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。
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。
随着大数据的发展,计算机芯片算力的提升,人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求,中国人工智能芯片行业将快速发展,预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么,如何借助AI芯片来实现特定的任务,将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此,贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
你是否也遇到了在尝试从PyTorch官方网站下载时,面临下载速度缓慢甚至超时的问题?😿 在本文中,我——猫头虎博主,将带你深入了解这个问题的原因,并提供一套详尽的解决方案。我们会探索使用国内的镜像源,如清华大学开源镜像站,来加速PyTorch的下载。本文还将包括详细的操作步骤和代码示例,确保你能够轻松地解决这一常见的技术问题。最后,我们会通过一些实用的QA和表格总结来巩固知识,一起看看这一问题背后的技术细节和未来的行业趋势。🚀
众所周知,深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测,目标跟踪等计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样,越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作;另外IoT物联设备生成的数据量通常很大,由于运营成本、时间和隐私方面的考虑,移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型,并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备,这些设备的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型根本
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测,目标跟踪等计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。 然而随着时代发展,人们更加关注深度神经网络的实际应用性能,人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型,并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备,这些平台的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制,神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
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。
活动资讯 以下是过往关于活动资讯的文章,点击对应的题目获取文章。 【D1】OFC上的腾讯声音 【D2】腾讯5G示范项目获GNTC国际大奖,推进边缘计算和网络加速等核心技术发展 (持续更新中) 鹅厂网事 一群鹅厂年轻的网络爱好者
在科学研究中,从方法论上来讲,都应先见森林,再见树木。当前,人工智能科技迅猛发展,万木争荣,更应系统梳理脉络。为此,我们特别精选国内外优秀的综述论文,开辟“综述”专栏,敬请关注。
天下武功,无坚不催,唯快不破。网络江湖,亦如是。‘快’,始终是江湖侠客刀光剑影亘古不变的追求。以至于网络江湖的所有武者,都把重点放在了网络的‘器’与‘技’上,建设广覆盖的网络节点,投入最优质的资源,同时施加多维度、多层次加速技术。所谓登峰造极者不滞于物,草木竹石均可为剑,更多的是侠客气运内功的不同,接着上篇《网络江湖内功篇之网络加速系统建设》,本篇聊聊网络质量监测技术。看似无足轻重、平平无奇,网络质量监测技术的演进和变革却是未来网络演进的出发点。
中国联通日前发布公告显示,“2018年-2019年中国联通总部ECS电子商务CDN服务”采用单一来源采购方式进行采购,腾讯云计算(北京)有限责任公司中标。
AI 科技评论按:6 月 2 日至 6 日,第 45 届国际计算机体系结构大会(International Symposium on Computer Architecture,简称 ISCA)在美国洛杉矶召开。国际计算机体系结构大会(ISCA)是计算机体系结构领域的顶级会议。本次大会共收到 378 篇投稿,收录 64 篇论文。
11月17日,持续2天的“天府杯”2018国际网络安全大赛暨2018天府国际网络安全高峰论坛在天府新区中国西部国际博览城落下帷幕。
网站登录速度很慢的话,就会影响到网站的推广。现在很多人在建立网站的时候,为了增加网站的响应速度,都会使用cdn网络加速技术。声誉带来严重的影响。因此目前很多大的新网站都会通过一些网络技术来改善访问延迟的。那么cdn网络加速是如何实现的?Cdn适合哪些用户采用呢?
