騰訊云異構(gòu)計算專家產(chǎn)品經(jīng)理高平

異構(gòu)計算新實例首發(fā) 滿足不同場景需求

由于通用CPU已經(jīng)無法滿足人工智能各類應(yīng)用中對高并發(fā)和高算力的需求，混合了不同架構(gòu)計算單元的異構(gòu)計算已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域最高效的計算模式。與此同時，隨著人工智能在各個行業(yè)的落地加速，不同行業(yè)，不同的業(yè)務(wù)場景對人工智能的要求也產(chǎn)生了分化。例如在電商，文創(chuàng)，教育，金融，游戲以及傳統(tǒng)行業(yè)雖然都要大量使用到AI，但對異構(gòu)計算的算力和部署模式需求都不盡相同。對云計算企業(yè)而言也提出了更高的要求。

騰訊云此次發(fā)布的兩款異構(gòu)計算新實例在保持方便快捷部署、計算能力強大、彈性可配置的基礎(chǔ)上，進一步豐富了算力的粒度，能夠充分滿足不同行業(yè)用戶和應(yīng)用場景下對異構(gòu)計算的不同需求。

Xilinx Alveo自適應(yīng)計算加速平臺

FPGA新實例云上瑞士軍刀FX4因其可編程的特性，可以讓用戶定制的算法實現(xiàn)硬件加速，大幅提高效率，同時擁有更佳的能源效率。騰訊云是國內(nèi)首家由 Xilinx 自適應(yīng)計算加速平臺 Alveo 支持的公有云，Xilinx Alveo U200能夠為重要工作負載提供比CPU高90倍的性能，在不改變硬件的情況下，能加速任何工作負載，并能降低總體擁有成本。此外，F(xiàn)X4提供了創(chuàng)新的開發(fā)者模式，安全而且高效，能夠提供類似于本地FPGA的開發(fā)體驗。

GPU新實例GN7可以根據(jù)計算、渲染/游戲、桌面等場景的不同算力需求衍生出1/2 GPU、1/4 GPU等虛擬化實例規(guī)格，進而大幅提升GPU的利用率，幫助用戶降低成本。

助力人工智能行業(yè)輕松擁有最強算力

騰訊云異構(gòu)計算專家產(chǎn)品經(jīng)理高平透露，經(jīng)過2年的發(fā)展，騰訊云異構(gòu)計算產(chǎn)品的用戶規(guī)模增長超過10倍，并且得到了用戶的廣泛認可。

自2017年6月推出基于M40的GPU計算實例以來，目前騰訊云已經(jīng)構(gòu)建了完整的GPU計算實例矩陣，包括新發(fā)布的GN7以及GN6S、GN10X等，能夠滿足用戶在深度學習訓練/推理、視頻轉(zhuǎn)碼、圖形渲染、云游戲等多種場景下的不同算力需求。

對比行業(yè)，騰訊云的GPU計算實例矩陣在不同算力層次都有明顯的顯存優(yōu)勢，M40 GPU和P40 GPU標配24G顯存，同時是國內(nèi)唯一大規(guī)模提供V100 32G GPU的主流公有云。據(jù)悉，V100 32G是目前為止顯存最大、算力最強的GPU，其已在騰訊云廣泛部署，幫助用戶隨時獲取最強算力。

傳統(tǒng)的異構(gòu)計算產(chǎn)品部署復雜、缺乏優(yōu)化、并且需要相關(guān)人員有足夠的技術(shù)經(jīng)驗，為此，騰訊云此次發(fā)布的兩款異構(gòu)計算新實例將

簡化軟件的安裝部署過程，提供從簡單到靈活之間的多種安裝部署方式選擇，讓異構(gòu)計算產(chǎn)品既簡單，又好用。

對人工智能這樣需要高性能計算的復雜應(yīng)用來說，騰訊云異構(gòu)計算產(chǎn)品在提供最強算力的同時，擁有更佳彈性的使用模式以及更高的性價比，大大降低了人工智能計算門檻。即便是人工智能初創(chuàng)企業(yè)，也能夠輕松搭建屬于自己的超算中心。

從深度學習到基因組學 騰訊云異構(gòu)計算無處不在

目前，騰訊云異構(gòu)計算產(chǎn)品擁有極其廣泛的應(yīng)用前景，適用于深度學習、圖形渲染、云游戲等對計算能力、時延要求極高的場景，同時還能滿足分子建模、基因組學等工程計算領(lǐng)域的高要求。

以曾被蘋果App Store 評選為“年度優(yōu)秀本土App”的“馬卡龍玩圖”為例，這款單體智能識別AI視覺制作APP對GPU算力有很高要求，在采用GN10X實例后，超大的32G顯存能夠幫助其低延遲處理多個模型，提升了用戶體驗。

目前GN7實例已經(jīng)應(yīng)用在騰迅云自有的智能鈦彈性模型服務(wù)(TI-EMS)上，TI-EMS在線推理平臺可以使用vGPU做小模型推理，充分提高了GPU的利用率，能夠幫助用戶在解決模型部署復雜、資源浪費、手工擴展資源效率低下等問題的同時，進一步的降低成本。

FPGA方面，騰訊云構(gòu)建的FPGA云生態(tài)，可以提供一系列優(yōu)秀的壓縮、加解密、圖片處理、視頻編解碼、基因算法加速等IP，應(yīng)用方只需要專注在上層應(yīng)用和服務(wù)開發(fā)上，而不需要再關(guān)注FPGA編碼、調(diào)試等繁瑣細節(jié)。以騰訊云此前與東南大學合作的科研項目為例，基于騰訊云提供的FPGA云計算服務(wù)，東南大學科研人員能夠在一個開源的系統(tǒng)平臺進行具有高附加值的教學和研究，縮短了使用者的開發(fā)時間，助力高效理論研究成果迅速轉(zhuǎn)化。

另外一種異構(gòu)計算類型ASIC+CPU，騰訊云目前也在持續(xù)關(guān)注。高平表示，未來騰訊云將打造GPU+FPGA+ASIC混合形態(tài)的異構(gòu)計算產(chǎn)品陣列，并在集群與算力池化方面持續(xù)投入，打造適應(yīng)未來的異構(gòu)計算產(chǎn)品，為通用計算、云端渲染、視頻處理等場景提供更強算力及更優(yōu)的解決方案。

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