数字世界物理化需要3D图形渲染、物理仿真、AI训练与推理、科学计算、AR/VR/XR交互、AI人机交互、大规模分布式并行计算、超高清视网膜成像现实技术、生物仿真等技术。
张建中希望,“元计算”能成为赋能下一代互联网的基础算力。
为此,摩尔线程打造了统一系统架构MUSA(MT Unified System Architecture)。
其底层是摩尔线程的全功能GPU,有图形、智能多媒体、AI、物理四大引擎,在此之上有各种编译工具及平台,并支持OpenCL、SYCL、CUDA、Vulkan、DirectX、OpenGL/GLES等主流编程接口,还有针对具体应用的各类行业解决方案。
张建中在接受采访时谈道,设计MUSA架构的目的,是减少软件重复劳动,把不同引擎的核心能力释放出来,MUSA底层提供不同runtime,因此能将业界标准API做好。
据他分享,摩尔线程GPU产品的PPA能够满足各行业的需要,同时软件驱动也对产品性能进步至关重要,没有软件的芯片只是芯片,好的GPU公司都是靠软件驱动业务发展,摩尔线程也不例外,一个软件能适配所有的GPU、 *** 作系统、应用场景。
随后,张建中宣布推出第一代MUSA架构GPU苏堤。
苏堤GPU拥有四大引擎:现代图形渲染引擎、智能多媒体引擎、AI计算加速引擎、科学计算与物理仿真引擎。
(1)现代图形渲染引擎:支持DirectX、Vulkan、OpenGL、OpenGLES等业界标准API,并支持两大游戏引擎,有全局光照、时空抗锯齿、物理渲染、软阴影、反射、体积光等能力。
▲现场演示在1080p画质下玩英雄联盟游戏
(2)智能多媒体引擎:传统编解码引擎只能按照业界规范进行编解码计算,但显示行业变化飞快,现在4K电视已经普及。张建中说,苏堤是第一款支持8K编解码、AV1编解码的GPU,可供视频云、云会议、直播、内容创作、8K游戏应用。
(3)AI计算加速引擎:有一套端到端解决方案,提供支持不同的主流AI框架,并提供视觉、语音、NLP、图形AI、芯片AI等多种AI核心服务。
▲AI计算加速引擎
(4)科学计算与物理仿真引擎Alphacore:能仿真计算机图形中各种不同的运算规律,同时集成在Unity、Houdini、Unreal等不同引擎中。Alphacore可提供多种仿真工具,便于用户进行高精度物理仿真处理。
摩尔线程成立才18个月,能如此快地推出首款产品,张建中认为主要得益于几个因素,首先是人才储备,摩尔线程有一支真刀实q做过全功能GPU的团队,此外,这不仅是摩尔线程的努力,也离不开各方合作伙伴的支持。
在他看来,摩尔线程做产品研发,客户用好是核心,最需注重的不是芯片本身,而是最终客户的应用,因此客户所有需要的性能都要研发出来。
二、首款台式机显卡:2048个MUSA核心,能打英雄联盟
紧接着,张建中宣布推出基于苏堤的首款台式机显卡MTT S60。
MTT S60拥有2048个MUSA核心,单精度浮点计算能力可达6TFLOPS,支持192GPixels/s像素填充率、8GB大显存、4K/8K超高清显示。
据他介绍,这是第一款能打英雄联盟游戏的国产显卡,支持所有主流国产PC *** 作系统。
摩尔线程与国内生态系统合作伙伴打造了新联盟——PES完美体验系统联盟。据悉,该联盟囊括了国内PC界几乎所有合作伙伴,张建中希望利用摩尔线程GPU赋能各行业应用。
摩尔线程与金山办公合作,用MTT S60支持高效办公平台,助力金山办公云边端统一协作。
摩尔线程还与小鱼易连合作,用MTT S60提升多人同时在线会议高清视频的质量。
MTT S60也是首款支持国产工业软件中望3D软件的GPU。
同时,摩尔线程与D5合作,利用MTT S60的渲染能力打造实时3D工作流,带来沉浸式创作体验;与D5集成了Alphacore,还能提供实时仿真效果,模拟物理世界的光影等效果。
MTT S60也被用于助力太极图形,加速物理与图形并行计算,赋能图形开发爱好者,一键调用物理引擎,实现实时物理特效渲染,提升内容制作效率。
摩尔线程还与广联达合作,基于MTT S60打造国内第一款BIM/CIM加速系统,助力三维可视化加速建筑师工作流,以此驱动数字孪生建设。
此外,摩尔线程与超图软件、苍穹数码、中地数码等多家国产地理信息系统(GIS)服务商合作,用MTT S60助力实景三维创新,进行3D实时渲染地理信息,并可借助AI计算引擎加速GIS软件智能化。
三、首款服务器产品:4096个MUSA核心,12TFLOPS
随后,张建中推出基于苏堤的首款服务器产品MTT S2000。
MTT S2000包含4096个MUSA核心,单精度浮点计算达12TFLOPS,支持32GB超大显存,支持PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、OneFlow等主流AI框架,适配x86和Arm架构CPU,以及兼容各种容器生态、 *** 作,并在云端支持云游戏、云渲染、云计算等多种应用场景。
基于云原生的解决方案,MTT S2000提供能将GPU每个处理核心虚拟化、物理隔离,让数据更安全。它还提供监控管理功能,兼容所有容器 *** 作,支持所有的K8s插件,同时可通过各种管理工具,让开发者更容易使用和分配GPU的各种渲染与计算能力。
摩尔线程宣布与锐捷、深信服、新华三一起推出基于MTT S2000的云桌面解决方案,希望能将Windows 10的应用场景部署在云端。