天下武功,无坚不催,唯快不破。网络江湖,亦如是。本篇谈谈网络江湖的‘快’——网络加速。‘快’和‘稳’,是网络江湖永恒不变的两个话题。‘稳’,讲究的是网络的可靠性,后续另辟文章详谈。从ASIC、NPU到智能网卡到FPGA,从Linux内核到用户态DPDK转发,从软转到P4硬件流量卸载,可谓可编程转发技术演进过程中单纯设备个体层面的加速,这里也暂且不表,详细可参考网络设备的硬件形态选择初探,重点聊下整体网络业务层面的‘快’。
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。
负载均衡:负载均衡技术能平衡服务器及群众所有的服务器和请求应用之间的通信负载,根据实时响应时间进行判断,将任务交由负载最轻的服务器来处理,以实现真正的智能通信管理和最佳的服务器群性能,从而使网站始终保持运行和保证其可访问性。
2021年9月25日,由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导,江苏省未来网络创新研究院、网络通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB社区承办的2021中国智能网卡研讨会中,多家机构谈到了智能网卡的网络加速实现,我们对此进行整理,以飨读者。
AI科技评论按:ICCV 全称为 IEEE International Conference on Computer Vision,即国际计算机视觉大会)与计算机视觉模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉会议(ECCV)并称计算机视觉方向的三大顶级会议,每两年召开一次的 ICCV 今年将在意大利威尼斯举办。 由上海交通大学人工智能实验室李泽凡博士实现,倪冰冰教授、张文军教授、杨小康教授,高文院士指导的论文《基于高阶残差量化的高精度网络加速》(Performance Guaranteed Networ
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。
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。
不久前,腾讯安全发布「企业级零信任能力图谱」,受到业内人士的广泛关注。图谱从客户视角出发,结合相关零信任标准和国内外零信任最佳实践,针对企业用户如何构建零信任体系,提供具体的能力清单和指导框架,汇聚成通用性的零信任安全能力谱图,旨在帮助企业进行安全能力转型和升级。
导语|随着出海业务的持续发展,各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案,进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术,实现各地用户的就近接入,通过高速通道直达源站区域,帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。 一、4 腾讯云网络加速总体技术架构体 1 腾讯云云产品全景图 腾讯云实际上在整个的公有云市场当中,现在已经是头部的企业,有一个比较大的市场份额以及我们现在从整个公有云不同的方向。本次分享主要是从网络方向上为大
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近,第53届国际微架构大会(MICRO)在线上顺利召开。 作为计算机体系结构四大顶级会议,清华大学魏少军、刘雷波团队有两篇入选该会议论文。 这是该团队既去年斩获MICRO 2019最佳论文提名后,在体系结构顶级会议上的又一重要突破。 在会议上,他们做了两篇学术报告。 分别为: Constant-time Alteration Ternary CAM with Scalable In-Memory Architecture 一种基于可扩展存内架
【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
传输慢、断线、隐私泄漏、操作不便...不管针对个人还是企业,如何做到快速、安全、高效地传输或者同步文件(特别是大文件)一直都是个大难题,有没有一个高效且专业的解决方案?
随着出海业务的持续发展,各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案,进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术,实现各地用户的就近接入,通过高速通道直达源站区域,帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。
神经网络的压缩和加速现在已经成为一个热门课题,这个领域有多种研究方法,网络量化就是其中之一。网络量化分为输入量化和权值量化两种。而同时将输入和权值量化会造成网络精度的大幅下降。在 Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization (性能保障的高阶残差量化网络加速方法)一文中,作者针对这个问题,提出了高阶残差量化(HORQ)的方法,既能够利用网络量化带来的大幅计算加速,又能够保证网络的精度不会大幅
边缘安全加速平台 EO(Tencent cloud EdgeOne,下文简称为 EdgeOne)基于腾讯边缘计算节点提供加速和安全的解决方案,可以为电商与零售、金融服务、内容资讯与游戏等行业保驾护航,提升用户体验。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。
