近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之，由于高度适应大量模式识别问题，神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
随着互联网技术越来越发达，大家对于网速的要求同样非常的严格。如果网速过慢将会影响大家的网络浏览体验，但是随着各种网络加速器的出现，让大家浏览网站的速度又有了飞速的提升。很多人在玩游戏的时候正是因为有了游戏网络加速器，才不会出现各种卡顿。cdn加速是现如今非常火爆的加速方法，但是大家对如何做cdn加速并不是非常的了解。
大家为了能够拥有更加完美的上网体验，同样也是为了自己在玩游戏、看视频的时候没有任何的卡顿，在生活中一定要选择一个合适的网络加速器。在网络加速器的帮助之下能够使网络数据传输更加平稳，经历了长时间的发展以来cdn加速已经获得了很多人的认可。但是很多人使用cdn加速之后并不知道如何判断cdn已生效？其实判断方法很简单。
【新智元导读】计算机体系结构顶级会议 ISCA2016日前召开，神经网络和深度学习成为热点。新智元整理了 ISCA 2016 神经网络相关论文（包括本届会议最高得分论文），并邀美国加州大学圣塔芭芭拉分
新智元专栏 作者：UCSB谢源教授研究组 编辑：闻菲 【新智元导读】计算机体系结构顶会ISCA-18上周结束，图灵奖得主John Hennessy和David Patterson发表特邀报告，展望
导语：在过去的10-20年间，硬件技术取得了惊人的进步，但在高性能数据中心和高度受限的移动环境中却仍然不能“奢求”廉价的性能。很多人认为，硬件的下一个进步是将神经网络加速器添加到CPU + GPU集群中。然而，这可能会扼杀SoC的性能......
物联网与人工智能结合的发展趋势，对神经网络加速芯片的能效有了更高的要求。由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。
在网络使用过程中，我们经常会遇到需要提高访问速度或保护隐私的需求。IP代理和加速器都是常见的应对方案，但它们在工作原理和应用场景上存在一些区别。本文将为您深入探讨IP代理和加速器的异同，帮助您更好地理解它们的作用和适用情况，从而为您的网络体验提供有效的解决方案。
神经网络搜索(NAS)的研究极大地推动了人工智能全民化的进程，即让各行各业的应用都具有智能。
深度神经网络 (DNN) 是一种人工神经网络(ANN)，在输入层和输出层之间具有多层。有不同类型的神经网络，但它们基本由相同的组件组成：神经元、突触、权重、偏差和函数。这些组件的功能类似于人类大脑，可以像任何其他 ML 算法一样进行训练。
【新智元导读】以类似结构将产生类似功能为假设，“类脑计算”以神经形态器件构造电子大脑，绕过“理解智能”，专注“模拟智能”，或将颠覆现有计算模型并有助于弄清何为“智能”。北大教授黄铁军以客座编辑身份为“
人工智能和机器学习应用程序代表了嵌入式处理器的下一个重大市场机遇。然而，传统的处理解决方案并不是为了计算神经网络的工作负载，这些工作负载为许多应用程序提供了动力，因此需要新的架构来满足我们对智能日益增
本文为DianNao系列加速器总结的第一篇，有较多公式，简书不支持公式渲染，公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客 简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器，包括以下四个成员： DianNao：神经网络加速器，DianNao系列的开山之作。 DaDianNao：神经网络“超级计算机”，DianNao的多核升级版本 ShiDianNao：机器视觉专用加速器，集成了视频处理部分 PuDianNao：机器学习加速器，DianNao系列收山之作，可支持7种机器学习算法 DianNao系
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
