超大算力集群
1. 渲染農場和雲渲染有什麼區別
「集群渲染」是利用計算機集群的綜合算力進行渲染，這樣能大大增加渲染的效率。
「渲染農場」是計算機集群的一種稱呼，早期使用渲染農場渲染資產，需要將硬碟即送到渲染農場，再由工作人員代為操作。
「雲渲染」可以理解為升級版的渲染農場，用戶可以自行在本地電腦用渲染客戶端上傳任務，查看渲染進度，下載渲染完成的任務。
雲渲染是近幾年普及開來的概念。以前是大量渲染一般都會搭建渲染農場，或者「租用」一個渲染農場以滿足自己的渲染需求。
可以說雲渲染與渲染農場的關系是繼承與發展的關系。 現有的渲染行業中雲渲染平台和渲染農場平台有很多，大多擁有一定數量的伺服器（專業的一般500台起步，Renderbus伺服器超兩萬台），可以滿足多種軟體的渲染需求，實際應用當中兩者還是有著區別。
2. 雲計算真的是集群機器越多計算能力越強嗎
理論是這樣的，具體CPU
3. HelloFil&算力方舟他們現在的主要產品是什麼
他們家上線三大產品，根據市場不同需求上線，分別是算力集群，萬元算力包，現貨算力包三大產
4. HOIIFil與IPFS算力方舟兩者有什麼不同
Fellofil是技術輸出算力方舟全面運營，分工不同兩者合作共創雙贏
5. GPU雲計算平台哪家的算力比較強
上海世紀互聯新上線的GPU雲平台算力就很強，他們用的是NVDIA的DGX A100，是現目前市場上競爭力十分強的人工智慧伺服器，單台的算力就有5Peta Flops，多台組成集群的話，算力更加嚇人，比起市面上很多的雲平台都要強很多。
6. 華為發布全球最快 AI 運算集群 Atlas900，會對 AI 領域帶來什麼變化
9月18日，華為發布一款重量級的產品——Atlas 900，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉澱，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆升騰處理器組成。在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。
「ImageNet-1k 數據集」 包含 128 萬張圖片，精度為 75.9%，在同等精度下，其他兩家業界主流廠家測試成績分別是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 訓練集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的強大算力，可廣泛應用於科學研究和商業創新。比如天文探索、石油勘探等領域，都需要進行龐大的數據計算和處理，原來可能花費好幾個月的工作，現在交給 Atlas 900，就是幾秒鍾的事情。Atlas 900 集成的數千顆升騰處理器，正是前段時間正式商用的升騰 910。
7. 華為最新發布的Atlas 900號稱全球最快的AI訓練集群，到底有什麼過人的地方
據悉，Atlas 900由數千顆升騰處理器組成，可以讓AI訓練工作效率提升數十萬倍。假設一次訓練需5個月，而使用Atlas 900僅需要數十秒！在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，比原世界紀錄快了10秒。打個比方，相當於短跑冠軍跑完終點，喝完一瓶水才等到第二名。
除此之外，Atlas 90在自動駕駛、氣象預測、石油勘探等特定領域也能大展拳腳。其實，AI智能技術早已結合各行各業，發展得如火如荼，混搭跨界出了新火花。
今年七月，全球首個完全由人工智慧（AI）研製的葯物就已經進入人體試驗階段，原先研製一種疫苗，需要醫葯公司數千人連續工作5年，耗費數億美元，而有了AI技術的幫助，一個小型科研團隊只用兩年左右就開發完成。AI既簡化了疫苗的研製流程、大幅降低了成本，又提高了疫苗的有效性。
8. 單機上跑多個虛擬機搭建hadoop集群可以提高計算能力嗎
首先，跑虛擬機就要損耗性能，和資源。
然後，hadoop平台本身調度再損失一些。
最後，才是你的程序能使用的部分。
所以，還不如單機性能好。
如果，單機想盡可能使用多核優勢，請使用openmp編程。
如果，你只是想體驗一下maprece編程模型，那麼推薦你幾個輕量級的庫。
9. 算力方舟的集群產品的投資回報率怎麼樣
他們回報率挺高的。
10. 目前常用哪一性能衡量hpc集群浮點計算能力
高性能計算(High performance computing， 縮寫HPC) 指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群中組織的幾台計算機（作為單個計 算資源操作）的計算系統和環境。
有許多類型的HPC 系統，其范圍從標准計算機的大型集群，到高度專用的硬體。大多數基於集群的HPC系統使用高性能網路互連，比如那些來自 InfiniBand 或 Myrinet 的網路互連。
基本的網路拓撲和組織可以使用一個簡單的匯流排拓撲，在性能很高的環境中，網狀網路系統在主機之間提供較短的潛伏期，所以可改善總體網路性能和傳輸速率！