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芯东西(ID:aichip001)

作者 | 心缘

编辑 | 漠影

芯东西4月13日报道,今日凌晨,一年一度影响人工智能及高性能计算技术盛会NVIDIA GTC如期而至,这是GTC大会继去年后第二次在线上举行。

NVIDIA(英伟达)创始人黄仁勋依然穿着拉风的皮衣,在自家厨房举办发布会。可以明显看到,老黄的头发更白了,也更长了。

去年NVIDIA重磅发布旗舰A100 GPU以及一系列服务器、集群、超算,轰动整个人工智能领域,如今,老黄带着一系列软硬件新品高调回归。

万万没想到,这一次,全球GPU霸主NVIDIA推出了一款基于Arm的数据中心CPU!

在宣布400亿美元收购Arm的6个月后,NVIDIA连发三款基于Arm IP打造的处理器,包括全球首款专为TB级加速计算而设计的CPU NVIDIA Grace、全新BlueField-3 DPU,以及业界首款1000TOPS算力的自动驾驶汽车SoC。

“我们每年都会发布激动人心的新品。三类芯片,逐年飞跃,一个架构。”黄仁勋说,数据中心路线图包括CPU、GPU和DPU这三类芯片,而Grace和BlueField是其中必不可少的关键组成部分。每个芯片架构历经两年的打磨周期(周期内可能出现转变),一年专注于x86平台,另一年专注于 Arm 平台。

此外,NVIDIA还公布了与亚马逊AWS、Ampere Computing、联发科和Marvell等基于Arm的CPU平台的合作伙伴关系。

在软件方面,超大规模语言模型训练与推理问答引擎Megatron、实时对话式AI平台Jarvis、AI网络安全框架Morpheus、Omniverse企业版、由GPU加速的量子电路模拟框架CuQuantum等一系列最新进展首次揭晓。

显然,面向数据中心异构计算的新天地,NVIDIA正集合软硬件技术优势,打出高调的组合拳。

此次发布会令人最印象深刻的,就是NVIDIA在助推Arm生态方面不遗余力,从自研CPU、DPU、自动驾驶处理器到GPU的合作伙伴,从云、高性能计算、边缘计算到PC,无处不Arm。

先来看下这次发布的五款硬件新品:

1、首颗数据中心CPU:落地全球最快AI超算

黄仁勋宣布的第一个重磅新品,是一款专为大规模人工智能和高性能计算应用而设计的CPU——NVIDIA Grace。

绝大多数的数据中心仍将继续使用现有的CPU,而Grace主要将用于计算领域的细分市场,预计将于2023年可供货。

由于超大规模的模型很难完全放进GPU内存,如果存储在系统内存,访问速度则会大大受限,这款CPU的问世主要即是为了解决这一瓶颈。

NVIDIA Grace以发明了世界上第一个编译器、被称为“计算机软件工程第一夫人”的先驱计算机科学家Grace Hopper命名,具体有3点创新进步:

(1)内置下一代Arm Neoverse内核,每个CPU能在SPECrate2017_int_base基准测试中分数超过300分;

(2)采用第四代NVIDIA NVLink,从CPU到GPU连接速度超过900GB/s,达到相当于目前服务器14倍的带宽;从CPU到CPU的速度超过600GB/s。

(3)拥有最高的内存带宽,采用的新内存LPDDR5x技术,带宽是LPDDR4的两倍,能源效率提高了10倍,能提供更多计算能力。

明年将有两台性能强大的AI超级计算机面世,都将采用NVIDIA Grace,据称其与NVIDIA GPU紧密结合,性能将比目前最先进的NVIDIA DGX系统(在x86 CPU上运行)高出10倍。

这两台AI超算中,瑞士国家计算中心(CSCS)正在打造一个算力可达20Exaflops的系统,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)也将为其研究人员配备新AI超算。

2、Bluefield-3 DPU:220亿晶体管

在黄仁勋看来,负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元(DPU),正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。

