能计算历史上实属罕见,TOP500总编辑ErichStrohmaier也表示:“自从1993年我们第一次发布(超算)排行榜以来,这是第一次前十名纹丝不动。”

天河一号A其实就这这一排排的机柜

从官方公布的资料来看,“天河一号”在结构上包括了的硬件系统包括计算阵列、加速阵列、服务阵列,以及互连通信子系统、I/O存储子系统和监控诊断子系统等。

而在具体参数上,这款超算计算阵列有2560个计算结点,每个计算结点集成2个IntelCPU,配32GB内存;服务阵列配备了512个服务结点,每个服务结点含2个IntelEPCPU、32GB内存;加速阵列使用了2560个加速结点,每个加速结点含2个AMDGPU、2GB显存。

中国“天河一号A”

而除此之外,“天河一号”采用两级InfinibandQDR互,单个通信链路的通信带宽为40Gbps、延迟1.2μs的互联通信子系统,磁盘容量1PB的I/O存储子系统,另外其好配备有采用分布式集中管理结构,实现全系统的实时安全监测、系统控制和调试诊断等功能的监控系统。

除了硬件之外,作为一款超级计算机,没有软件系统的支撑其很难发挥自身的潜力,因此“天河一号”也配备了功能完善的软件系统。“天河一号”的软件系统包括操作系统、编译系统、资源管理系统和并行程序开发环境等四部分组成。

中国“天河一号A”

操作系统:操作系统采用64位Linux,面向高性能并行计算、支持能耗管理、虚拟化和安全隔离等进行了针对性设计。

编译系统:支持C、C++、Fortran77/90/95、Java语言,支持OpenMP、MPI并行编程,提供异构协同编程框架,高效发挥CPU和GPU的协同计算能力。

资源管理:提供全系统资源统一视图,实现多策略资源分配与作业调度,有效提高资源利用率和系统吞吐率并行程序开发环境并行程序开发环境提供一体化图形用户界面,支持应用程序的调试和性能分析。

在“天河一号”的身上,我们可以找到不少的兴奋点,不仅仅是高达千万亿次的峰值运算性能,更有CPU+GPU的异构设计,近年来,GPU得到了高速的发展,其适合于并行数值计算的特性使得高性能计算领域对其一直看好,而在此基础上发展起来的GPGPU(General-purposecomputingongraphicsprocessingunits)更是由于强大的并行处理能力和可编程流水线使得其在面对单指令流多数据流(SIMD)且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时能够取得远超传统CPU的性能,这一点在“天河一号”上就体现的非常明显。

2009中国超算排行榜TOP10

从上面的配置图中我们可以看到,“天河一号”的加速系统使用了2560块AMDRadeonHD4870X2显卡,5120颗运行在575MHz的RV770GPU,每颗GPU拥有1GBGDDR5内存。

575Mhz下的4870X2理论双精度浮点能力为0.575*2*800/5*2=368Gflops,2560片能提供942.08TF的理论双精度运算能力,而根据官方提供的46.7%的系统效率以及563100.00Gflops的Linpack值,我们不难得出“天河一号”的理论运算值为563100.00/0.467≈1205781.58Gflops,这也基本就是官方公布的系统峰值,两者相除我们不难看出GPU在整个系统中提供了78%的运算能力。而剩下的5120颗至强E5540与1024颗至强E5450所提供的理论运算能力仅为2.53*4*4*5120+3.0*4*4*1024=255680.96Gflops。

GPU强大的并行运算能力从这里可以看的一清二楚,而这一点也完全可以从GPU与CPU的对比中看得非常清楚,CPU由于架构的原因以往一直都通过提升制程工艺和主频上来下手,但这迟早会遇到壁垒,而于此同时GPU却的性能以每年2.8倍的速度增长。

