腾讯云揭橥第三代云服务器矩阵,开放更强总结力赋能产业智能化

崭新实例闪亮登场 构建全栈式解决方案

云服务器是云总结服务中的最基础的模块。针对不同工作场景的实在须求,腾讯那样服务器产品矩阵为用户提供了业界最全的实例选项。用户可以按照业务要求,基于不一样实例构建业务。

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▲腾讯那么服务器矩阵

在通用场景下,腾讯云基于英特尔新一代的Skylake
CPU推出标准型、统计型和内存型等三款新实例,其统计性能完全提高60%,并提供最高25Gbps的内网带宽,网络收发包性能比较上一世进步2倍。基于IntelEPYC体系CPU的实例,提供最高128核规格的实例配置,有效满意客户对超大CPU核数的乘除须要。

面向存储业务场景,腾讯云推出大数量机型和IO密集型两款新的存储优化型实例,大数据型实例选取吞吐型HDD本地盘,顺序读写带宽最高可达2.3GB/s,比较日常地面盘升高4.7倍,适合对磁盘吞吐须求高的大数据业务;IO密集型实例则利用地面NVMe
SSD硬盘,随机IOPS最高可达100w
IOPS,相比较SSD本地盘,随机读写IOPS提高13.3倍,适合给对IOPS性能要求高的事体应用。

本着网络性能须求高的政工场景,腾讯云推出最新网络优化型实例。该实例选用新式智能网卡,把原本在宿主机上虚拟调换机的得以完毕offload到智能网卡,通过硬件来加快包转载,使网络转账性能从原来的40w升高到450w,以及高达25Gbps的网络带宽,网络延时大大下跌,落成类似物理网卡的网络延时。那既可以满足用户高速总结的必要,也让用户能够在虚拟化网络中获得媲美物理机的性能体验。

在云盘产品上,腾讯云基于新一代的块存储技术推出两款新的云盘产品。其中,主打高性能的超高性能SSD云盘,IOPS相相比较现在的SSD云盘,IOPS从2.4w
进步到20w,性能提高8.3
倍,能有效满意大型关周全据库、NoSQL数据库等事务场景中对云盘高IO的性能需求;而主打高吞吐的吞吐优化HDD云盘,相相比现在的一般性云盘,其最大吞吐从100MB/s升高到500MB/s,提高5倍,满意大数据等业务对云盘高吞吐和多少安全性的重复须要。

在异构总计上,腾讯云将会推出一款新式GPU统计型GN9实例,那款实例搭载新一代英特尔Skylake CPU和流行一代英伟达 V100
GPU卡,单机最高协理8卡,在GPU统计性能上相比较第一代GN2实例将会有一个巨大的提拔,单精度浮点运算性能将升级8倍,双精度浮点运算性能将升格140倍,将GPU总计性能推向极端,进一步加快人工智能应用在各行业的出世。

而作为国内在FPGA云服务中走得最快的云服务商,腾讯云还将生产两款新一代的FPGA计算实例,其中基于赛灵思VU9P
FPGA卡的FX3实例,单机最高支持8卡,每块卡大约包涵250万个逻辑单元,6800个数字信号处理引擎,
峰值计算性能相比前一代FX2实例提高3倍;基于AMD Stratix10
FPGA卡的FI3实例,单机最高协理8卡,
每块卡几乎包蕴280万个逻辑单元,5760个数字信号处理引擎,单精度浮点运算性能达80TFLOPS。

7 总结

眼前图像处理发展多年,已经提议了多种特性,算法。在工程接纳中需求结合自己的情景选拔合适的风味(怎么适当?不确定的话就多试试(/
□ )),着重底层数据的质地,优化性能以便快捷调动匹配策略。

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技术立异与生态建设并举 为产业智能未来赋能

乘势基因测序、智能语音、无人驾驶、物联网等一多元新兴应用场景的不断涌现,公司对于总括力的需求正在暴发转变。以构建更强统计力,为家事智能以后赋能为出发点,腾讯云积极运用技术创新与生态建设并举的盛开战略,联合越来越多合作伙伴提供更好的营业所级总括服务,让越来越多事情场景可以在云中诞生。

以FPGA为例。短时间以来,由于FPGA开发进度需求使用Verilog、VHDL等华而不实程度低的硬件描述语言,开发难度相比较高。其余,FPGA硬件开销高、灵活性差、三回性进货投入大,须求昂扬的花销和光辉的生气举行FPGA的定制和购进。为此,腾讯云联合第三方合营伙伴来构建FPGA云生态,提供一多元可以的回落、加解密、图片处理、录像编解码、基因算法加快等IP,用户只须求调用API就能自由集成FPGA加速的功能到祥和的行使里。