NVIDIA全新BlueField-3 DPU包含220亿个晶体管,采用16个Arm A78 CPU核心、18M IOPs弹性块存储,加密速度是上一代的4倍,并完全向下兼容BlueField-2。

BlueField-2能够卸载相当于30个CPU核的工作负载,而BlueField-3实现了10倍的加速计算性能提升,能够替代300个CPU核,以400Gbps的速率,对网络流量进行保护、卸载和加速。该处理器也是首款支持第五代PCIe总线并提供数据中心时间同步加速的DPU。

BlueField-3通过NVIDIA DOCA(集数据中心于芯片的架构)软件开发包为开发者提供一个完整、开放的软件平台,开发在BlueField DPU上开发软件定义和硬件加速的网络、存储、安全和管理等应用。DOCA已于今日发布并提供下载。

新一代BlueField-3 DPU预计将于2022年第一季度发布样品,第四代BlueFieldDPU将包含640个晶体管,算力达1000TOPS,网络速率达800Gbps。

3、车轮上的数据中心:业界率先达成1000TOPS

NVIDIA DRIVE Atlan是新一代AI自动驾驶汽车处理器,算力将达到1000TOPS,约是上一代Orin处理器的4倍,超过了大多数L5无人驾驶出租车的总计算能力。

这是DRIVE平台首次集成DPU,通过Arm核为自动驾驶汽车带来数据中心级的网络,致力于应用到2025年的车型。

该SoC采用下一代GPU的体系结构、新型Arm CPU内核、新深度学习和计算机视觉加速器,并内置为先进的网络、存储和安全服务的BlueField DPU,网络速度可达400Gbps。

黄仁勋夸赞说:“Atlan集NVIDIA在AI、汽车、机器人、安全和BlueField安全数据中心领域的所有技术之大成,堪称一项技术奇迹。”

4、便捷式AI数据中心和DGX SuperPod双升级

黄仁勋还宣布升级NVIDIA专为工作组打造的“便携式AI数据中心”NVIDIADGX Station,以及NVIDIA专为密集型AI研发打造的AI数据中心产品NVIDIA DGX SuperPod。

全新DGX Station 320G借助320GB超快速HBM2e连接至4个NVIDIA A100 GPU,内存带宽达到每秒8TB。然而,仅需将其插入普通的壁装电源插座即可使用,耗电量只有1500W。

黄仁勋说,达到这种性能的CPU集群成本约为100万美元,而DGX Station仅需14.9万美元。

DGX SuperPOD使用全新80GB NVIDIA A100,将其HBM2e内存提升至90TB,实现2.2EB/s的总带宽。要实现如此的带宽,需要11000台CPU服务器,大约相当于有250个机柜的数据中心,比SuperPOD多15倍。

目前它已经升级至采用NVIDIA BlueField-2,且NVIDIA如今还为该产品提供配套的NVIDIA Base Command DGX管理和编排工具。

5、Aerial A100:5G+AI的新型边缘计算平台

黄仁勋还提到了NVIDIA的AI-on-5G计算平台,这是一款专为边缘设计、将5G和AI相结合的新型计算平台。该平台将采用NVIDIA Aerial软件开发套件与NVIDIA BlueField-2 A100,将GPU和CPU组合成“有史以来最先进的PCIE卡。”

富士通、谷歌云、Mavenir、Radisys和Wind River等合作伙伴都在开发适用于NVIDIA AI-on-5G平台的解决方案。

除了推出基于Arm的CPU外,NVIDIA还宣布一系列与Arm处理器设计商的合作进展,包括将为亚马逊AWSGraviton2 CPU提供GPU加速、为科学和AI应用开发提供支持的全新HPC开发者套件、提升边缘视频分析和安全功能、打造新一类基于Arm并搭载NVIDIA RTX GPU的新款PC等。