而在CPU与GPU的性能比较方面,如果说CPU一条单车道公路,一次只能走一辆车的话,GPU就是拥有多个车道的高速公路,正式大量并行的结构使得其在浮点运算方面拥有了非常块的速度,而在GPU基础上发展起来的GPGPU(通用图形处理器)很好地继承了这一优点,其具有比CPU高一个数量级的浮点性能,因此在注重运算速度高性能领域被格外看好。>>

世界超算前十名排行榜名称及运行速度(千万亿次/秒)

下面我们来关注一下世界超级计算机前十名的名称及运行速度,日本“京”和中国的“天河一号”上面有提到,这里就不赘述了。

1日本“京”10.51

2中国“天河一号”2.57

3美国“美洲豹”1.759

Cray美洲豹超级计算机

CrayXT5-HEOpteronSixCore2.6GHz内核数224162个,实测运算速度1759000GFLOPS,理论峰值运算速度2331000GFLOPS,Cray美洲豹隶属于美国能源部,坐落于美国橡树岭国家实验室。说到橡树岭国家实验室,作为“曼哈顿计划”的一部分,(曼哈顿计划就是美国于1942年利用核裂变反应研制原子弹的计划。曼哈顿计划成功实施后为美国留下了巨大的财富——洛斯阿拉莫斯国家实验室和橡树岭国家实验室)最近的项目是将建设核能创新中心。

说到橡树岭国家实验室,作为“曼哈顿计划”的一部分,(曼哈顿计划就是美国于1942年利用核裂变反应研制原子弹的计划。曼哈顿计划成功实施后为美国留下了巨大的财富——洛斯阿拉莫斯国家实验室和橡树岭国家实验室)最近的项目是将建设核能创新中心。

橡树岭国家实验室

美国能源部于5月28日宣布,为激励创新和实现清洁能源突破,由橡树岭国家实验室领导的团队将获得1.22亿美元的支持,目的是在五年内建立和运营一座核能建模与仿真能源创新中心。该中心的人员将来自大学、产业界和其他国家实验室,将利用世界上性能最先进、功能最强大的美洲豹超级计算机,推动核反应堆在设计和工程方面的重大飞跃。

我们怎样才能对全球气候变化有更为准确的把握?可以看一看当今用于监控大气环境的一些先进仪器。在从美国联邦政府经济刺激计划中获得1990万美元的升级经费以后,“美洲豹”XT5系统的运算速度最终达到1.759千万亿次,一举成为当今世界上最快的超级计算机。

这台世界上最快的超级计算机致力于解决可能拯救世界的科学难题——气候变化、可再生能源等,而不是用以提升核武器的性能。“美洲豹”XT5系统由美国国家科学基金会出资、Cray公司建造,田纳西大学和国家计算科学研究院共同拥有。

美洲豹的科学应用

在已经披露过的美洲豹超级计算机的科学应用中,上图从左到右从上到下依次为:

1:极端气候模拟。

2:超新星研究。

3:生命和半衰期。

4:从光合作用到新燃料

5:聚变加速

6:模仿火山爆发应激气候

橡树岭国家实验室负责科学技术的副主任汤姆斯·撒迦利亚(ThomasZacharia)表示:“这表明科学确实极为重要,尤其是在解决我们当前面临的最大一些挑战时,重要性更加凸显。‘美洲豹’XT5系统正处于先进的气候变化科学和能源技术政策的交界处。”

4中国“星云”1.271

星云的核心部件采用了曙光公司自主研发的最新一代刀片服务器曙光TC3600,是全球第一款同时支持HPCSC(中国电子工业标准化协会-高性能计算机标准工作委员会)并兼容SSI国际开放性标准的刀片服务器系统,实现了我国刀片服务器产品的标准化。

“星云”系统还应用了曙光自主研发的QDRIfiniband高速交换模块(HSSM)、大规模系统管理和调度系统(Gridview)、高性能计算机安全系统(NiKey)等多项领先技术,使曙光“星云”成为中国自主可控高性能计算机系统。