而在DNS解析过程中，如果要访问的网站名为：”baidu.com”，客户端首先会在本机的hosts文件和hosts缓存中查找该域名对应的IP地址；如果本机中没有此信息，则会到我们的本地DNS进行询问该域名对应的IP地址；如果本地DNS中仍然没有该域名的IP信息时，则会由本地DNS依次向根DNS、顶级域DNS、权威DNS进行询问，最终本地DNS将IP地址发送给客户端。客户端通过IP地址向远程的源站服务器发出HTTP请求并获取相应的数据内容。
这几天小侠下班玩王者农药的时候每次都是卡成狗，官方偶尔会有个贴心提示开个迅游加速器然后暴脾气就上来了。
曾几何时，网络处理器是高性能的代名词。为数众多的核心，强大的转发能力，定制的总线拓扑，专用的的指令和微结构，许多优秀设计思想沿用至今。Tilera，Freescale，Netlogic，Cavium，Marvell各显神通。但是到了2018年，这些公司却大多被收购，新闻上也不见了他们的身影，倒是交换芯片时不时冒出一些新秀。
简介：数据中心网络带宽持续增加，加之CPU性能提升缓慢，导致数据中心网络无法沿用过去的搭建方法；那么如何设计性能优异且与网络速度同步的高效能分布式系统呢？最近出现的可编程网络交换(PNF)是一种潜在的解决方案。
我们结合2017年的 FPGA 和 ISSCC 会议上的代表性工作，给出了神经网络的一些新热点和研究趋势。
人人都在谈论SDN的后续发展，是时候将眼光从软件定义拉回到硬件重构了。这里的硬件重构不仅仅是网络架构的解耦，我们更需要关注设计范式在大变局下的应对-DSA。
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 万万没想到，我居然会跟王海峰「一起过」520！ 今天，「WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会」在线召开，百度CTO王海峰发表演讲，表示「飞桨将助力人工智能变得越来越普惠」。 2019年，在第一届Wave Summit深度学习开发者峰会上，王海峰提出，深度学习具有很强的通用性，并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，推动人工智能进入工业大生产阶段。如今，三年过去，王海峰的说法得到了验证——如今深度学习的应用已经越来越广泛，遍地开花。 数据显示，截至2022年5月，飞
自从投身智能硬件以来，又开始重新关注嵌入式领域的相关技术。这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator，作者 BRANDON LEWIS) 的短译文。
今天凌晨，谷歌一年一度的TensorFlow开发者大会在加州举行。明明应该是一场软件盛会，却被生生开出了硬件发布会的味道。
在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU上给出了相应的代码，和RTL仿真结果。在TPU中的脉动阵列及其实现和神经网络中的归一化和池化的硬件实现中，针对硬件实现中的关键模块也进行了仿真分析。但是，最终并没有给出一个可以实际运行的例子。这意味着，即使将这一部分代码应用到FPGA上，或者是实现在ASIC上后，也只有纸面性能却并不可用。
几十年来，正如摩尔定律所描述的那样，通过缩小芯片内部晶体管的尺寸，计算机处理器的性能每隔几年就可以提升一倍。但随着缩小晶体管尺寸变得越来越困难，业界将重点放在了开发硬件加速器这样的特定于域的体系架构上面，从而继续提升计算能力。
学习课件、视频作品、影视剧素材，网上海量的视频资源不断拓宽着人们的认知水平。将珍贵的视频下载到各种存储介质中长期保存，方便以后反复观看的同时，还能防止资源下架、失效、被封杀的情况出现。有关下载网络视频的软件，怎样把网上的视频下载下来的相关问题，本文将进行详细介绍。
如今网络飞速发展，在许多领域都离不开网络的帮助，也使更大网络平台的用户访问量逐渐递增，百万用户都成为网络平台的访客。所以需要更大网络平台有足够的空间容纳下此巨大数量，不仅如此，还需要加快访问速度。面对快节奏的发展，云cdn要比普通cdn更快捷，云cdn是什么就看看接下来介绍吧。
