ASAP: NVIDIA accelerated switching and packet processing (ASAP2) 加速网络交换和数据包处理技术
为了实现云原生,电信运营商需要一种将其工作负载与硬件细节解耦和抽象的方法。eBPF 可以提供改进的性能,简化的操作以及完整的可视性。
在2023年中国数据与存储峰会“AIGC+存储融合发展论坛”上,腾讯云存储高级产品经理熊建刚老师发表主题演讲,就高性能存储和大模型融合创新相关研究展开探讨,以及腾讯云存储的实践案例。
腾讯云官方信息显示,EdgeOne是腾讯云发布的一款面向全球客户服务的一站式整合型服务产品,作为下一代CDN,它具备安全、灵活、高效及敏捷等多重优势。EdgeOne基于腾讯全球边缘节点,为全球客户提供TCP/UDP/HTTP/HTTPS安全防护和加速一体化服务。
网络自动化是一个快速发展的领域,因此平衡好发展坚实的基础和跟上新兴技术趋势非常重要。
大家好,我是程序员鱼皮。最近我的毛发日渐稀疏啊,都是因为在搞新项目 面试鸭。这是一个面试刷题小程序,能帮大家用最快的速度刷题备战面试、并学到技术。
根据腾讯云官方信息显示,EdgeOne是腾讯云发布的一款面向全球客户服务的一站式整合型服务产品,作为下一代CDN,它具备安全、灵活、高效及敏捷等多重优势。EdgeOne基于腾讯全球边缘节点,为全球客户提供TCP/UDP/HTTP/HTTPS安全防护和加速一体化服务。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口(API)模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算,从而加速计算密集型任务。在这一节中,我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程,重点关注其关键的技术更新和里程碑。
自 23 年 8 月份 EdgeOne 开放订阅套餐后,腾讯云用户使用 EdgeOne 来为自己网站进行加速和防护的站点数量,呈现爆发式增长趋势。
—————————————————————⬇️活动规则详细请阅下文⬇️—————————————————————
其中,腾讯云架构平台部应用框架组TQUIC(https://github.com/Tencent/tquic)团队结合长期的开发和实践经验, 并与南方科技大学李清老师开展前沿研究探索,提出了一种更高效的QUIC流量转发框架QDSR。高动态内容请求和不断增长的下行中继转发服务使得7层QUIC转发工作负载过大,导致运营成本上升和端到端服务质量下降。为了解决这一问题,QDSR采用了QUIC和直接服务器返回(Direct Server Return,DSR)技术,使得真实服务器能够同时直接向客户端发送数据,消除了传统七层过重的冗余中继转发。因此,QDSR不仅仅实现了高性能、低延迟,并且几乎消除了额外的下行链路中继开销,为云服务提供商提供了一种创新且高效的解决方案。此项论文受到了USENIX ATC 2024高度认可并被录用。
2024年4月底,USENIX Annual Technical Conference(ATC)发布最新录用结果。作为计算机系统领域的顶级学术会议(CCF-A),USENIX ATC 2024吸引了来自不同领域的488篇论文投稿,最终精选出77篇具有代表性的论文。这些论文涵盖了虚拟化、系统和网络故障管理、云和边缘计算、移动和无线技术等广泛的研究领域。
EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ,提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等一体化服务,也支持用户按业务需求,配置自定义复杂访问控制规则。
假设输入的尺寸是(𝑁,𝐶,𝐻,𝑊),输出尺寸是(𝑁,𝐶,𝐻𝑜𝑢𝑡,𝑊𝑜𝑢𝑡),kernel_size是(𝑘𝐻,𝑘𝑊),可以写成下面形式 :
背景:自2006年起,构建运行于x86核心的软件型第4层负载均衡器(LB)的努力便已展开。此类LB以虚拟机形式部署,也应用于裸金属实现。超大规模云服务提供商(CSP)已在裸金属上开发出成本更低、易于部署和扩展的解决方案。CSP利用这些LB优化内部基础设施,并将其出售给订阅用户用于租赁实例。其中一种解决方案由谷歌开发并开源,名为MAGLEV,是一款云网络LB。MAGLEV是一款针对超大规模部署设计的通用LB,采用独特的加速技术提升性能。雅虎日本基于FD.io VPP开发了一款优化LB,并添加功能以实现LB即服务(LBaaS)的规模扩展。该实现使用4个核心即可达到10 Gbps的线速。现有的开源软件LB对当前用户存在性能与可扩展性限制,通常每个核心仅限约100万个并发连接和约200万包每秒(Mpps)的吞吐量。终端用户已投入大量资源试图克服以下局限,但尚未达到理想性能水平:
今天总结了一些关于「卷积神经网络」的经典论文分享给大家,希望可以给大家发论文提供一些灵感。
由低清图像恢复的高清图像采用的是MSE(Mean Square Error)作为损失函数,该损失函数会造成恢复出来的图像高频信息不足,视觉感知不佳。
思科开源软件VPP(Vector Packet Processing)技术是一种高性能的网络数据包处理软件,主要用于加速网络数据包的处理和路由。
路由是指在计算机网络中,将数据包从源地址传递到目标地址的过程。在一个复杂的网络中,数据包需要经过多个中间节点(例如路由器、交换机等)才能到达目标。路由的主要目标是确定最佳路径,以确保数据包能够高效地到达目标地址。
最近生产环境 Nginx 遇到了部分请求延迟增加200ms的情况,深入排查解决后觉得挺有意义的(包括排查过程),所以这里记录分享一下。
在当今数字化时代,网络协议是连接世界的桥梁。它们构建了互联网这个巨大的信息网络,使得设备、系统和用户能够进行数据交换和通信。网络协议涵盖了各种层次和类型,从物理层到应用层,每一层都有其特定的功能和目的。本文将探讨网络协议的重要性、工作原理以及一些常见的协议类型。
说到三层交换机和路由器,大家可能会对这两个术语感到困惑,因为它们都接收IP数据包,检查目标地址并根据路由规则传递数据包。这样看来,三层交换机就和路由器就是一样的了。事实上,它们不仅在功能上,而且在其他很多方面都存在一些差异。本文瑞哥将带大家好好了解一下三层交换机和路由器的差别。
11月24日,在LiveVideoStack Con 2023深圳站大会上,腾讯云音视频联合LiveVideoStack首次发布《2024音视频技术发展报告》。报告通过300+音视频开发者调研,40+专家一线访谈,下沉8大细分技术领域进行全面解读,涵盖音视频编解码/AI编码/多媒体处理框架/媒体传输协议/超低延迟技术/虚拟现实/AIGC/出海等领域,深入洞察音视频技术现状和未来发展趋势。
在当今快速发展的人工智能领域,数据作为AI模型训练的基石,其处理和存储方式对模型的性能有着决定性影响。特别是在AIGC和自动驾驶技术的研发中,对数据处理的要求更是严苛。
受限于光速,网络延迟总是有一个下限,是无法超越物理极限的。本人实测,使用腾讯云的云联网,中国上海到美国硅谷内网ping延迟138ms,这基本是最佳的网络延迟了。
一、CDN加速原理二、为什么使用CDN加速后端服务三、CDN加速后端服务具体实现四、存在的问题和风险
描述:在上一篇文章中,我们提到过 Server 2022 发布于 2021 年 8 月,是迄今为止(2024年3月20日 09:15:07)Windows 在服务器操作系统中最新的版本(PS: 不过听说 Windows Server 2025 也快了),它建立在Windows Server 2019之上,带来了许多针对虚拟化、存储、安全性和Windows Admin Center 管理的改进以及Azure集成,使得它成为一个更加强大、安全和高效的服务器操作系统。
一个月前,收到了腾讯云的营销短信,说是新上线了一个产品,名叫EdgeOne(边缘安全加速平台),抱着试一试的心态,我购买了一年个人版进行测试。根据我的测试,我发现这个产品性价比很高,而且和很多小厂防御CDN相比,这个产品才是真正的拥有加速效果。
当今的数据中心由数千台网络连接的主机组成,每台主机都配有 CPU 和 GPU 和 FPGA 等加速器。 这些主机还包含以 100Gb/s 或更高速度运行的网络接口卡 (NIC),用于相互通信。 我们提出了 RecoNIC,这是一种基于 FPGA、支持 RDMA 的 SmartNIC 平台,旨在通过使网络数据尽可能接近计算来加速计算,同时最大限度地减少与数据副本(在以 CPU 为中心的加速器系统中)相关的开销。 由于 RDMA 是用于改善数据中心工作负载通信的事实上的传输层协议,因此 RecoNIC 包含一个用于高吞吐量和低延迟数据传输的 RDMA 卸载引擎。 开发人员可以在 RecoNIC 的可编程计算模块中灵活地使用 RTL、HLS 或 Vitis Networking P4 来设计加速器。 这些计算块可以通过 RDMA 卸载引擎访问主机内存以及远程对等点中的内存。 此外,RDMA 卸载引擎由主机和计算块共享,这使得 RecoNIC 成为一个非常灵活的平台。 最后,我们为研究社区开源了 RecoNIC,以便能够对基于 RDMA 的应用程序和用例进行实验