曙光“星云”是中国第一台面向未来“云计算”环境设计的超级计算机系统,强调系统的均衡设计和资源动态调度能力,将成为我国新一代超级云计算中心建设的主力机种。

。“星云”系统实测峰值达每秒1271万亿次(每秒执行1271万亿条指令),使其成为亚洲和中国第一台、世界第三台实测性能超千万亿次的超级计算机。

国内外典型超算对比

星云采用了自主设计的HPP体系结构、高效异构协同计算技术,高效易用的编程环境,极大方便用户操作应用。采用全冗余设计,无单一故障点,在对系统Linpack(国际标准的超级计算机测试方法)测试中,“星云”表现出它的极高稳定性和可靠性。

在对单柜测试得出,“星云”单柜峰值高达25.7TFlops,成为国内同类系统单位面积计算峰值最高的计算机。每瓦能耗实测性能超过4.98亿次,成为目前是国内最绿色的超级计算机。

5日本“燕子2.0”1.192

燕子2.0(Tsubame2.0)

该电脑位于日本东经工业大学,速度比日本原先最快的、由日本原子能机构所有的超级电脑快12倍。主要提供给日本大学研究和小部分独立用户使用,该电脑同时运行微软和Linux软件,运行速度达每秒1.2千万亿次。>>

6美国“Cielo”1.110

Cielo在西班牙语中是“天空”的意思,为洛斯阿拉莫斯国家实验室、桑迪亚和利弗莫尔三个国家实验室提供计算支持。

美国“Cielo”

洛斯阿拉莫斯国家实验室

Cielo超级计算机参数

Cielo超级计算机采用Cray公司的Baker架构,基于AMDOpteron八核处理器,默认主频为2.4GHz计算节点方面采用双子星相互连接。

7美国“昴星团”1.088

昴星Pleiades超级计算机

Pleiades超级计算机由SGI公司基于英特尔至强打造,由4核Harpertown3.0Ghz和6核Westmere2.93Ghz构成,网络连接架构是infiniband方式。内核数为81920个,理论运算峰值速度973291GFLOPS,实测运算速度772700GFLOPS。(TOP500运算速度排名世界第6)

NASA总部航拍图

8美国“Hopper”1.054

哈博(Hopper)

该电脑是以美国海军女少将格蕾丝·哈博(GraceHopper)的名字命名,她也是软件及编程语言的先驱者。这台电脑位于美国国家能源研究科学计算中心(NERSC),运行速度达到每秒1.05千万亿次。

9法国“Tera-100”1.050

法国Tera100

Tera100系统的理论峰值性能为1.25Petaflops,Linpack性能约为1Petaflop左右,超过了目前欧洲性能最高的JUGENE系统。JUGENE系统由IBM公司采用蓝色基因/P方案研制,峰值性能为1Petaflop,Linpack性能为0.825Petaflops,安装在德国于利希研究中心。

法国Tera100

Tera100于2010年3月完成安装,5月26日正式加电启动。整台系统由4300个bullxS系列服务器组成。系统使用了140000颗IntelXeon7500处理核心,内部存储器容量为300TB,外部存储器容量为20PB,全局文件系统的吞吐量为500GB/s。Tera100将被用于法国核武器模拟项目,以确保核威慑武器的安全可靠。>>

10美国“走鹃”1.042

其实“走鹃”和“美洲豹”都归美国能源部所有,但它们的用途不同。“美洲豹”XT5是“开放科学”工具,用于涉及广泛主题的同行评审研究,而“走鹃”系统则完全用于对美国核武器进行复杂而秘密的评估。

IBM走鹃超级计算机

同样隶属于美国能源部的洛斯阿拉莫斯国家实验室。该实验室以研制了世界上第一颗原子弹而闻名于世。这里部署了另一台赫赫有名的超级计算机,IBM走鹃超级计算机(BladeCenterQS22/LS21Cluster,PowerXCell8i3.2Ghz/OpteronDC1.8GHz,内和数122400个)。

