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服务器硬件工程师

云服务器提供稳定的弹性计算服务。通过实时增减计算资源,适应业务变动,降低维护成本

社区干货

火山引擎正式发布云游戏产品与边缘计算节点服务

[image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6f883bbe84e5463a9eeeb0ba1db8acc5~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)# **视频技术驱动应用创新:云游戏**2019年起,火山引擎视频云团队开始进行云游戏相关技术的预研。基于团队在安卓云、虚拟化、服务器硬件、音视频传输、编解码等领域的丰富研发经验,最终打磨出全面兼容、灵活多样的云游戏产品。**云游戏的本质是交互性的在线视频流**,毫无违和感的展现形式,无...

业务进阶,用架构思维看云原生 | 社区征文

硬件的算力逻辑化,再具象成能多个独立且相互隔离的逻辑主机。怎么理解虚拟化呢?比方说最早的时候,大家把业务跑在服务器上面。但物理机就那么几个规格,有些业务可能只用到一半的资源,那能不能把空载的另一半也利用起来呢?虚拟化就让我们可以在一台物理机上跑很多虚机,虚机有不同的操作系统,它们之间互相隔离且彼此独立。使用上和物理机没有区别,称之为逻辑主机。可以理解为是云计算的 ver 1.0。**我们继续推广「虚拟」的...

启动并连接到火山引擎ECS Linux实例

## 前言云服务器ECS(Elastic Compute Server)是一种由CPU、内存、云盘组成的资源集合,每一种资源都会逻辑对应到数据中心的计算硬件实体。您可以结合自己的需求申请对应大小、不同规格的资源,用于运行不同的业务负载,而无需关注硬件服务器的位置和状态。本实验将帮助您在火山引擎上成功启动 Linux 实例,并在该实例启动运行之后,使用SSH客户端连接登录系统。## 关于实验- 预计部署时间:10分钟- 级别:初级- 相关产品:ECS...

基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文

SeaQuest将Neoview从其专有的硬件,和专有的NonStop OS操作系统中移植到通用的x86服务器和通用的Linux操作系统上。2014年,乘着大数据的浪潮,SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达到最优,对系统从硬件到软件做了全方位的性能优化,包括BIOS、OS、DB以及应用...

特惠活动

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同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
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2核4G共享型云服务器

Intel CPU 性能可靠,不限流量,学习测试、小型网站、小程序开发推荐,性价比首选
86.00/1908.00/年
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服务器硬件工程师-优选内容

火山引擎正式发布云游戏产品与边缘计算节点服务
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集成中心
托管 Prometheus 通过集成中心快速完成云端产品接入。本文为您介绍集成中心的主要功能和常见操作。 说明 【邀测·申请试用】:该功能目前处于 邀测 阶段,如需使用,请联系您的产品解决方案工程师。 背景信息什么是集... 云产品 说明 接入参考 云服务器 支持云服务器(ECS)接入,允许基于 VPC 实现 ECS 实例的自动发现。 云服务器接入 创建集成任务登录 VMP 服务控制台。 在顶部导航栏,选择目标地域。 单击左侧导航栏的 集成中心,并选择...
启动并连接到火山引擎ECS Linux实例
## 前言云服务器ECS(Elastic Compute Server)是一种由CPU、内存、云盘组成的资源集合,每一种资源都会逻辑对应到数据中心的计算硬件实体。您可以结合自己的需求申请对应大小、不同规格的资源,用于运行不同的业务负载,而无需关注硬件服务器的位置和状态。本实验将帮助您在火山引擎上成功启动 Linux 实例,并在该实例启动运行之后,使用SSH客户端连接登录系统。## 关于实验- 预计部署时间:10分钟- 级别:初级- 相关产品:ECS...
GPU实例硬件相关FAQ发布
GPU实例相比普通云服务器实例,增加了较多的外设,包括GPU、RDMA网络直通网卡、本地盘等。因此,除普通云服务器可能发生的常见问题外,还有如GPU、直通网卡及PCIe链路上发生的亚健康或故障,围绕GPU实例的常见故障,梳理处理建议和FAQ,提升用户体验。 具体内容请参考GPU实例硬件相关FAQ。

服务器硬件工程师-相关内容

基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文

SeaQuest将Neoview从其专有的硬件,和专有的NonStop OS操作系统中移植到通用的x86服务器和通用的Linux操作系统上。2014年,乘着大数据的浪潮,SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达到最优,对系统从硬件到软件做了全方位的性能优化,包括BIOS、OS、DB以及应用...

