平坝升腾航空集团怎么样



升腾通用
信用报告
升腾（安顺）通用航空科技有限公司
存续企业集团浏览：433
2022-11-30更新
简介：升腾（安顺）通用航空科技有限公司，成立于2022年，位于贵州省安顺市，是一家以从事零售业为主的企业。企业注册资本5000万人民币。通过天眼查大数据分析，升腾（安顺）通用航空科技有限公司拥有行政许可1个。更多
评分83

法定代表人
冯秀玲
注册资本
5000万人民币
成立日期
2022-05-12
-
-
-
贵州省安顺市平坝区乐平镇乐平新区乐福广场
股东2
珠
珠海升腾航空科技集团有限公司
大股东
持股比例 95%
龚
龚光华
持股比例 5%
任职 1 家企业
高管4
冯
冯秀玲
执行董事
任职 3 家企业
龚
龚光华
总经理
任职 1 家企业
叶
叶川
监事
任职 4 家企业
龙
龙群芬
财务负责人
任职 4 家企业
天眼风险
暂无最新风险信息
风险等级
自身风险
0
暂无自身风险
周边风险
0
暂无周边风险
历史风险
0
暂无历史风险
预警提醒
8
该公司的股东(1)
基本信息
法定代表人
冯
冯秀玲
任职3家企业
成立日期
2022-05-12
经营状态
存续
注册资本
5000万人民币
实缴资本
-
统一社会信用代码
91520421MABMFPYL5M
工商注册号
520421000290689
组织机构代码
MABMFPYL-5
纳税人识别号
91520421MABMFPYL5M
纳税人资质
-
企业类型
有限责任公司(自然人投资或控股)
行业
零售业
营业期限
2022-05-12至无固定期限
人员规模
-
参保人数
-
英文名称
-
曾用名
-
登记机关
安顺市平坝区市场监督管理局
核准日期
2022-05-12
注册地址
贵州省安顺市平坝区乐平镇乐平新区乐福广场
经营范围
法律、法规、国务院决定规定禁止的不得经营；法律、法规、国务院决定规定应当许可（审批）的，经审批机关批准后凭许可（审批）文件经营;法律、法规、国务院决定规定无需许可（审批）的，市场主体自主选择经营。（通用航空服务；航空商务服务；航空运营支持服务；航天设备制造；民用航空器维修；民用航空维修人员培训；民用航空器驾驶员培训；公共航空运输；旅游业务；酒店管理（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动））更多
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主要人员
冯
冯秀玲
任职3家企业
执行董事
龚
龚光华
任职1家企业
总经理
打开APP，查看全部主要人员
股东信息
珠
珠海升腾航空科技集团有限公司
股权结构
大股东曾用名
认缴出资额
47500万人民币
认缴出资日期
2052-05-11
持股比例
%打开APP查看
龚
龚光华
任职1家企业
认缴出资额
2500万人民币
认缴出资日期
2052-05-11
持股比例
%打开APP查看
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行政许可
许可文件名称：
营业执照
决定书文号：
91520421MABMFPYL5M
许可决定日期：
2022-05-12
许可截止日期：
2099-12-31
许可机关：
安顺市平坝区市场监督管理局
数据来源：
信用中国
许可内容：
营业执照
主要人员
4
股东信息
2
对外投资
最终受益人
1
法律诉讼
开庭公告
实际控制权
企业年报
行政许可
商标信息
招投标
经营异常
新闻舆情
行政处罚
企业关系
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应用名称: 天眼查 版本: 12640 更新时间: 2022/08/25
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您所谓的单独显示器是什么意识
应该是你的一体机是不能使用其它软件，你想改变它的使用性能是不是？
如果是想改变它的使用性能就要有技术支持。
你可以联系厂家，据我了解，升腾家的一体机功能都很强大，你可以通过官方渠道来解决，以保证质量问题。

就目前从全球范围来看，华为升腾910AI确实是目前最强的AI芯片，这在目前对于华为来说确实是个好消息。

根据华为官方公布的测试数据，升腾 910 已经达到了设计规格预期。升腾 910 的 FP16 算力达到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力达到 512 Tera-OPS。重要的是，升腾 910 达到规格算力所需功耗仅 310W，明显低于设计规格的 350W。

升腾 910 采用了 7nm+ EUV 工艺，并用上了 Da Vinic 达芬奇架构。华为官方在发布时提到，升腾 910 的运算能力相当于 50 个当前最前的 CPU，它的训练速度也是比目前最强的 AI 芯片还要强 50%-100%。

升腾 910 总体技术表现超出预期，已经把升腾 910 用于实际 AI 训练任务。比如，在典型的 ResNet50 网络的训练中，升腾 910 与 MindSpore 配合，与现有主流训练单卡配合 TensorFlow 相比，显示出接近 2 倍的性能提升。

徐直军认为，升腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片，计算力远超谷歌及英伟达，而升腾310芯片的最大功耗仅8W，是极致高效计算低功耗AI芯片，两款芯片预计明年第二季度正式上市。此外，在2019年华为还将发布3款AI芯片，均属升腾系列。