这些举动反映出无论是市场还是NVIDIA自身,对基于Arm的解决方案的兴趣已经超出移动领域。

1、NVIDIA GPU搭配亚马逊自研CPU赋能云服务

2021年下半年,基于亚马逊云科学(AWS)自研服务器处理器AWS Graviton2的Amazon EC2实例将与NVIDIA GPU相结合,在云端部署。

这一新组合将实现降低成本、支持更丰富的游戏串流体验、优化云上安卓游戏和人工智能推理、以更低成本提供更高的AI推理性能等优势。

黄仁勋说:“我们致力于将Arm生态系统扩展到移动和嵌入式系统以外的市场,而今日宣布的新合作伙伴,正是我们迈出的第一步。”

2、新HPC开发者套件,支持科学和AI应用开发

为了更好地支持科学和AI应用开发,面向高性能计算领域,NVIDIA推出了全新HPC开发者套件。

NVIDIA全新HPC开发者套件为超级计算机提供了一个高性能、高能效的平台,该平台结合了1个Ampere Altra CPU(包含80个Arm Neoverse核,运行频率高达3.3GHz)、双NVIDIA A100 GPU(每个GPU可提供312TFLOPS的FP16深度学习性能)、两个用于加速网络、存储和安全的NVIDIA BlueField-2 DPU。

该开发者套件包含一套NVIDIA编译器、库和工具,可用于创建HPC和AI应用,以及将其迁移到GPU加速的Arm计算系统中,将于2021年第三季度上市,多家顶尖研究机构已率先展开部署。

3、加速边缘安全功能,打造由GPU驱动的新PC

今天NVIDIA还宣布了提升边缘视频分析和安全功能、打造新一类基于Arm并搭载NVIDIA RTX GPU的新款PC等进展。

在边缘计算领域,NVIDIA正扩大与Marvell的合作,将基于Arm的OCTEON DPU与GPU相结合,加速AI工作负载,实现网络优化和安全。

在PC领域,NVIDIA与全球最大的基于Arm的SoC供应商之一联发科合作,共同打造一个采用Arm核与NVIDIA显卡、支持Chromium、Linux和NVIDIA SDK的参考平台,将GPU的性能及先进的AI、光线追踪图形等技术带入Arm PC平台。

此外,NVIDIA也正与富士通、SiPearl等其他合作伙伴共同致力于扩展Arm生态系统。

NVIDIA在去年推出了一个机架比肩AI数据中心的AI系统DGX A100、AI算力高达700 PFLOPS的集群DGX SuperPOD、千万亿级工作组服务器DGX Station A100。

面向AI应用需求,NVIDIA已经提供Megatron、Jarvis、Merlin、Maxine、Isaac、Metropolis、Clara和DRIVE、以及各种可使用TAO进行定制化的预训练模型。

今天,NVIDIA进一步强化企业计算服务,不仅推出大型语言模型训练与推理问答引擎、宣布对话式AI平台最新落地进展,还展示了其量子电路模拟框架。

1、NVIDIA EGX:扩大认证服务器生态系统

为进一步实现AI民主化,黄仁勋发布了来自顶尖制造商的新系列NVIDIA认证系统,即大容量企业级服务器,现已通过认证。

这一系统可运行NVIDIA AI Enterprise软件套件,该套件得到了全球应用最广泛的计算虚拟化平台——VMware vSphere 7的独家认证。

NVIDIA今日推出多款新系统,以扩大NVIDIA认证服务器生态系统。这些新系统配备用于主流AI和数据分析的NVIDIA A30 GPU,以及用于AI图形、虚拟工作站以及混合计算和图形

