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。
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。
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。
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......
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。
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
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
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。
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
PotPlayer是KMPlayer的原作者姜勇囍进入Daum公司后的新一代作品，目前仍有更新。由于采用Delphi编译程序的KMPlayer有一些弊端，姜勇囍为改进播放器本身的一些性能而重新用VC++进行构架。
边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合，并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能（AI），而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置，例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜，对硬件施加了不同的限制。
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。
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
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。
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
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。
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。
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。
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。
原文链接: https://arxiv.org/pdf/2006.14815.pdf
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。
自 2013 年 ALLIN 无线到今天，已经走过 10 个年头，淘宝终端统一网络库 AWCN (Ali Wireless Connection Network) 从淘内孵化，一路过来伴随着淘宝业务的发展，经历集团 IPv6 战役、协议升级演进等，逐步沉淀为阿里集团终端网络通用解决方案，是兼具高性能、多协议、可容灾、可观测的终端网络基础统一设施。
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。
---- 新智元报道 编辑：好困 David 袁榭 【新智元导读】最新超算Top500榜单揭晓！美国的性能怪兽Frontier以横扫之势拿下第一，算力超过身后468台的总和。 已经霸榜两年，完成四连冠的日本富岳终于跌落了「神坛」。 在刚刚公布的2022年全球超算Top500名单中，美国橡树岭国家实验室（ORNL）的Frontier夺得第一。 凭借1.102 Exaflop/s的HPL分数，Frontier不仅是有史以来最强大的超级计算机，它也是第一台真正的「E级超算」。 相比之下，中国的神威·
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。
【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
支持4K60的H.265/H.264编码，支持10路1080p30的H.265/H.264解码。
即主机和路由器在同一网络接口上运行IPv4栈和IPv6栈。这样，双栈节点既可以接收和发送IPv4包和IPv6包，因而两个协议可以在同一网络中共存
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）。
SuperNIC 是一种用于 AI 云数据中心的网络加速器，可在 GPU 服务器之间提供强大且无缝的连接
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。
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。
【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“
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。
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。
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。
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。
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。
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特斯拉在刚刚举办的Autonomy Investor Day上，发布了新的全自动驾驶产品，包括全新的微芯片、硬件，并称将在今年年底之前准备好全自动驾驶汽车和自动驾驶出租车RoboTaxi，为2020年在现实中部署做好准备。马斯克在发布会上还开启了疯狂预测模式，公开diss激光雷达。
我们生活在一个每天都会产生大量数据的数字信息时代。随着物联网设备、自动驾驶汽车、联网家庭和联网工作场所数量的不断增加，数据中心的数据愈加趋向饱和。因此，需要一种解决方案，使数据中心能够处理不断增加的进出和通过数据中心传输的数据量。 数据处理单元，通常称为DPU，是一种新型可编程的高性能处理器，优化执行和加速由数据中心服务器执行的网络和存储功能。DPU 就像 GPU 一样插在服务器的 PCIe 插槽上，它们允许服务器将网络和存储功能从 CPU 卸载到DPU上 ，从而使 CPU 专注于运行操作系统和系统应用程序
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。
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。
CentOS 7 (64-bit) CentOS 6.5 (64-bit) 或更高的版本
关于IPv6你需要知道的10件事 1、IPv6地址是128位十六进制数 IPv4地址是有4个数字位组(总共32位)组成的，IPv6地址的长度时128位，而且是由16进制字符组成的。在IPv4中，每个位组由0-255的十进制数字组成，位组之间由英文的句号隔开，IPv6地址由8个为组组成，每个位组由4个字符的16进制数字组成。 2、很容易识别链路本地单播地址 IPv6为不同的地址类型保留了特殊的地址头，最明显的一个例子就是链路本地单播地址都是以FE80开头的，多播地址都是以FF0x开头，这里的x是一个占位
3、稍后安装操作系统（需要在虚拟机安装完成之后，删除不需要的硬件，所以稍后安装操作系统）
在过去的几年里，IPv6已经逐渐慢慢地成为主流，但许多IT专业人士在面临IPv6时还手足无措，的确，IPv6和IPv4存在很大的不同，本文为此而写，希望能帮助你消除IPv6恐惧症。
单播IPv6地址的最后64位是接口标识符，该标识符对于Pv6地址的64位前缀来说是唯一的。
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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