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
  • 南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。

  • 香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。

  • 中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。

  • 字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。

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