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DJI大疆创新,正式官宣进军自动驾驶。

不是以“声明”的方式,不是以“公告”的方式,首次官宣即是交货。

以大疆车载为名,提供智能驾驶服务——涉及智能驾驶系统及其核心零部件的研发、生产、销售等等。用汽车领域的角色划分,即一级供应商Tier 1。

此前,大疆还孵化了一家激光雷达子公司Livox览沃科技。

而现在,大疆把多年积累的感知、决策、规划技术与智能硬件的量产经验,拓展应用到了汽车领域。

并且实际在大疆看来,不论空中的无人机,还是地面的智能驾驶汽车,大道至简万佛朝宗,核心都是空间内物体智能移动。

只是谁也没想到,在自动驾驶热潮、智能汽车变革一浪高过一浪的前几年,大疆对此缄口不言。

直到今日,官宣即交货。

按功能和应用场景划分为3大方案:

覆盖了当前量产汽车智能化的几大刚需场景,也是自动驾驶技术如何落地量产车的方法论集合。

在自动驾驶领域,ODD(Operational Design Domain,运行设计域)已是规模化应用的公认方法论,比如RoboTaxi规模化运营,总要从一定场景和区域逐渐展开。

而大疆车载的3大方案,正是不同ODD场景下的自动驾驶连续。

一、停车场景:智能泊车。

包含了辅助泊车、记忆泊车和自主泊车三类应用场景。

大疆车载介绍称,可在具有清晰车道线、停车线和指示牌的室内/室外/露天/封闭停车场实现基础的泊车辅助、出库辅助、室外召唤辅助等基础功能,以及3D全景影像、中/远距离全自主泊车、中/远距离全自主召唤、后向碰撞预警、后向紧急刹车等高级别功能。

基本是目前量产智能汽车,在停车场景中能实现的完备方案。

二、城市快速路场景:D80/D80+。

命名方式来自适用的时速,D80/D80+顾名思义,可以覆盖*0至80 km/h速度区间,适用于城市快速路等场景。

大疆车载称,这套系统不仅支持自适应巡航(ACC)、自动紧急刹车(AEB)、车道保持(LKA)、变道辅助(LCA)、盲点探测(BSW)、碰撞预防(FCW)等基础辅助驾驶功能……

还支持包括跟车启停、近距离加塞应对在内的全速域自适应巡航(FSR-ACC)功能与高级车道保持功能。

这也是量产自动驾驶在中国路况下,最被看重的技术能力。

不少行业内自动驾驶技术玩家和供应商都反馈过,关注中国落地的主机厂,最关切的就是能否应对近距离加塞和跟车启停。

此外,在大疆车载的系统中,地理围栏、驾驶员行为监测、智能避障等功能也是常规配置。

这个系统的进一步升级版D80+能做到更高的安全性和用户体验,不过在传感器等配置方案上会稍有不同(接下来会讲到)。

三、高速路场景:D130/D130+。

在这套方案中,不仅包含了D80/D80+的所有功能,还增配了主动超车辅助、导航换路辅助,以及应急停车等横向运动控制功能。

能进一步实现主动超车与主动导航换路、应急靠边停车等高级智能驾驶功能。

与D80+方案一样,D130+也是D130在安全性和用户体验上的升级,意味着AI司机对人类驾驶行为更加本质地解放。

所以综合来看,大疆车载这3套方案,其实是对应了3大ODD区域,而连在一起,就能实现量产自动驾驶在日常驾驶场景中的连续。

当然,驱车上路,还有一大日常场景——城区内开放道路。

因为该场景内长尾场景多变复杂,也成为自动驾驶实现100%技术落地的最后角落。

而大疆车载,目前提供的是一套城区辅助驾驶方案,配合城市快速路D80/80+和高速系统D130/D130+使用。

能在城区开放道路、辅路等非结构化场景下,提供辅助驾驶及主动安全等能力。

该系统取名City Assist,简称CA,除了涵盖自适应巡航、车道保持辅助、自动紧急制动、盲区监测提醒,与前向碰撞预警等高级辅助驾驶功能外,还支持十字路口驾驶辅助等。

当然,以大疆务实的态度,并没有大吹大擂的说能达到城区的完全自动驾驶,City Assist更像是现有的L2高级辅助驾驶系统的渐进式升级版,从而让系统在城区内也有基本的用户体验。