GNN在许多任务上实现了最先进的性能,但在处理具有大量数据和严格延迟要求的实际应用程序时,面临可扩展性挑战。为了应对这些挑战,已经进行了许多关于如何加速GNN的研究。这些加速技术涉及GNN的各个方面,从智能训练和推理算法到高效系统和定制硬件。本综述提供了GNN加速的分类,回顾了现有的方法,并提出了未来的研究方向。
TensorRT(TensorRT )是一个高性能深度学习推理优化器和运行时引擎,用于在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。然而,在使用TensorRT时,我们可能会遇到一些错误提示。其中,一个常见的错误是:[TensorRT] ERROR: Network must have at least one output。本文将详细解释这个错误的含义,以及如何解决它。
模型速度在模型的移动端应用中十分重要,提高模型推理速度的方法有模型剪枝、权值量化、知识蒸馏、模型设计以及动态推理等。其中,动态推理根据输入调整其结构,降低整体计算耗时,包含动态深度和动态维度两个方向。如图2所示,动态网络自动在准确率和计算量之间trade-off,比静态的模型设计和剪枝方法要灵活。
2018年5月1日,OPNFV项目是Linux基金会的一个开源项目,通过参考平台开发,集成,部署和测试,促进各种开源生态系统的网络功能虚拟化(NFV)组件的开发和演变。今天宣布推出第六款OPNFV平台版本OPNFV Fraser。Fraser将NFV的状态推进到云原生应用程序和新的上游项目集成中,同时在部署和测试虚拟化网络时更好地支持用户。 📷 通过增加对云原生应用程序的支持并按需提供对NFV基础设施的访问,OPNFV提供了开发人员所需的平台和工具,最终用户正在与其积极协作验证、集成、板载和测试N
随着网站业务,用户的增多,网站也会也会随着产生越来越多媒体(图片,视频等)。这些内容将会拖慢你的网站速度,导致用户流失。根据谷歌统计:网站加载时间慢一秒则转化率减少百分之7。而面临这些复杂的网络环境,以及全球用户的访问体验,使用CDN(内容分发网络)成为了我们的最好选择之一。
在Detectron模型性能优化与部署(1)中,我们介绍了如何使用Caffe2/TRT加速Cascade R-CNN + FPN模型。我们会在本篇文章介绍如何实现FP16推理,如何实现图片输入大小可变,FP16相比FP32推理精度差别,如何避免推理精度损失,以及模型如何上线等。
是上下文单元。上下文单元节点与隐藏层中节点的连接是固定的,并且权值也是固定的。上下文节点与隐藏层节点一一对应,并且值是确定的。
接触多家客户后,发现大家的接入层架构大都如下图所示,WAF/DDoS组件客户要么选其中之一,要么都不选或自建。CLB后面挂CVM,CVM上面部署Nginx或者Kong等组件。
今晨 Google 官方发布消息,称 TensorFlow 支持动态计算图。 原文如下: 在大部分的机器学习中,用来训练和分析的数据需要经过一个预处理过程,输入的大量内容(例如图像)需要先缩放到相同的维度并分批堆栈。这使得像TensorFlow 这样的高性能深度学习程序库对所有分批堆栈的输入内容运行相同的运算图谱。批处理能力需要现代 GPU 的单指令多数据(SIMD)运算能力和多核 CPU 进行加速。然而,当输入数据的大小和结构不同时,则会出现很多问题领域,例如自然语言理解中的解析树、源代码中的抽象语法树、
许多站长是使用 LNMP 一键安装包来搭建在云主机的上的系统环境,本人的个人小站也是如此。最近在使用腾讯云的动态加速服务,而在这个 LNMP 环境下使用踩了点坑。所以在这里本文做记录下。
EdgeOne作为腾讯云边缘安全加速平台的核心产品,定位于提供高效的边缘加速和全面的安全防护方案。在云时代,随着网络应用和数据传输的不断增长,用户对网络速度和数据安全的需求也日益迫切。而边缘计算作为一种新兴的计算模式,通过将计算资源部署到距离用户最近的边缘位置,能够实现数据更快速的传输和更低延迟的响应。在这样的背景下,EdgeOne应运而生,旨在解决边缘加速和数据安全的双重需求。
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:
EdgeOne 是腾讯云推出的一款综合型服务产品,旨在为全球客户提供一站式的整合型服务。作为下一代 CDN,它具备多重优势,包括安全、灵活、高效和敏捷等。
作者简介:张雯,深圳市快传技术有限公司创始人,曾任云之讯首席架构师。此前在华为、中兴、腾讯和阿里巴巴从事音视频核心技术研发工作,有多个成功产品研发经验,2004年硕士毕业于中国传媒大学。 关于延迟,任
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云