其实“走鹃”也是一种IBM系统计算机,每秒运算速度可达1042万亿次。它采用了一系列专门针对游戏和商业的技术,包括用于索尼“游戏站3”的九核Cell处理器和AMD双核皓龙处理器。因此,“走鹃”是全球第一台采用Cell处理器的混合式超级计算机。“走鹃”系统主要用于对美国核武器进行复杂而秘密的评估。

走鹃

“走鹃”采用了一系列专门针对游戏和商业的技术,包括用于PlayStation3游戏机的Cell宽带引擎和AMDx86处理器。“走鹃”拥有130536个计算核心,包括12960颗Cell引擎的116640个PPE和SPE核心,以及6948颗双核AMDOpteron处理器。“走鹃”是全球第一台采用Cell处理器的混合式超级计算机,但也因此需要三种不同的编程工具,以确保不同核心同时高效率运行。

除此之外,“走鹃”拥有80TB内存、57英里光纤、3456个Tri-Blade节点,每个节点由两台BladeCenterQS22刀片式服务器和一台LS21刀片式服务器组成,分别配置4颗Cell和2颗Opteron,两种处理器使用PCI-E电缆连接在一起。“走鹃”占用了288个IBMBladeCentre机架,总占地面积约为6000平方英尺。IBM主管下一代计算机系统技术的副总裁比吉安·迪瓦里(BijanDivari)表示,“走鹃”的构造方式与人脑类似。

走鹃的科学应用

在已经披露过的走鹃超级计算机的科学应用中,走鹃的科学应用主要为:

1:纳米技术。

2:核聚变、激光技术。

3:磁重联技术

4:艾滋病毒

5:暗物质

6:铜反应

7:流体动力学

“走鹃”是全球第一台运算速度达到petaflop级别的超级计算机。美国国家核安全管理局局长汤姆斯·阿戈斯蒂诺(ThomasAgostino)表示:“如果全世界60亿人每天24小时、每周7天执行纯手工计算,那么需要46年时间才能完成‘走鹃’一天的工作量。”迪瓦里预计,比“走鹃”强大十倍的超级计算机将于10年内出现,从而使环境模拟可以实时完成。>>

2011TOP500超算新榜单的一些变化:

2011年11月TOP500排行榜前十名

第500名的性能从半年前的39.1TFlops升至50.9TFlops。今年的最后一名半年前可排第305。所有系统总性能从一年前的43.7PFlops、半年前的58.7PFlops增加到74.2PFlops。中国超算数量74台,排名第二,然后是日本30台、英国27台、法国23台、德国20台。

使用GPU加速的超算从17台增至39台,其中35台使用NVIDIATesla计算卡、2台使用Cell处理器、2台使用AMDRadeon显卡。使用六核心及以上处理器的系统已经占据62%的份额。Intel处理器份额以76.8%高居第一,总计384台。AMDOpteron目前占据63台,也减少了3台。IBM处理器稳定在49台。

千兆以太网是最流行的内部互联技术,占据223台但比去年少了7台。InfiniBand系统从208台增至213台。从性能上看,InfiniBand系统的性能几乎是千兆以太网系统的两倍多,分别为28.7PFlops、14.2PFlops。

29台超算的功耗超过了1000千瓦。“京”的功耗是最高的,12659.9千瓦,不过因为性能更彪悍,能耗比其实是最高的之一,达到了830MFlops/W。能耗比最高的是蓝色基因/Q,2029MFlops/W。所有系统平均能耗比282MFlops/W,比半年前、一年前提高了13.7%、28.8%。前十名平均功耗45.6千瓦,比半年前增加了2.6千瓦,而能耗比维持464MFlops/W不变。

之前榜单排名对比图

2010年6月TOP500排行榜前十名

“国际TOP500组织”每半年更新一次排行榜。[返回频道首页]

获得工信部云服务牌照 迅雷云战略部署或加速 流量视频课程

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伤痕

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工信部6月4日下发了新一批CDN牌照和云牌照,迅雷旗下的共享计算企业网心科技出现在了名单中,在获得增值电信业务经营许可的基础上增加互联网资源协作服务,成为该批获得云服务业务许可牌照的五家企业之一。