整体而言,大疆车载的功能设计和传感器配置十分“收敛”,并没有功能“吹牛”和传感器“堆料”的情况出现,全系统在保证功能好用和架构先进性的情况下,尽可能在各个维度压缩成本,如其“给所有人安全与轻松的出行体验”的愿景。

思路上软硬件一体化、方案式交付。

具体表现就是核心零部件。

分三大层面:

一是传感器,感知能力;

二是域控制,数据处理和计算;

三是驾驶行为识别预警。

每一项都封装到硬件,同时都搭载了大疆核心算法系统。

首先传感器方面,大疆提供的是自研单目、双目视觉感知系统。

视觉感知,可谓大疆的看家本领,并且此前在无人机上有过百万量级的量产经验。

单目核心是识别,可以准确识别分类行人、车辆、路面标线、道路边缘等物体。

而双目则构建立体感和深度,不仅能准确识别常见物体,还能精准定位任意障碍物并估算其距离。

并且在双目系统中,大疆还透露采用了在线自标定技术,能有效避免因温变、振动等环境因素而引起的基线变化所导致的感知性能下降,让产品更稳定可靠。

其次域控制,核心是数据处理和实时计算。

在大疆的方案中,整体算力20 TOPS起步,可以根据不同系统需要,升级至100 TOPS。

不过为量产汽车而打造,满足高性能和可扩展还不够,必须得是车规级。

所以大疆车载方面称,为此严格按照 ISO 21434 网络安全标准及 ISO 26262 功能安全要求开发,并且自建了智能工厂制造。

在零部件之外,大疆还在软硬件和系统开发上,率先通过了以高标准车载软件质量著称的A-SPICE CL2认证,以及才正式发行不久的硬件质量认证SPICE for MEE / HWE CL1,为量产交付提供了更多的保障。

