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○ 高度集成

AI算力、通用算力、I/O能力三合一。

处理器集成20个华为达芬奇AI Core+8个TaiShan Core+1*200GE RoCE v2网卡。

○ 超强算力

提供业界领先的280 TFLOPS FP16和70 TFLOPS FP32算力。

○ 高速带宽

支持PCIe 5.0和1*200G RoCE高速接口。

无需外置网卡,训练数据和梯度同步效率得到提升。

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Atlas 300T A2 训练卡典型应用场景为AI训练,人机交互操作。

● 系统管理员:操作界面是iBMC系统,通过带外的方式实现设备管理,包含OS安装,固件升级,服务器系统信息查询,故障处理。

● 生产装备人员:通过装备系统与iBMC系统(带外)和OS系统(带内)交互完成。

● 算法工程师:通过AI框架开发网络模型,调试训练代码,导入训练数据集,启动训练,观测训练过程(包含多次迭代的loss趋势),导出训练好的模型。

Atlas 300V Pro

视频解析卡的迭代关系为Atlas 300V升级为Atlas 300V Pro,主要变更点为内存容量变大,AI运算性能提升,视频编解码能力变强。Atlas 300V Pro 性能特点:

○ 超大视频解析路数

支持128路高清视频实时分析。

支持JPEG和视频硬件编解码,提升图片和视频类应用性能。

○ 安全启动

设备启动链完整,启动初始状态确定,防止后端植入。

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Atlas 300V Pro 视频解析卡典型应用场景为目标识别系统和智慧城市2.0城市治理场景。

● 目标识别系统:主要采用了目标检测算法、目标跟踪算法、目标质量评分算法以及高速目标对比识别算法,实现了实时目标抓拍建模、实时黑名单对比报警和目标后台检索等功能。

● 智慧城市2.0城市治理场景:主要采用了图像分类、目标检测、图像对比等算法,实现了占道经营、明厨亮灶、水务治理等功能,满足政府各个委办局对城市智能化治理诉求,为业务决策提供重要支撑。

Atlas 300I Duo

推理卡的迭代关系为Atlas 300I Pro升级到Atlas 300I Duo,主要变更点为内存容量变大,AI运算性能提升。Atlas 300I Duo 性能特点:

○ 超强算力

单卡最大提供280 TOPS INT8算力,为中心推理提供更强大算力支持。

支持 16 core * 1.9 GHz CPU计算能力。

○ 超高能效

提供 1.86 TOPS/W 超高能效比,业界领先。

○ 高性能视频分析

支持256路高清视频实时分析。

支持JPEG和视频硬件编解码,提升图片和视频类应用性能。

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Atlas 300I Duo 推理卡典型应用场景为搜索推荐、内容审核、OCR系统、目标识别系统和智慧城市2.0城市治理场景。

● 搜索推荐系统:主要根据用户输入(用户画像、搜索词等),通过召回和排序算法,在内容池中筛选出最终推荐的素材(视频、文本等)。主要应用在互联网等领域。

● 内容审核系统:主要采用了数据评级打分算法,实现了视频,图像,语音,文本等审核功能。主要应用在互联网等领域。

● OCR系统:主要采用了文本检测和文本识别算法,实现了身份证实名认证、票据识别、档案资料和信息录入、电子签名识别等功能。主要应用在智慧政务、智慧金融等领域。

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### 腾合力服务器使用教程 腾合力服务器的使用教程涵盖了从基础连接到高级任务提交的多个方面。以下内容详细介绍了如何使用腾合力服务器,包括连接服务、作业提交、镜像上传等操作。 #### 1. 连接服务 腾合力服务器支持多种连接方式,例如 SSH、Jupyter 和 PyCharm 等[^1]。以下是每种连接方式的基本步骤: - **SSH 连接** 使用 SSH 客户端连接到服务器,命令格式如下: ```bash ssh username@219.216.99.4 -p 22 ``` 其中 `username` 是用户账号,`219.216.99.4` 是服务器地址,`22` 是默认端口号。 - **Jupyter 连接** Jupyter Notebook 可通过浏览器访问,连接地址为 `http://219.216.99.4:6901`。需要确保服务器已启动 Jupyter 服务,并获取对应的 Token 或密码[^1]。 - **PyCharm 连接** PyCharm 的远程调试配置较为复杂,建议参考官方文档:[PyCharm 配置教程](https://github.com/sitonholy/scm/blob/master/notes/submit_jobs.md)[^1]。具体步骤包括配置远程解释器、同步代码文件和设置调试断点。 #### 2. 作业提交 作业提交是腾合力服务器的核心功能之一。可以通过 Web 界面或命令行工具完成作业提交。以下是一个示例 JSON 文件结构[^2]: ```json { "jobName": "example_job", "image": "219.216.99.4:8888/zhengyan/ubuntu18.04_cuda10.1_cudnn7_py3.6_tf2.3_torch1.6:v1.2", "gpu": 1, "cpu": 4, "memory": "8G", "command": "python train.py" } ``` 将上述 JSON 文件保存为 `job.json`,并通过以下命令提交作业: ```bash curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data @job.json http://219.216.99.4/api/jobs ``` #### 3. 镜像管理 腾合力服务器支持通过 Harbor 仓库管理 Docker 镜像。以下是上传和下载镜像的基本步骤[^3]: - **上传镜像** 1. 登录 Harbor 仓库: ```bash docker login 219.216.99.4:8888 ``` 2. 标记本地镜像: ```bash docker tag local_image:tag 219.216.99.4:8888/namespace/image:tag ``` 3. 推送镜像: ```bash docker push 219.216.99.4:8888/namespace/image:tag ``` - **下载镜像** 1. 登录 Harbor 仓库。 2. 拉取目标镜像: ```bash docker pull 219.216.99.4:8888/namespace/image:tag ``` #### 4. 数据集传输 对于大内存数据集,推荐通过 SCP 或 SSH 协议进行传输[^3]。以下是上传和下载数据集的命令: - **上传数据集** ```bash scp -r /path/to/local/dataset username@219.216.99.4:/path/to/server/directory ``` - **下载数据集** ```bash scp -r username@219.216.99.4:/path/to/server/dataset /path/to/local/directory ``` #### 5. 系统安全与运维 腾合力服务器内置了多层次的安全机制和智能运维功能[^4]。这些功能包括国密算法加密、芯片级根信任、实时监控和故障分类上报等。用户可以通过简洁易用的 Web 管理平台进行系统维护。 ---
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