全球互联网由一个个自治域(AS,Autonomous system)通过对等互联(BGP,Border Gateway Protocol)来组成,作为基础设施的网络三十年来鲜有飞跃性的技术变革。全球AS运营方的格局如同现在的世界版图,由于种种原因变得互相独立且发展水平参差不齐,相对发达的地区网络建设较好、相对落后的地区网络建设欠佳。
作为一名程序员你是否会经常会遇到GitHub无法访问(如下无法访问图片),或者是访问和下载源码时十分缓慢就像乌龟爬行一般。今天分享一款C#开源的、跨平台的多功能Steam工具箱和GitHub加速神器:Watt Toolkit。
导 语 支撑全真互联网的基础网络包括实时音视频通信网络、即时通信网络和流媒体分发网络。随着社会的进步,人们对低延时即时通信的需求越来越高。本次LiveVideoStackCon 2021上海站大会邀请到了负责腾讯云千亿级底层通信网络的刘然,他为我们分享了稳健、可靠的全真即时通信网的架构与应用实践。 文 / 刘然 整理 / LiveVideoStack 大家下午好,我是来自腾讯云通信的后台研发刘然。刚刚提到全真互联网及“三合一”基础网络RT-ONE™,它具体包括了实时音视频通信网络、即时通信网络和流媒体分发
他们聚集到在一起,架上电脑,直接向Chrome、Edge、Safari、Microsoft Office 365等知名软件发起了攻击,包括ZDNet在内的不少科技媒体都被此事件震惊,纷纷跟进报道……
深圳市迅雷网络技术有限公司(纳斯达克股票代码:XNET)成立于2003年,是全球领先的共享计算与区块链技术创新企业,同时也是中国用户最多,历史最悠久的互联网品牌之一。
想必大部分开发者都知道,边缘加速是通过在全球范围内部署分布式边缘节点,将内容和应用程序缓存到离用户最近的位置,从而实现更快速、高效的内容传输和应用访问。而EdgeOne在此基础上,注重安全加固,通过提供安全防护机制和强化的安全策略,确保用户数据和应用的安全性,这种边缘加速与安全加固的结合为用户提供了更可靠、安全的网络加速服务。
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。
根据最新报告,勒索软件泄露事件增加了 13%,超过了过去五年的总和。Verizon Business 2022 数据泄露调查报告(2022 DBIR)揭示了今年严峻的网络安全形势,并详细介绍了影响国际网络安全格局的焦点问题。除了勒索事件的增加,它还发现82%的网络漏洞涉及人为因素,包括社交攻击、人为的错误等。除此之外,62%的系统入侵事件中,也发现威胁参与者会危害其合作伙伴。
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......
网络offload主要是指将原本在内核网络协议栈中进行的IP分片、TCP分段、重组、checksum校验等操作,转移到网卡硬件中进行,CPU的发包路径更短,消耗更低,提高处理性能。
原文链接: https://arxiv.org/pdf/2006.14815.pdf
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
来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本文从分析图计算应用 和图神经网络的执行特征出发,对专用图处理加速架构进行了探索。 来自中科院计算所的严明玉博士论文,入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单! https://www.ccf.org.cn/Focus/2022-12-08/781244.shtml 图计算应用和图神经网络是处理图数据的核心应用,被广泛应用于各个领 域。图数据处理应用特有的执行行为导致传统的通用架构无法高效地执行上述 应用。随着智能万物互联时代的来临,上述应用急需高效的硬件
作为新兴信息产业的重要应用领域,物联网的万亿级别市场正在逐步形成,超万亿级的设备和节点将通过物联网技术实现万物互联和万物智联。受限于体积、重量和成本等因素,物联网节点(如可穿戴设备、智能家居节点、无线传感器节点、环境监测节点等)需要在微型电池或能量收集技术进行供电的情况下,能够持续工作数年乃至十年以上,这对芯片提出了苛刻的低功耗要求。 目前,降低物联网芯片功耗的主要研究方向是基于周期性工作模式的专用型唤醒芯片(例如:专用语音识别唤醒芯片),通过让芯片处于周期性的“休眠-唤醒”的切换状态,来实现降低功耗的目的;然而,物联网节点通常工作在“随机稀疏事件”场景下,为了避免丢失随时可能发生的事件,通常需要“休眠-唤醒”的频率远高于事件的真实发生率,从而导致了严重的功耗浪费。
根据国际行业研究及咨询机构Gartner在2019年CDN市场报告《Market Guide for CDN Services》,腾讯云再次获得「功能最全面」评价,成为中国唯一一家连续两年在Gartner报告中获此评价的CDN厂商。 Gartner评价的能力维度包括: 网络加速性能 边缘高级服务 Web应用程序/API 保护 流媒体支持 高级数据分析 专业服务 报告指出,使用腾讯云CDN的客户大多是互联网公司:电子商务、直播和点播的平台,及游戏厂商等。这类企业往往在高并发、超低延迟上有严苛的要求。 以
近日,中国网络安全产业联盟(CCIA)公布了“2020年优秀网络安全解决方案和网络安全创新产品评选活动”结果,腾讯零信任安全管理系统iOA(以下简称“腾讯iOA”)基于在零信任领域的创新实践,捧回“2020年网络安全创新产品优秀奖”和“2020年网络安全创新产品最具投资价值奖”双料大奖,并荣登最具投资价值榜单第一位。
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