所以整体而言,大疆车载之道,不光是要给量产汽车供应ODD场景下的自动驾驶能力,还对安全保障给出了自己的解决方案。

作为Tier 1角色的大疆车载,供应的也不是All in One选项,而是清单式可选配的一揽子方案。

目的就是让主机厂,可以根据不同车型、定位、售价,pick不同的智能驾驶能力。

从传感器到域控制,皆是如此。

所以此前业内争论不休的纯视觉or激光雷达路线,在大疆车载方案中反倒不再是话题。

因为Tier 1大疆车载,既有相机为主的传感器方案,也有激光雷达可供选择。

甚至此前因为激光雷达等核心传感器,业内量产难、成本高,大疆还内部孵化了Livox览沃科技,把成本下探至万元人民币……大大提速了激光雷达量产车应用进程。

不过大疆也强调,选择以Tier 1角色进军自动驾驶,实际就选择了合作共赢和生态共荣的发展模式,所以并不追求事事亲力亲为,每项都是自研自造。

甚至在同等效能基础上,大疆车载可以“收缩”至智能驾驶系统本身,硬件引入更多合作伙伴,确保主机厂选择的多样性。

从侧面也说明,大疆在自动驾驶这件事上,做什么、怎么做,核心和边界,实际经过深思熟虑。

而Tier 1,就是这种深思熟虑之后的选择和结果。

大疆进军自动驾驶,并不令人意外。

无论是无人机、机器人还是视觉影像,大疆发家致业的核心能力里,就有自动驾驶所需的感知、控制,定位规划和决策。

大疆内部,甚至将自己的核心能力概括为:实现空间智能的相关技术。

从这个层面来说,无人机是空中的空间智能应用,自动驾驶则是地面空间的智能应用。

另外,因为在消费级无人机上的打造,大疆还有了智能硬件相关的研发和生产能力,涉及算法、系统、硬件、供应链和生产制造。

一直以来,大疆内部创新之道,讲究的是如何围绕核心能力生长、拓展拓宽边界。

而软件硬件系统、自建生产能力、质量能力、认证和测试能力,放到汽车领域,就是Tier 1一级供应商。

据透露,大疆内部其实早在2016年开始内部试水、保密研发尝试进军自动驾驶的可能性和可行性。

直到2016年圣诞节前后,开始正式明确,决心开启自动驾驶历程。

从最开始的线控改装,到封闭园区的测试,以及后来的常态化的高速测试……

2019年初,正式选择以Tier 1角色展开落地。

至今组建起了一支规模超过500 人、硕博士比例达87%的核心研发团队,以及一支规模超200人、90%的工程师来自知名 OEM 与 Tier 1 厂商的生产制造团队,车载领域核心专利超过1000项。

而从如今结果来看,以一级供应商角色进军自动驾驶,也是大疆一次面对现实、忠于理想的战略选择。

一方面,面对现实——这是大疆核心能力的自然延伸,而且商业模式成熟,大疆DJI的全球知名度也利于合作展开。

另一方面,忠于理想——大疆愿景是“成为推动人类进步的科技公司”,车载则进一步在出行领域具象为“safe and effortless travel for everyone”……

而没有比供应商角色,更适合服务最广泛的客户,能最快速把智能驾驶能力带给最多人。

实际上,对于大疆进军自动驾驶,外部始终不乏造车的期待,并且认为大疆拥有这种整车制造、终端打造和交付的实力。

然而了解了大疆之道、大疆车载的初心和愿景,这种“造车”也就显得格局有限,另外从生意本质来看,Tier 1的回报和可持续,或许还要大得多。

更加直白来说,如果智能化浪潮重塑了汽车工业,接下来全球只剩下10家主机厂,那造车的目标就得是成为110,而Tier 1不同,所有的车厂都可以是客户和合作伙伴。

比如全球所有车厂,都以拥有博世iBooster底盘控制系统为卖点。

最后的最后,随着大疆车载的官宣亮相,也到了检验大疆自动驾驶能力的时候。

此前大众中国CEO在接受新华汽车采访中,其实已经透露,在与大疆合作量产自动驾驶。

而按照计划,2021年底,相关车型就会上市销售。

所以也从侧面说明,大疆车载甚至是做到了、做完了才“被迫”发声。

这种风格,此前或许只是大疆的个体选择,是大疆之道的一以贯之。

但在互联网造车传闻和消息此起彼伏的当下,却又显得格外稀缺和珍贵。

4年前正式布局,过程中自动驾驶热潮、智能汽车变革一浪高过一浪,但大疆一直对此缄口不言,即便看起来对估值有益,对人才招聘有益,仍选择了克制。

现在,方案公布、量产项目也被合作方曝光,才真正浮出水面,教科书式演绎了官宣即交货。

对于大疆如今自动驾驶,可以有很多维度的解读和评价。

可以单纯从公司业务和市场前景出发,重估大疆。

可以说基于过往司品带来的技术能力,在自动驾驶领域同样值得期待和体验。

也可以具体解构其产品方案,能够管窥成本,探析大疆可以对量产自动驾驶准入门槛,带来多大程度的降低。

然而,上述维度和价值之外,大疆车载的从无到有,从水下到水面,揭示了这家公司何以不断创新;也揭示了这家公司何以全球范围内备受瞩目又备受尊重;更揭示了大疆车载新业务何以出道即收获信任。

大疆之道,如此平平无奇,又如此珍贵稀缺。

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当地时间29日,海事服务供应商Inchcape在社交媒体上公布消息称,此前搁浅在苏伊士运河上的“长赐号”货轮于当地时间上午4:30成功上浮脱浅。消息称,救援队已经成功解救了苏伊士运河里的“长赐号”,但苏伊士运河恢复通航时间仍然未知。

图片来源:澎湃影像

这是3月26日拍摄的搁浅在埃及苏伊士运河上的重型货船。(新华社发,艾哈迈德·戈马 摄)

图为在苏伊士运河新航道搁浅的货船的船头被卡在岸边