微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 惠普工作站打造O2O测试体系 异地也可远程测试

惠普工作站打造O2O测试体系 异地也可远程测试

2014-03-28 13:09
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2014-03-28 13:09 李钧

惠普工作站打造O2O测试体系 异地也可远程测试

惠普的O2O测试平台采用了他们的RGS技术,这项技术能够将一台物理的工作站实现虚拟化,由于工作站的特殊性,其虚拟化的方式有三种:第一种是将一台物理工作站直接映射成为一台虚拟工作站,交付给用户远程使用;第二种是将CPU和内存部分进行虚拟化,而GPU保持直连;第三种是将整机所有设备都虚拟化,包括CPU、内存、GPU,根据用户需求进行调用。由于工作站主要需要调用GPU资源,而GPU并不是能很好的进行虚拟化,因此,第一种方式也是效率最高,性能损失几乎为零的现阶段最佳方式。惠普的O2O平台正是采用这种方式部署。

用户可以在各种线上、线下的购买渠道了解到测试平台的信息,提交测试申请之后,惠普会为需要测试的用户开通相应账号和权限,用户使用任意电脑就可以登录到远程的工作站中,进行测试,由于所有的计算都是在惠普测试中心的真实工作站上进行,因此这个测试对于用户所使用的电脑性能完全没有要求,只要网络出口带宽达到2M即可。

这样的测试方法打破了地域限制,降低了用户测试成本,同时用户选择的空间也更大。

在完成初步测试之后,用户仍然可以寻找惠普线下的体验中心,进行进一步的扩展测试,以期达到最佳的运行效果,目前,惠普在国内拥有3家体验中心,而未来也将进一步的进行拓展。

在过去的一年中,惠普工作站获得了巨大的市场增长,在移动工作站和高端工作站领域,始终维持着市场占有率第一的位置,在高端工作站上还拥有了超过50%的市场份额,是工作站领域当之无愧的市场老大。

今年惠普工作站也提出了四个关键字:高效、安全、移动和云交付,相比于2013年的高效、安全、协作、云交付,移动取代了协作,成为了新的潮流和趋势,因此,惠普除了打造更好更加轻薄的移动工作站产品之外,也在致力于推动RGS解决方案在企业中的应用。比如说这样的O2O测试中心,给用户带来极大便利的同时,必然也在吸引一些行业用户的注意,他们在思考:在我的企业中,能否也部署这样的远程工作站交付解决方案?

答案当然是肯定的,惠普也为企业提供RGS的解决方案,如果企业需要构建一套协作的远程的工作站平台,惠普能够为这样企业搭建这样的平台。

分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键
    2025-04-23 17:39

    奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键

    想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。

  • ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部
    2025-04-23 17:34

    ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部

    想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

  • X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御
    2025-04-23 14:08

    X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御

    想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。

  • "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效
    2025-04-22 16:43

    "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效

    想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-