在此之前,迅雷在云计算领域的耕耘已经逐步加深。专家分析认为,受到获牌影响,迅雷的云业务范围或将进一步扩大,整体云计算战略部署的进程也将加快。

云战略部署加深

迅雷一度被认为是一家仅提供下载服务的互联网公司,但事实是从2014年开始,迅雷全面转型,将业务重心放到了云计算业务上。目前逐渐成为一家技术导向型的云计算公司。

在今年第一季度财报中,迅雷的云计算及其他互联网增值服务业务的营业收入,首次超过迅雷会员业务和在线广告业务的营收总和,占比达61%。也就是说,云计算业务已经成为迅雷最主要的收入来源。

今年5月,迅雷宣布进一步扩大云计算业务的服务范围,发布全新升级的“星域云”品牌,将云计算场景从原来的CDN领域扩展至IaaS领域,同时推出三款全新产品——边缘计算、函数计算和CDN共享版,面向企业和开发者提供更多的高性价比、高性能云服务。

据介绍,星域云拥有150万+共享节点,覆盖全国各省级地区,均衡度接近CNNIC统计的网民分布,可以依此构建强大的分布式服务。共享节点均为标准化、高性能的智能硬件,平均在线时长23小时、平均上行带宽16Mbs、平均存储空间1000GB,为客户提供强大的资源保障。并且所有节点均下沉至家庭,贴近用户,单节点服务范围小至1公里,响应延时较低,能够为客户带来更强大的计算能力。

眼下获得工信部颁发的云服务牌照,意味着迅雷的云业务实力已经获得官方认可。业内人士分析指出,未来迅雷的云服务范围广度和云战略的纵深度都有望继续扩展和加强,从而能够服务更多不同类型的厂商,满足无论是大企业,还是中小企业和开发者的各种云需求。

共享模式改写云计算

与国内云计算行业中的其他服务商不同,迅雷独创了共享计算模式,这也是其在云计算行业得以立足和发展壮大的根本。此前据媒体报道,迅雷之所以能在云计算行业异军突起,短短数年间走完别的公司十几年才能走完的路程,关键原因就在共享计算上。

目前国内云计算行业正如火如荼发展,随着新一代信息技术的发展,越来越多的企业和机构将业务从传统数据中心向云数据中心迁移。2017年4月,工信部印发《云计算发展三年行动计划》,提出2019年要将中国云计算产业规模从2015的1500亿元扩大至4300亿元。

不过本质上没有解决的问题是,云数据中心依然需要大量服务器,并消耗大量能源,与传统服务器相比,仅仅是在规模化、集中化后,带来一定管理效能上的提升,并没有本质上的变化。在这一问题上,迅雷通过共享计算探索出了新方式。

共享计算是迅雷在2014年提出的创新云计算模式,是一种通过已授权的智能硬件设备收集社会普通家庭中闲置的带宽、存储、等计算机资源,并通过跨平台、低功耗的虚拟化技术,以及节点就近访问的智能调度技术,实现更快、更易扩展、更环保的计算方式。

简单地说,就是共享计算不依赖兴建数据中心来增加算力,而是通过布设家庭微型节点,收集社会闲置计算资源,来实现算力的生产和提升。随着节点增多,整个共享计算网络的边际效应会愈加明显,整体性能提升速度会愈来愈快,呈现反曲线形的增长。相较传统云计算模式,共享计算在成本控制、性能综合、环保友好度等方面,有显著优势。

这也决定了迅雷云业务在市场竞争中的独特优势,因此业内人士认为,此次网心科技获得云牌照对迅雷整体业务发展意义重大之余,对云计算行业来说,也标志着共享模式的创新力量正式加入云计算赛道,整个行业或将迎来新发展和新格局。

嘿,天台上朋友,腾讯云这项“黑科技”了解一下? 行业视频课程

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嵇明杰

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世界杯赛事激战正酣,八强战即将开打,你是否沉迷比分竞猜难以自拔,宠物预测、缘分预测、玄学预测等“机关算尽”,却总是猜不对,各种爆冷锤到你怀疑人生…。那边天台上新人换旧人,熙熙攘攘,人满为患,好不热闹。不少球迷感慨这届世界杯“胜负要反买,别墅靠着海”。小编只想大喊:“嘿,天台上这位朋友,腾讯云这项‘黑科技’了解一下?”

