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......
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。
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
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。
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。
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。
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
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。
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
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。
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。
【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“
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。
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。
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）。
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。
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。
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。
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。
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始，在这一阶段，更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配，比如手机和智能手表。这些都是人工智能
2014年， Html5小游戏《看你有多色》上线2日用户数达3000万，《围住神经猫》创造了3天500万用户，1亿访问的奇迹，这都让人感受到H5技术的力量与魅力。今年初，沉寂了一段时间的H5游戏又传出了2016年的第一个重磅消息：蝴蝶互动宣布旗下《传奇世界H5》月流水突破1500万元! 据蝴蝶互动CEO凌海介绍，《传奇世界H5》游戏的成功，除了游戏本身的素质，传奇IP的影响力也非常重要。“之前蝴蝶互动做H5游戏发行，发了半年不挣钱，即使流量不错也不挣钱，我意识到是游戏不够好，于是我决定自己来做。”凌海说：“
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
引言 众所周知，在当今移动互联网大行其道的现在，基本上所有的年轻人都是使用过手机去浏览一些网站的资讯或者使用过手机去购物网站支付买过东西，但是大家有没有想过这样的网页是怎样改制作出来的呢？今天我们就来探讨一下这个问题 阅读读者具备基础 1、熟练的使用HTML和CSS 2、对HTML5和CSS3有一定的了解，这个不必深入 3、掌握JavaScript、jquery脚本语言 如果还不能具备以上基础的读者们建议你们还是去网上找一下其他的一些相关的教学贴看一看，要不然可能会跟不上下面的学习了 HTML的特殊用法 首
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。
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
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。
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。
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。
今天瑞哥给大家介绍一款神器Fiddler，并且会教大家如何用Fiddler设置代理抓取手机的http报文。
英伟达已超越台积电、三星电子、英特尔，成为全球市值最高的半导体公司。 2021年11月5日，英伟达市值达到7679亿美元。2020年11月23日其市值3241亿美元。 相比之下，台积电的市值为6100亿美元。 英特尔“只有”2096亿美元。 三星电子4023亿美元。 英伟达最初是一家设计图形处理单元（GPU）的公司，但后来将业务逐渐扩大到了神经网络加速器、CPU、数据中心及其他AI芯片。这家芯片制造商处在图形芯片和AI芯片领域的前沿，遥遥领先竞争对手AMD、英特尔、谷歌和亚马逊。到2
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。
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。
Chrome Devtools 是我们整天用的工具，多学一些小技巧还是挺有意义的。
1月4日，一加11发布，正如预期的那样，一加11没有让期待它的用户失望，顶级的硬件配置、优秀的芯片调教效果、更强的影像能力、极致的性能表现更是打破安卓手机四大不可能。
作为AI芯片的典型，目前华为、苹果等厂商都开始在NPU上发力。除此以外，开发者也在努力推进着手机端AI应用的发展。
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。
AiTechYun 编辑：nanan Aaeon公司推出了“UP AI Core”—— mini-PCIe版本的英特尔Movidius神经计算棒，用于神经网络加速，可用于UP Squared SBC和
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。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
最近在开发微信公众号网页的时候，由于手机端的各种不适配或者机型的问题出现了很多莫名其妙的bug，但这些bug只会在固定的机型或者部分手机复现，电脑端调试以及大部分手机都是没有问题的。所以需要在手机上模拟控制台输出日志来查看是否有报错。
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你听过从实时视频里“抹掉”一个人的神迹吧？很费GPU的那种，需要很强AI算力的那种，现在手机竟然就能做到了——还可以替换另一个人上去，青出于蓝。 我，见惯了AI风云的量子位吴彦祖，看完这样的下一代旗舰安卓手机， 依然感叹前所未有的强大，兴奋又激动。 因为你的下一代手机，息屏放着，没有专门打开任何应用，但听到婴儿的哭声会提醒你。 也可以根据你所在场景的不同情况调整设置，比如“感觉”你走进了会议室，自动给你设置成静音状态。 是的，你的手机，随时
这一次，骁龙 855 看起来处于领先位置了——这款芯片并没有采用神经网络处理单元，仅靠 GPU 和 DSP 的协同工作就取得了很好的效果。要知道，在上次骁龙 845 和麒麟 970 的对比中，华为芯片的 AI 性能还是高通的 3 倍多。在官方网站上，AI Benchmark 展示了对最近发布的所有带有 AI 加速器的移动芯片组的浮点和量化性能的测试结果：
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。
分享一个超好用的手机命令行高级终端软件termux，强大的安卓手机渗透工具，没有之一。
来源：ToB老人家｜作者：王戴明 ---- 人生最重要的决定 6年前，我作出了人生最重要的一个决定：转行！ 那时我还在如日中天的Oracle公司，虽然传统软件仍然是各大企业的首选，但在资本的助推下，中国SaaS开始崭露头角。 2013到2015年中国SaaS融资趋势 当时，作为典型的欧美企业，全球第二大软件公司（第一是微软），Oracle的福利非常优渥：有竞争力的薪酬，没有996，外加超长年假和各种培训机会。但是我毅然放弃这一切，选择加入一家SaaS创业公司，就在于我已经强烈感受到，传统软
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’。
1.1、工具介绍 fiddler是一个http协议调试代理工具，它能够记录并检查所有你的电脑和互联网之间的http通讯，设置断点，查看所有的“进出”fiddler的数据（指cookie,html,js,css等文件）。fiddler要比其他的网络调试器要更加简单，因为它不仅仅暴露http通讯，还提供了一个用户友好的格式。
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