思腾云计算

平行云是国内领先的云化XR概念倡导者与技术先行者,LarkXR是平行云研发的云化XR PaaS平台。LarkXR能够帮助XR领域企业级客户快速实现技术、产品及平台的云化转型,高效使能企业的云化XR业务,有效保护客户的内容安全,让多种XR应用可以在各类智能终端上流畅的运行、使用及传播。目前,LarkXR已成为应用最广泛的云化XR PaaS平台,已经吸引了300多家企业级客户,涉及教育培训、数字孪生、在线展示、虚拟直播、游戏娱乐等十几个行业场景。

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需求与挑战

渲染工作通常面临的几个痛点:

○ 算力不够、效率低:3D渲染场景通常速度较慢,特别是在大型复杂项目中,渲染时间可能需要数小时甚至数天,导致工作效率下降。

○ 资源浪费:长时间的渲染过程,对内存、CPU等有限的计算资源造成大量浪费。

○ 协同性差:传统渲染场景不支持多人协同,长时间渲染后,应用才能被生产者及用户看到和使用,对项目迭代和反馈造成影响。


解决方案

Sitonholy

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刀片式模块化设计:

易于组装,部署和维护(热插拔刀片设计)

Sitonholy

标准规格生态组件:

Pce规格主板设计

标准电源双槽位Pce扩展卡
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Sitonholy
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数据中心级的管理功能:

数据中心的管理特性

标准协议:IPMI/Redfish

独立管理控制器:

-机箱和节点管理

-基于web的管理终端

在标准机柜里实现高密度和集中管理的PC部署方案:
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○ 高性能PC体验

○ 数据及资产保护

○ 优化TCo成本:实施,维护和管理简单,节省空间

○ 算力资源共享,提升投资回报率

○ 技术要点:PC节点超高密度部署,远程人机界面延伸,集中化远程管理控制

方案优势
以超高密度的CPU/GPU部署方式实现单台服务器更加强大的计算和渲染算力。

相对于传统服务器2*CPU+多个GPU的硬件架构,单台高密度服务器可以支持8*CPU+8*GPU的硬件配置,算力高于传统服务器,同时传统CPU服务器虽然可以通过升级CPU的核数来增强CPU算力,但对应CPU的硬件价格也会指数级增加,使得服务器硬件价格过高。


刀片式模块设计,使得单张CPU/GPU出现问题时,其他CPU/GPU仍然可以正常工作,只需热插拔替换损坏的CPU/GPU即可,传统服务器需要整体停机维护。


更加适用于虚仿实验应用的运行,虚仿实验常常除了GPU的渲染计算之外常常有大量的CPU数值计算,CPU数值计算需要更高主频的CPU来支持。


高密度服务器免去了系统虚拟化对于算力的损耗。为了兼容老的仿真实验课程(由C++开发的单机仿真课程),需要将服务器上虚拟出来更多的操作系统来支持更高并发用户,高密度服务器架构本身就是多操作系统部署方式,单台就有8个操作系统。传统服务器需要安装VMware等软件来进行系统虚拟化,虚拟出来多个操作系统,这样就会造成CPU/内存等系统资源的消耗。

 作者:思腾云计算GPU服务器 https://www.bilibili.com/read/cv25462135/ 出处:bilibili

### 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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