光纤能够以光的形式在世界范围内传输数据，成为现代电信技术的支柱。不过如果需要分析这些传输数据，要将其从光信号转换为电子信号，然后用电子设备进行处理。曾经有一段时间，光学被认为是未来最具潜力的计算技术的基础，但与电子计算机的快速进步相比，光学计算技术的竞争力明显不足。
不论你是或不是一个游戏玩家，最近吃鸡类游戏的火热度可见一斑。而我所在的项目团队要来干这件大事了，因为我们要实现PC端网游加速这回事，第一个目标就是绝地求生。
windows 64位可用，windows 10 64位测试通过，服务器、本地自己电脑都可以。
该论文主要围绕着深度学习应用对密集矩阵乘法（Matrix Multiply, MM）的大量需求展开。随着深度学习模型的复杂度不断增加，对计算资源的需求也日益增长，这促使了异构架构的兴起，这类架构结合了FPGA（现场可编程门阵列）和专用ASIC（专用集成电路）加速器，旨在应对高计算需求。
深度学习的发展过程中，较高的计算量是制约其应用的因素之一。卷积神经网络中，主要计算为三维的卷积计算（后简称为卷积），现有的主流处理器难以高性能，高效能的完成卷积计算。相比一般的通用计算，卷积计算中存在的大量数据复用以及计算的规则性，在硬件的微架构（后简称为架构）设计和计算优化上有很大的优化空间，由此诞生了众多针对深度学习加速的AI芯片。卷积计算过程可以表示如下
在2015 年的百度世界大会上，百度董事长兼首席执行官李彦宏宣布在最新的手机百度6.8版本中推出机器人助理——度秘(英文名：duer)，并解释了推出度秘的原因、度秘背后的技术以及度秘的未来规划。百度首席科学家吴恩达则展示了百度深度学习技术的进展，包括在噪音环境下的语音识别效果，以及基于手机深度学习引擎的iOS版脸优APP。 李彦宏：度秘及其三大基石 李彦宏表示，在各种O2O服务层出不穷、360行裂变为3600行的今天，用户对服务的需求也迅速增长，而服务的搜索过程不同于单纯的信息检索，服务需求的提出是一个动态
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 日前，英特尔旗下公司Movidius刚刚推出了一款全新产品：一个能让开发者和研究人员在终端设备部署深度学习应用程序的USB棒，售价79美元。 英特尔表示，Movidius神经计算棒(Neural Computer Stick)是世界上第一款采用USB格式的AI加速器，这个计算棒能够编译并加速边缘神经网络。而且，这款产品并不需要连接到云端，可以直接在本地实现处理。 去年4月，Movidius曾推出过一款名为Fathom的模型产品，不过因为英特
RKNN（Rockchip Neural Network）是由瑞芯微（Rockchip）推出的神经网络加速器和推理引擎。它是一种硬件加速器，专门用于在瑞芯微的处理器上执行神经网络推理任务，提高神经网络模型在嵌入式设备上的性能。
作者：重走此间路 编辑：闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x
斯皮尔伯格指导的电影《头号玩家》相信大家都不陌生，电影中高度成熟发达的VR（虚拟现实）技术是每一位科技爱好者都会憧憬的场景：
Imagination刚刚发布了有史以来最高性能的GPU IP——PowerVR图形处理器架构IMG A系列（IMG A-Series）。
原文链接: https://arxiv.org/pdf/2006.14815.pdf
人工智能、机器学习以及深度学习这些热点技术，受到了极为广泛的关注，这要归功于很多大型互联网公司对这些技术的应用，人工智能算法，例如图像或者语音识别，以及自然语言处理，我们大多数人几乎每天都会使用这样的系统和应用。
来源｜腾讯SaaS加速器二期项目-优也 ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，从而助力产业转型升级。 三期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：SaaS行业英雄集结令再发，腾讯SaaS加速器三期开启招募 近日，2021全国石油和化工行业经贸发展