在云游戏方向,摩尔线程与蔚领时代合作,提供低延时、低功耗、高性价比的云游戏解决方案,实现跨平台高质量安卓云游戏实时体验。
摩尔线程还与声网合作,支持实时互动RTE技术,共同打造窄带高清视频云基础设施平台。
同时,摩尔线程与一流科技合作,与一流科技深度学习框架适配,打造基于MTT S2000的异构分布式计算平台,满足用户对大模型、大数据、大计算的需求。
四、发布四大元计算解决方案,数字人解决方案也来了
为了赋能更多行业客户,张建中宣布推出摩尔线程元计算解决方案,以助力“十四五”数字经济。
面向数字能源,摩尔线程与国家电网合力推进基于摩尔线程GPU的电力行业人工智能、工业元宇宙电力场景应用,通过建设数字孪生平台,帮助监控管理电力系统的各个场景。
面向数字农业,摩尔线程与埃舍尔科技合作,基于摩尔线程GPU底层多功能算力,构建农业基地数字孪生模型,全面实现标准化智慧化管理。
摩尔线程GPU算力支持的数字化示范种植基地可以推出更科学、更高效的种植方式,同时降低生产过程中农资农化的使用。它也可助力通过数字化种植实现品种溯源,保障品种优质优价,科学指导轮作能力。
面向数字城市,摩尔线程全功能GPU提供面向大数据的GPU通用计算、高清视频处理以及GPU建模、3D渲染能力,在时间和空间维度把物理世界的数据快速传递到数字孪生世界,推动政企数字化转型,从而促进经济发展。
摩尔线程MUSA支持云原生渲染引擎,助力光线云打造其第一款云原生的渲染解决方案。摩尔线程还与51World合作,用MUSA支持数字孪生平台。
面向数字生命,摩尔线程GPU多核并行架构可加速软件蛋白质重构过程,助力医学病理和结构生物学的研究。冷冻电镜蛋白质三维重构包含百万级别粒子分类、重投影、模型重构等密集计算环节,摩尔线程与清华大学合作提供密集计算的算力支撑,加速三维蛋白质重构过程。
最后,张建中发布了一款Digitalme数字人端到端解决方案,包含三维重建、语音复刻、实时渲染、智能感知、智能交互等功能,用于解决数字人制作繁琐的流程问题。其数字人生产线覆盖从制造数字人到实现实时智能交互。
摩尔线程的技术专家用这套流程,构建3D面部、克隆音色,做了一个简易的数字人demo。
张建中告诉芯东西,“元计算”涉及的范围广泛,很多用户难以顾及到所有技术层面,对此,摩尔线程在国内建设有专门的团队,为本土客户提供定制化服务支持,助力企业客户解决一些技术难题、迅速提升计算能力,摩尔线程也会与合作伙伴一起来提供企业级服务。
结语:抢滩GPU市场,本土企业混战在即
过去三年间,新型AI计算基础设施建设如火如荼地开展,席卷全球的“元宇宙”概念带飞了数字孪生、3D建模、工业仿真、AI虚拟人、VR/AR、CAD/GIS、人机交互等市场,国内GPU领域亦掀起了一波创业与融资热潮。
作为图形渲染与AI计算最为盛行的芯片,GPU的价值不言而喻。全球GPU龙头英伟达的市值高达近7200亿美元,稳居世界半导体股市值第一。爆炸的数据传输与算力需求,国产替代的庞大市场空间,都令GPU芯片赛道极具吸引力。
一批本土GPU创企正拔地而起,每一家都奔着填补国产高性能GPU空白的目标,要研发出更适配中国本土市场需求的GPU产品,有的侧重加速计算,有的侧重图形渲染。这两个是针对不同的领域,GPU云服务器通常用来做浮点或者图形计算。甚至是机器学习。
FPGA更多用在工业领域。
GPU 云服务器(GPU Cloud Computing)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,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。
FPGA 云服务器(FPGA Cloud Computing)是基于FPGA(Field Programmable Gate Array)现场可编程阵列的计算服务,您只需单击几下即可在几分钟内轻松获取并部署您的FPGA计算实例。您可以在FPGA实例上编程,为您的应用程序创建自定义硬件加速。
首先GPU服务器是需要自己搭建的,过程繁杂 *** 作起来难度大,需要一个专业的IT支持的,相比GPU服务器来说,选择赞奇云工作站免去繁杂的搭建步骤,而且与本地电脑 *** 作无异,免去学习烦恼,而且省去it成本。
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CPU:首先确认您的模型是否需要CPU的计算力
深度学习训练,4GPU主流配置10核CPU,8GPU建议配置12核以上
内存:
显存的总和再加32G基本能满足需求(如4卡3090显存总和为96G,加32G等于128G)
硬盘:
机械盘不能满足大部分模型数据读取,推荐480G SSD做为系统盘,热数据用SSD存储,冷数据用机械盘
GPU:
Geforce系列可用于深度学习,Tesla系列 深度学习 高性能计算,Quadro系列绘图渲染
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经查询华为云得知,云服务器有gpu,用于处理图像。
GPU即图形处理器,又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。
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