一头,这让FPAG开发者享受到FPGA云主机性能优越、开发便民、计费灵活的技艺红利,把FPGA开发从观念的硬件迁移到云上。另一方面,通过树立和扩展第三方FPGA
IP市场,让第三方FPGA开发者可以将他们的IP以服务章程在FPGA
IP市场上对外提供,而拔取的第三方开发者可以很有利地从FPGA
IP市场得到到IP资源,应用的第三方只要求专注在上层应用和服务支付上,而不需要再关心FPGA编码、调试等麻烦细节。

腾讯云总计产品基本首席执行官沙开波介绍,腾讯云正通过解决FPGA云服务器的布署、IP提供者分享IP以及开发者购买IP等基本问题,以促进FPGA开发者生态的构建与周详。腾讯云率先在国内搭建起了一个简易、可看重的FPGA
IP市场,不仅让创新的思路和可观的化解方案在IP市场不断涌现,还扶持越来越多用户以进一步经济、便捷的办法享受到FPGA带来的价值。”

“计算是百分之百云端上层业务落地的功底。作为腾讯‘连接一切’的重大基础设备,腾讯云致力于以云为原引力,连接智能将来。凭借超越的技艺、深厚的根基设备以及丰硕的互联网服务经验,大家可以针对分化应用场景提供定制化服务。”沙开波表示,“通过不停日益增进的第三代云服务器产品矩阵,我们将扶持合作伙伴为下一代云基础设备提供坚实的根底,创立高性能、高稳定性的弹性伸缩的乘除服务,全面赋能种种新兴应用,加快公司业务转型的步伐。”

 

6 潜在的考订点

海量图片匹配,第一步必须是生成图片的特点哈希,且改hash必须是一对敏感hash。局地敏感hash的特色是:原始数据貌似的事态下,生成的hash值也会尽可能的涵养相似。从图片dhash,ahash,phash的算法进度可以认为它们就是一种局地敏感哈希。所以可以用来检测相似。

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不过在gist特征中,尽管图片相似,生成的960维向量的每一个值大概都不可同日而语,不直接持有使用它生成局地敏感哈希lsh的基准。这一个时候须要对向量元素归一化,使得一般图片的一大半gist特征相同。那一点在pyleargist的官方页面https://pypi.python.org/pypi/pyleargist 下方有证实,但并没有讲肿么办。有成文说用simhash,可是对于simhash生成进度中的每个维度的权重一笔带过。个人很困惑不采用归一化就生成simhash的做法。那里待商讨

作者:腾讯云计算团队

5 进步性能和作用的关键点,坑

本工程最终在单机完毕了数百万法定图标库,每日新进数十万图标的检测。在构建进度中相遇了不少坑,那些坑一部分是持筹握算速度(单一图标匹配从300秒下跌到0.2秒,鬼知道自家的小心脏经历了怎么样),还有的是识别效率:

1.官方图标特征需先聚类,数百万的特点存储和卓绝都比较麻烦。对官方库聚类后得以形成特色对图标的一对多涉及,而不是涵养原来的图标对特色的一对一关联;

2.匹配策略分层,如本工程一伊始归纳dhash及sift等,参数和方针调整万分复杂。分为两层后(哈希策略过滤,sift精确匹配),每一层的准确率和参数,策略调整分外便于;

3.哈希值的海明码距离统计耗时较多,在明显海明码距离限制的气象下可以利用分段匹配而非总结分化的位数。具体见http://www.cnblogs.com/gantoday/p/6404923.html

4.工程经验上:opencv-python不直接提供sift,surf算法了。可以用opencv-contrib-python这么些库。gist能够用pyleargist这些库,其借助安装见http://blog.csdn.net/sensicall/article/details/77803915

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3 如何搭建一个伪造图标检测连串

一般图片的检测能够用来去重,图片检索等。底层技术是基于上文描述的措施,不过在根据目的差距,又有两样的布局。本工程的初衷是检测图标仿冒,系统结构如下:

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思路:先把已标位正牌的图标特征(dhash,ahash,phash等)收集起来形成一个特征库,新图标来了则提取其特点去特征库里匹配,如若匹配到了相似度极高的则平素认定其为仿冒图标;即便匹配到了相似度较高的则转入sift,gist高级特征匹配。

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2 检测的原理

图形相似检测无非是提取图片某个维度的性状,依据算法两两盘算相似度。(基于机器学习,深度学习的不二法门则会先构建一个模型,然后将新样本特征输入模型即可。)不难流程可以描述为:

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检测进程中或许用到的7个基础特征如下:

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简单解释下,dhash,ahash,phash是根据基于分块等某种算法得到的基于图片RGB值的某个哈希(其详细描述可参看http://itindex.net/detail/42723 );RGB向量则是将色彩从256256256映射到较小的区间如444,然后总括图片在各类区间的遍布多变一个数组;