启动并连接到ECS Linux实例

本文将介绍启动并连接到ECS Linux实例。 前言云服务器ECS(Elastic Compute Server)是一种由CPU、内存、云盘组成的资源集合,每一种资源都会逻辑对应到数据中心的计算硬件实体。您可以结合自己的需求申请对应大小、不同规格的资源,用于运行不同的业务负载,而无需关注硬件服务器的位置和状态。 本实验将帮助您在火山引擎上成功启动 Linux 实例,并在该实例启动运行之后,使用SSH客户端连接登录系统。 关于实验预计部署时间:10分钟 级别...

干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考

也不过是20台服务器的算力规模,往往一些中型的分析型系统的算力需求就远远超过这个规模。 **3. 高并发读写型** :Serverless 技术特点是资源共享,对有高并发诉求的分析任务,很可能会出现性能瓶颈,一方面... 旨在进一步降低计算侧负载而引入新硬件并提供池化服务,比如FPGA资源池,也是当前云场景的发力方向。围绕Serverless架构下的全场景多层级的数据安全也是要考虑的关键问题。 这里简单给大家分享一下ByteHouse...

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技术驱动,更优成本,百款云产品优惠上新

借助字节跳动百万级的服务器、千万级的容器实例以及数十 EB 的存储等资源支撑,联合同源的云原生架构,以及火山引擎全栈自研、软硬一体的硬核技术实力,打造出独特的规模优势、技术优势和成本优势,有效帮助企业实现性... 充分发挥百万级服务器、千万级的容器实例以及数十 EB 的存储规模体量的采购成本优势,实现硬件机型的内外统一。基于和字节跳动同源的云原生技术架构有效保障了云服务的稳定供应,大幅提升了供应效率。 技术优势:云服...

服务器接入

当您使用火山引擎云服务(Elastic Compute Service,ECS)产品时,允许接入托管 Prometheus,实现对 ECS 实例基础资源和业务的监控。本文为您介绍 ECS 实例接入的流程和步骤。 说明 【邀测·申请试用】:该功能目前处于 邀测 阶段,如需使用,请联系您的产品解决方案工程师。 背景信息云服务器是一种安全稳定、可弹性伸缩的云上虚拟服务器,包含 CPU、内存、硬盘、网络等资源。您可以使用 ECS 服务器打造弹性易用、安全可靠的业务环境,有...

GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型

本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现了对Llama模型的量化、推理部署功能。旨在实现开源大模型运行于相对低配置或廉价的硬件之上,它能支持将Llama模型推理部署至...

一文带你读懂:云原生时代业务监控|社区征文

2012 年开始由前 Google 工程师在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发,并且于 2015 年早期对外发布早期版本。2016 年 5 月继 Kubernetes 之后成为第二个正式加入 CNCF 基金会的项目,同年 6 月正式发布 1.0 版本... 结合云计算的特点实现和底层硬件和操作系统解耦,可以方便的满足在扩展性,可用性,可移植性等方面的要求,并提供更好的经济性。云原生也带给开发模式、系统架构、部署模式和基础设施巨大的改变,**这些改变代表着云原...

产品优势

性能优越GPU云服务器具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算中的性能表现显著优于传统架构,同时在图像处理等场景也有明显优势。 便捷管理GPU云服务器采用和云服务器ECS一致的管理操作方式,无需重复登录,简单... GPU云服务器享有与云服务器ECS同等的安全基础,对接云监控服务,完善的网络监控服务保障您的网络安全。 费用低廉无需预先配备硬件资源,免除硬件更新带来的额外费用,降低基础设施建设成本。目前,GPU云服务器已全面支持...

2023年度总结:嵌入式边缘计算与大模型学习的进展与应用 主赛道 | 社区征文

就比较好学习嵌入式或者服务器硬件了。同时,其实现在大模型的学习门槛是挺高的。大模型是相对小模型而言的,需要很大的数据集(比如10GB的数据集拷贝需要1个小时之类),一般家用GPU不够内存,需要GPU服务器级别的GPU板卡才能跑训练。所以学习人工智能还得从小模型开始熟悉。然后跑大模型demo。## 边缘计算层面- 本年度我就没参与什么边缘计算设备的开发了,只是会开发基于MTK的MT76XX模块的路由器,对于设备组网有了较新的认识...

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