虚拟桌面基础架构（VDI）有多好，完全取决于让VDI得以通信的客户端。反过来，这项通信技术完全依赖高效的协议。虚拟化技术厂商逐渐认识到，最大限度地提升协议的性能是增强自身市场地位的最重要因素之一。协议能够为用户提供与物理界面难以区别的虚拟桌面，这对于成功实施VDI而言至关重要。
VDI通常很大程度上依赖网络；如果采用基于数据中心的虚拟服务器的通用配置，而该虚拟服务器与远程瘦客户端或位于用户桌面PC的胖客户端进行通信，更是如此。对用户来说，通过局域网或广域网传送的显示协议负责处理所有的虚拟机活动。由于“网络”位于用户的PC和虚拟机的服务器之间，显示协议优化位图变化、用户输入及通过网络的其他活动显得极其重要。简而言之，这种协议越高效，最终用户的体验就会越好。
现在有几十种远程显示协议与VDI有关，其中大多数是来自几大虚拟化技术厂商的专有协议。这些协议中有许多确立了牢固地位，并广为人知，但也有一些协议刚进入市场，或者声称采用了可提升性能的新设计。就远程显示协议的性能而言，关键在于带宽，而带宽是一种有限的资源。
带宽受限制迫使设计远程显示协议的公司寻找新办法，以便在提升性能的同时降低带宽需求——这是一项困难的任务。所有VDI厂商都致力于克服这个难题，许多厂商把思杰视作赶超的目标。
你在为数据中心确定一项VDI技术之前，有必要了解市场的发展走向，以及主要厂商在如何破解性能难题、让VDI处于企业技术的最前沿。
思杰
思杰提供的一种主要的显示协议是独立计算架构（ICA），这种协议有点与平台无关。思杰为Windows、Mac、Unix、Linux和一些智能手机提供了相应版本的ICA。ICA问世至今大概已有15个年头，使得思杰大步领先于拥有VDI显示协议的其他公司。ICA还被公认为是一种性能拔尖的协议，这归功于它具有压缩功能，而且可以有选择地使用胖客户端、把部分视频处理工作从远程服务器卸载到本地PC。
思杰借助XenDesktop 4中的HDX，在提升性能方面为远程显示协议技术注入了一股新的活力。HDX涵盖多种技术，比如HDX MediaStream、HDX RealTime、HDX 3D以及其他的思杰HDX子品牌。每一种HDX的内置技术都为远程显示用户提供了特定的功能。比如说，HDX Plug and Play技术就支持客户端USB设备、多显示器、客户端打印机、客户端驱动器映射、本地端口映射、智能卡和扫描仪。
微软的远程桌面协议（RDP）
RDP是随微软发布的终端服务（Terminal Services）而登台亮相的，而终端服务这项技术允许用户通过终端客户端，访问在数据中心中运行的PC会话。RDP从最初与Windows NT 40 Server终端服务版捆绑的版本（RDP 40），进化到了Windows Server 2008 R2随带的RDP 70。RDP 70添加了众多功能，比如Windows Media Player重定向、双向音频、支持多显示器、支持Aero Glass效果、增强的位图加速以及语言栏停靠等。
目前的RDP版本既需要Windows 7客户端PC，又需要在后台有Windows Server 2008 R2系统。虽然这限制了RDP 70的适用性，但微软计划在不远的将来添加对更多客户端的支持。至于性能方面，RDP70很大程度上依赖微软技术，这可能会限制其在异构网络中的应用。
惠普的远程图形软件（RGS）
惠普设计RGS的初衷是，让专业人员可以实时协同工作，并安全访问丰富的多媒体资源、应用程序和数据。这是一种面向远程图形的独立协议，使用远程主机的处理能力，把整个远程桌面转变成流式视频，同时仍提供远程视频和音频。
实际上，RGS起初是一项协作技术，但是实时协作的要求（能够在不降低用户体验质量的情况下，通过有限的带宽，迅速共享图形等带宽密集型数据）与VDI用户的需求恰好非常吻合。这一功能使得RGS成为面向虚拟桌面的一种切实可行的远程显示协议。
惠普并不提供一整套“一应俱全”的VDI解决方案，但这家公司把RGS授权给其他厂商使用。VMware等一些厂商集成了支持该协议的功能。RGS大有希望，但前提是你使用的产品本身支持RGS。

华为升腾910是骁龙810芯片，升腾910AI芯片属于Ascend-max系列。实际测试结果表明，在算力方面，升腾910完全达到了设计规格，即：半精度（FP16）算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到512 Tera-OPS；重要的是，达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。

面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。

华为提出，AI框架应该是开发态友好（例如显著减少训练时间和成本）和运行态高效（例如最少资源和最高能效比），更重要的是，要能适应每个场景包括端、边缘和云。

针对不同的运行环境，MindSpore框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。MindSpore框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据本身，以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。除了隐私保护，MindSpore还将模型保护Built-in到AI框架中，实现模型的安全可信。

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