SIFT,SURF,GIST则不再是RGB值的某种总括,而是试图构建人能领略的图样意义,如SIFT,SURF关切图片关键点(或者领悟为关键的点)的新闻,GIST则从自然度,开放度,粗糙度等描述图像。下图是那种专业的图形处理,很伟大上有没有。

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CPU、存储、网络周密进步 “三位一体”激发更强统计力

腾讯云始终致力于加速云总结的上进历程。在技术上,腾讯云的首先代云服务器,采纳第一代KVM虚拟化架构,搭配腾讯云自研的云管理平台Vstation,协助腾讯云开服初期的Web网站服务;从第二代云服务器开首,全部架构设计进化为“KVM+全万兆双bonding网络”,在测算、存储和网络能力方面拓展了晋级,第一次投入了异构计算,大幅进步了总结性能和系统稳定,为电商、录像、游戏、金融等世界的客户提供劳动。

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其三代腾讯云服务器则展开了尤其彻底的技术创新与擢升,它根据英特尔 Xeon
Skylake至强处理器,周密协助25G双bonding网络环境,并行使了例如分布式块存储技术4.0、网络虚拟化技术2.0和KVM虚拟化技术3.0等一星罗棋布业界超越的技术。

晋级1:定制化全新电脑平台 
腾讯云第三代云服务器选用腾讯云定制AMD Xeon
Skylake至强处理器,最高睿频可达3.7GHz。与过往选拔至强种类处理器的云服务器比较,使用定制化Skylake处理器的新一代云服务器具有更高总括性能、更大内存带宽、更强存储IO性能、更低网络时延等优势。

擢升2:周详拥抱25G网络环境
数码要旨的网络架构正在从万兆转向25G,25G网络环境将成为构建下一代数据主导网络架构的主流。腾讯云第三代服务器将在今年下半年周全铺开25G网络环境,内网带宽将扩大至25Gbps,包转载率提高超100%,时延约下落30%,能到家帮助游戏业务、录像业务、金融分析等实时性须求高的政工场景。其它,腾讯云还在实验室环境下进展了100G网络建设。

提拔3:分布式块存储技术4.0 
得益于25G网络的大带宽传输,选取基于25Gb的RDMA超高性能网络框架的第四代分布式块存储技术带来了仓储性能的应有尽有提高。新生产的超高性能SSD云盘,其IOPS高达20w,性能提高10倍,能管用满意大型关周密据库(如Oracle、SQL
Server)、NoSQL数据库(Hbase、卡桑·德拉(Cassandra))、数据检索场景(如SAP
Hana、ElasticSearch)等事情场景中对云盘IO的性能须求。其余,新生产的吞吐优化HDD云盘的峰值吞吐性能可达500MB/s,性能进步5倍。

提高4:网络虚拟化技术2.0 
腾讯云选取智能网卡完成网络性能加速,提出基于智能硬件的第二代网络虚拟化方案,推出国内首款基于智能网卡的云服务器实例——网络优化型实例N1,完美解决了价值观虚拟化网络绕行到母机网卡的题目,使得网络收发包性能提高9倍,性能高达450万。

晋级5:KVM虚拟化技术3.0
新一代KVM虚拟化技术可以援助更加多的硬件虚拟化,提供越来越助长的功能。与此同时,它支持超高速热迁移,150秒内足以做到差距物理机间实例漂移,让腾讯云成为业界第二个普遍稳定应用热迁移的互联网云厂商。

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云总括正在经历全新的革命,在强大的统计力之上,业务场景正在驱动技术的更新与革命。六月25日,腾讯云正式宣布第三代云服务器(CVM)矩阵,最新的测算、存储、网络和异构总结实例第一次亮相。甘休近日,腾讯云提供的云服务器(CVM)矩阵包蕴了26款实例,全面覆盖电商、视频、游戏、金融、基因测序、智能语音、汽车、医疗、物联网等192种业务场景,开启全行业的一个钱打二十多个结提速。

1 背景

诚如图片检测的概念是人立时起来像,比如下边的俩图。

   

貌似图片的检测广泛用于图片去重,仿冒图标检测,图片检索等。本文也是依据图标相似检测的要求去做的,本意是用来打假。但是专家老中医告诉自己,打假不如推荐相似app受市场欢迎,并且不一样选取场景下大家办事的笔触也会不一样。不管了,先把一般图片识别出来

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4 show me the 效果

下边是一些貌似图标示例:

图片 9

图片 10图片 11

图片 12图片 13

图标大小缩放,添日元素,添加文(Gavin)字,颜色块变化等都是可以识其他。仿冒数量不便显示(/
□ )

作者: class=”info-item”>雷经纬 

导语: 本文从从图纸的dhash,ahash,phash,颜色分布向量到基于语义的sift,surf,gist特征,构建一套分层相似图片检测序列。本文致力于零基础单机飞快搭建一个可用的貌似图片识别系统。

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