尽管人工智能和机器学习应用的加速仍是一个相对较新的领域，但各种处理器如雨后春笋般涌现，几乎可以加速任何神经网络工作负载。
2017年7月21日，腾讯AI加速器首期正式启动，上千个AI创业项目经过为期3个月的选拔，最终正式入选汇医慧影等25个优秀项目。在为期6个月的加速期中，25个项目在腾讯AI加速器涵盖技术、导师、资源、市场、投资五大引擎的助力下快速成长。 而今，25个项目的总估值已经从半年前的70亿元快速增长到150亿元，其中有2个项目获腾讯投资，10+个项目与腾讯系展开业务深度合作，13个项目接入腾讯云获超千万资源扶持。现在，腾讯AI加速器二期项目开启招募！ 腾讯AI开放平台汇聚顶尖AI技术能力、专业人才和产业资源，依托腾
过去两年，不断涌现的数字化需求推动SaaS行业发展提速。未来中国SaaS行业将如何继续深入产业，洞察需求？行业参与者又将如何加速共建，深化产业“创新”？ 11月14日，腾讯SaaS加速器三期总决选在深圳腾讯滨海大厦举办。从超过1100个报名项目中脱颖而出的120家优秀SaaS企业，在现场展开激烈“答辩”，与评委深入探讨协同办公、工业制造、零售、金融、教育、出行等行业需求，角逐新一期加速器入选席位。 总决选现场，腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏发表致辞：“今年的腾讯SaaS加
简单地说，，需要服务器请到TG@Daisy9677/@Vicky105805找我，CDN是一个经策略性部署的整体系统，包括分布式存储、负载均衡、网络请求的重定向和内容管理4个要件，而内容管理和全局的网络流量管理(Traffic Management)是CDN的核心所在。
6月8日19:30-21:00，腾讯SaaS加速器一期同学企业-上海优也信息科技有限公司携手联合国工业发展组织上海·ITPO主办“科技创新 零碳未来”系列直播活动。腾讯可持续社会价值事业部副总裁许浩将以《产业互联网，赋能碳中和》为主题与大家进行分享，并同优也信息科技有限公司创始人&董事长傅源进行对话，就“没什么碳排放的鹅厂为什么要关心碳中和”这一话题展开深度交流。 近年来，全球应对气候变化进程显著加速， 将气候变化问题作为本世纪人类面临的最重大挑战之一成为全球共识。而要实现碳中和，不仅需要政策、技术、资金
系统与机器学习会议（SysML）是一个非常新的会议（始于 2018 年），针对的是系统与机器学习的交叉领域。该会议的目标是引出这些领域之间的新联系，包括确定学习系统的最佳实践和设计原理，以及为实际机器学习工作流程开发全新的学习方法和理论。
以下为演讲实录： 吴恩达：谢谢，大家好，人工智能已经在世界有很大的影响力，百度是引领人工智能发展的公司之一，今天我想跟大家分享一些我们正在做的先进技术，我也希望未来我们能把这些技术开放给我们的合作伙伴。 从李彦宏讲的一席话里我们看到语音识别重要性，百度和北京团队一起正在研究新一代的语音识别技术，让我为大家演示一下。这是一段用户手机的录音，请大家仔细听听，你能听出他在讲什么吗。来。现在请大家闭上眼睛再听一次他到底在讲什么。有时候由于噪音、口音等等，很难听清楚电话那边的人在说什么，我们把这段语音放给我们
DPDK在专注数据面报文处理的同时，一直紧跟着网络发展的脉搏以开放的姿态融合不断涌现的各种新的网络设备。从最初的普通网卡，到集成虚拟化和交换功能的高级网卡，再到各种网络SoC（片上系统）设备，到现在最热的基于FPGA的Smart NIC，DPDK一直走在软件定义的网络技术发展的最前沿。近年来，数据中心异构化的趋势出现，基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储，网络以及人工智能的加速，成为炙手可热的话题，在刚结束的APNET’18研讨会上，华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程，基于Linux Foundation的开源项目，对这种架构的支持，在软件的持续性与高质量保证上至关重要。
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