业务挑战-通用计算在场景和算力遇到瓶颈通用计算发展进入后摩尔定律时代之后，随着业务数据猛增，传统CPU架构升级更新带来的性能提升已经无法满足业务对算力增长的需求
市场趋势以人工智能应用为主要推动力，GPU服务器增长迅速，市场规模巨大
异构计算-算力新时代异构计算(Heterogeneous Computing)是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题的计算架构。异构计算是性能、成本和功耗均衡的技术，同时也是让最适合的专用硬件去做最适合的事，如密集计算或外设管理等，从而达到性能和成本的最优化.。
异构计算谱系
GPU vs CPU构造
应用场景广泛的 AI 落地应用场景
丰富的云端视觉计算应用场景云渲染通用能力，可以不断衍生拓展，助力产业变革
腾讯云异构产品矩阵与核心优势1. NVIDIA GPU：最新Ampere架构GPU A100、A10国内首发上线；
2. AMD 深度合作优势：T4、A10机型提供Intel与AMD双CPU平台配置，提供多元化更具性价比的产品方案；
3. 网络全新升级：2022 Q1开始新上线产品全面升级100G网络；
4. 自研芯片：针对云游戏、云渲染、AI推理、视频转码等场景，未来提供腾讯自研林片产品，提供差异化和高性价比产品方案选择；
5. 软件生态：在AI计算和算力共享方面，提供TACO AI加速引擎和业界首家做到计算资源完整隔离的qGPU方案；
针对场景提供灵活多样的异构实例规格提供异构算力的弹性计算服务，应用于智能深度学习训练/推理、科学计算图形图像处理、视频编解码等场景
产品特色与优势
多种接入使用途径，满足不同层次需求
NVIDIA A100 异构计算实例
高性能计算平台 THPC，提供云上超强算力
NVIDIA A10 异构计算实例
INTEL SG1 异构计算实例应用于安卓云游戏和视频转码场景，提供多种部署方案
AI加速引擎，显著提升训练和推理性能TACO是基于腾讯云Iaas资源推出的自研AI加速引擎,为用户提供开箱即用的AI加速工具，用于分场景支持高性能分布式训练及推理。
■ 支持主流深度学习框架，API兼容，即插即用，业务无感知
■ 刷新了128卡V100训练ImageNet的业界记录
■ 社区首个支持推荐特征动态增删的Embedding方案，TB级超大模型训练效率提升40%以上
■ 自定义网络协议栈，VPC环境下达到接近RDMA的分布式训练性能
■ AMD独家算子加速库，推荐模型性能提升6倍
■ Goya相比主流推理芯片，性能提升近3倍
容器GPU共享技术，降低用户资源成本
案例一：某游戏直播平台AI审核
案例二：某电商平台推荐业务训练方案
案例三：某在线教育AI推理业务
他们都在用
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