如何科学地预测世界杯呢?小编以开源社区一个公开的模型(https://github.com/barryccwang/fifa-soccer-prediction)为例为各位球友详细道来,请准备好板凳:

多层感知器FIFA2018预测模型

(模型来源:https://github.com/barryccwang/fifa-soccer-prediction)

如图所示,首先,这套技术是基于深度学习技术展开的,主要是通过一个多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron),对历年国际足球比赛比分、参赛球队排名、参赛球员体能技术指标以及FIFA 2018小组赛比分等多个数据集进行挖掘分析,进而预测两支球队胜负平的概率。是不是还是不太懂,小编贴心地准备了一份使用教程,感兴趣的亲们请自觉移步(https://cloud.tencent.com/document/product/599/18084)。

当然,预测模型和训练数据从理论上提供了胜负预测的可能性,但在模型背后,海量的数据处理以及预测计算过程需要一个调度庞大的算力资源和海量作业分发平台支撑,这就不得不提到批量计算这一“黑科技”。

黑科技“批量计算”让你以极低成本获取超级计算能力

简单来说,批量计算(BatchCompute,Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。利用云计算的优势,用户可以以极低成本获得媲美超级计算机的计算能力。腾讯云的技术人员在进行世界杯预测时就是基于批量计算来搭建流程和进行预测运算的,这一选择极大的降低了预测过程耗费的时间和业务维护时间,实际在云上,大量企业已选择批量计算作为机器学习模型构建的基础支撑平台。

批量计算与自建调度对比

腾讯云“批量计算”成功应用众多场景,助力企业实现商业成功

除了对世界杯进行预测,腾讯云批量计算还在多种应用场景中发挥优势,提供高弹性、强大易用的解决方案,如基因测序、动画CG、影视特效、药品研发、金融分析等。

基因组学方面,腾讯云批量计算的弹性资源、作业调度等优势能满足基础科研、数据处理及临床应用等不同场景下对数据处理、存储和传输的要求。其中,基于批量计算构建的基因一站式解决方案——腾讯云双螺旋基因分析平台(TencentHelix)已经为华大基因、诺禾致源、碳云智能等20余家企业提供云端存储、快速上传、调用高性能资源进行高速运算等服务。

基于批量计算的生命科学解决方案

在影视、广告等行业中,内容创作者和后期制作公司需要海量机器来完成影视特效、三维动画、特效图等相关渲染工作。腾讯云批量计算赋予用户自动化内容渲染工作流水线的能力,用户通过自定义渲染依赖流程来完成视觉创作。北京炫我科技有限公司正是依靠批量计算资源池提供的有效稳定的算力供应,在行业高峰期完成每天超10万张效果图的计算和渲染工作。

此外,视频解码场景下,流程长、成本高昂、场景复杂一直都是突出的行业挑战。腾讯云批量计算任务秒级启动和100,000+vCPU的高运算能力能够加快传输速度;同时,一键资源管理和并行计算+Pipeline构建能简化流程,使数据接入更容易。深圳极视角科技有限公司的润极视安全智能管控系统正是调用腾讯云批量计算,积累200+视觉算法,为诸多大型企业提供员工身份识别、越界检测等定制服务。

基于批量计算的安全智能管控系统

结语

在多种应用场景下,腾讯云批量计算都能够发挥超强的数据分析能力,对大规模任务进行调度,管理复杂的业务流程。随着批量计算技术的不断广泛应用,各行各业的数据分析和处理将会更加快速、有效,对类似赛事结果的预测也会更加科学。

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