扫码关注
近期ARK INVEST发布了2021年Big Ideas报告，预测未来10年新技术ARM/RISC-V将占据数据中心70%以上市场。以下对部分内容进行分析。数据中心作为现代计算基础，其中芯片技术迎来巨大变革。便宜、快速、高效能计算芯片将逐渐取代Intel为主的市场。在云计算领域ARM，RISC-V
1336 0 0
架构师技术联盟 关注Ta
分享项目实践，洞察前沿架构，聚焦云计算、微服务、大数据、超融合、软件定义、数据保护、人工智能、行业实践和解决方案。
粉丝
1
| 关注
0
| 获赞
1
综合
Ta的课程
Ta的直播
Ta的文章
Ta的文库
Ta的问答
自Arm在2011年10月首次发布Armv8架构以来，已经过去了近十年的时间。这对Arm来说是一个相当可观的十年，因为在这段时间内，他们的指令集架构受到移动市场和服务器市场的高度关注，并铆足劲在包括笔记本电脑和台式机设备市场发力。过去多年里，Arm对ISA进行了改进，也对体系结构进行了各种更新和扩展
2648 0 0
从ASIC 在比特币挖矿机时代的发展历史，可以看出 ASIC 在专用并行计算领域所具有的得天独厚的优势：算力高，功耗低，价格低，专用性强。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU、其实也是一款 ASIC。人工智能时代逐步临近，FPGA、ASIC这几块传统领域的芯片，将在人工智能时代迎来新的爆
1282 1 0
FPGA (Field Programmable Gate Array)即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。1、 FP
1382 0 0
土耳其伊斯坦布尔 ElectraIC 总经理兼管理合伙人 Ates Berna 最近在 LinkedIn 上发布了一份总结比较图表，展示了 FPGA 和 ASIC 之间的差异。 虽然这不是一个详细的图表，但我认为它是一个很好的破冰船，当你需要一个相当复杂的高性能、非标准 IC 来解决设计挑战时，它会
1043 0 0
服务器作为网络的节点，存储、处理网络上80％的数据、信息，被称为互联网的灵魂。它不仅是一个简单的机器，更像是一个精密的工程，由多个关键组件相互配合，以实现高效的数据处理和存储。01什么是服务器服务器是在网络中为其他客户机提供服务的高性能计算机；具有高速的CPU运算能力，能够长时间的可靠运行，有强大的
274 0 0
文章
几种GPU虚拟化技术介绍
1、GPU 和软件架构GPU可以用于图形渲染，GPU 作为加速图形绘制的芯片时，它主要面向的产品主要是会集中在 PC 和游戏两个市场。也能够用于高性能计算领域(GPGPU)和编解码场景(子模块)等。下载链接：全店铺技术资料打包(全)架构师技术全店资料打包汇总(全)服务器基础知识全解(终极版)存储系统
184 0 0
文章
超异构计算技术趋势分析
计算系统是由输入、计算和输出三部分组成，这个架构就是冯·诺依曼架构，非常的简单。现在行业内有很多号称打破冯·诺依曼架构的系统，但背后逻辑都是遵照冯·诺依曼架构的指导思想，严格来说不存在打破的说法。 然后是摩尔定律。基于CPU的摩尔定律真的已经到了极限，虽然说我们现在晶体管的提升也是慢慢到了一个极限
230 0 0
本文来自“《AI时代的网络：网络定义数据中心》”，在网络设计方面，避免常见的误解至关重要。一个普遍的误解是，改变端到端链AI 部署来说可能是可以接受的，但在现实中，这可能会导致时延增加和性能损失。在为 AI构建网络时，其他误解包括：新兴 AI 的持续发展、交换机基数是否关键、浅层和深度缓冲区架构、网
205 0 0
GPU可以用于图形渲染，GPU 作为加速图形绘制的芯片时，它主要面向的产品主要是会集中在 PC 和游戏两个市场。也能够用于高性能计算领域(GPGPU)和编解码场景(子模块)等。GPU虚拟化实现为什么需要GPU虚拟化：资源共享：GPU性能过强，资源浪费资源隔离：显存，算力隔离隔离场景：容器、虚机应用场
88 0 0
