9月11日,2020腾讯全球数字生态大会高速智能计算专场召开,腾讯云解读了越来越完善的算力矩阵,以及全新升级的第五代计算产品。
腾讯云计算产品总经理沙开波表示,腾讯云正通过自研战略推进软硬件协同进而提升算力,不断丰富计算能力产品和输出方式,帮助客户更好地实现数字化转型。
腾讯云计算产品总经理沙开波
不断完善的算力矩阵
腾讯云在算力建设的整体策略从软件、硬件、生态三个方面出发,软件像虚拟化的迁移、大规模调度能力;硬件像星星海SA2等云服务,以及与英特尔、英伟达的合作;生态层面在底层和上层应用都有紧密地结合。
在云服务器实例上的规划主要依据客户需求推动,产业互联网未来的需求会越来越多,腾讯云目前也在加大专有云的投入。
腾讯云云服务器副总经理李力表示,产业互联网的业务流程非常复杂,需求也是不同的,像传统业务要部署在物理机上,就规划了黑石;像AI的需求就规划了GPU实例,因为价格因素又规划了FPGA。
现在腾讯云的云服务器实例矩阵已经越来越健全,腾讯云会根据在产业互联网探索过程中收获的经验去逐渐延伸场景。
全新升级的第五代计算产品
会上,沙开波介绍了腾讯云全新升级的第五代算力产品,产品涵盖弹性云主机、基于智能网卡的裸金属黑石服务器,以及多款基于GPU、vGPU的异构计算实例。
其中,基于腾讯云自研星星海服务器上的云服务器实例,在性能、成本、稳定性上处于行业领先地位。同时能通过专有云TCE在客户的数据中心进行本地化部署,为企业日益增长的应用负载提供高性能、高稳定性的算力保障,为企业数字化转型保驾护航。
腾讯云面向中小企业、个人用户的易于使用和管理的轻量级云服务器Lighthouse,从云能力、云UI、云计费三个方向全新设计,简单易用,帮助用户实现20秒建站,提升30%的运维效率,优化80%的设备成本,能够帮助中小企业及开发者在云端快速构建博客、论坛等各类应用,为用户提供了应用部署、配置和管理的全流程一站式服务体验。
专有云正逢其时
公有云服务商现阶段都在积极发展专有云服务,专有云是吸收公有云与私有云双重优势的最佳中间方案:专有云在稳定性、易用性、拓展性等方面具备公有云级别的成熟度,又兼顾了私有云的安全可控,能够更好地满足政企特定性能、应用及安全合规等诉求。
尤其是传统行业客户上云步伐不断加快,其对信息安全可控和企业业务稳定的要求不断催生对于专有云服务的需求。
腾讯云也打造了腾讯云TCE(Tencent Cloud Enterprise)解决方案,其是基于腾讯云成熟的产品体系打造的全栈式专有云平台,满足企业在私有云、托管云、混合云、行业云等场景。沙开波表示,腾讯专有云主要面向大中型企业,提供多场景的私有化输出,而且完全自主研发,为客户实现统一管控、高可用、安全合规。
同时,腾讯专有云具备多种能力,危险情报方面,帮助金融企业以及传统企业在危险的预测、感知、响应上占领先机;攻防层面,基于腾讯多年的攻防经验,配合体系化的智能安全体系,全面保障企业客户的安全;安全层面:企业可以量身打造或者定制最优的安全战略规划。
目前腾讯云在专有云领域已经拥有众多案例,未来也将持续迭代,增强产品和技术能力。
好文章,需要你的鼓励
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AI虽具备变革企业洞察力的潜力,但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛,简化治理,加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理,实现实时分析,并与Vertex AI深度集成,使企业能够高效处理结构化和非结构化数据,将智能商业转型从愿景变为现实。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。