FPGA 编程耗时耗力，即使对专业人员来说也颇有难度。如何才能加速深度神经网络模型在FPGA上的部署？
在国内，许多人希望使用手机代理IP来访问被封锁或限制的网站或服务，但是在国内使用手机代理IP需要拥有海外网络环境。
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。
12月9日，第58届EDA首要会议DAC（Design Automation Conference）的线下部分在旧金山落下帷幕，此次会议为期五天。
全文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.04421.pdf
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
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。
随着近年来 AI 技术的兴起，视频监控、汽车、智能家居、移动设备及数据中心等对高清视频处理有了越来越高的要求。安谋科技全新视频处理器——“玲珑”V6/V8，针对主流市场的视频流媒体技术进行了大量投入，通过一系列智能权衡实现了极大优化，为所有合作伙伴提供灵活的组合和选择。LiveVideoStackCon 2022北京站邀请到了安谋科技多媒体产品经理董峰，为我们分享“玲珑”编解码融合架构助力视频多元化需求。 文/董峰 编辑/LiveVideoStack 此次是安谋科技在LiveVideoStack大会的演讲
如今，人工智能 （AI） 无处不在，从互联网核心的数据中心到互联网边缘的传感器和手持设备（如智能手机）以及介于两者之间的每个点，例如自主机器人和车辆。
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。
上一篇文章我们认识了什么是Docker，以及搭建Docker基础环境。那么今天我们就来使用Docker部署我们的第一个应用，从部署中我们加深认识关于Docker的各个组件和概念，记住这张体系结构图。
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。
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
3月29日晚间，英特尔举办了一场“数据中心与人工智能事业部投资者网络研讨会”，公布了2023-2025年的至强平台路线图，其中包括了四款新品。此外，英特尔还介绍了其GPU计算加速器、AI加速器、FPGA方面的一些规划。
从读书开始时的EPLD到大学毕业时的FPGA，一晃多年，仿若回到原点，只是很多的技能都似随风而逝，现在从IoT领域试图找回一些原来的影子，也许是为了忘却的纪念，也许是因为FPGA在物联网中有着它自己的天地。
伴随AI开放平台兴起的除了AI创业大潮，还有“AI加速器”这个源自硅谷的舶来品。本土科技企业、知名国际加速器纷纷通过新设业务或分部的方式入局AI加速器，既有腾讯这样的航母级企业走出去寻找项目，也有微软加速器这样的外来者扎根本土培育优质项目。
4月28日，腾讯AI加速器第二期项目迎来毕业礼。从全球1500个AI企业中甄选出的40个AI项目，覆盖医疗、零售、农业、机器人、无人驾驶等20多个领域，经过9个月的加速，整体估值由135亿增长到362亿，增长超268%，并形成超过50个行业解决方案。
在这一章节中，Adi Fuchs 为我们介绍了 AI 加速器的架构基础，包括指令集架构 ISA、特定领域的 ISA、超长指令字 (VLIW) 架构、脉动阵列、可重构处理器、数据流操作、内存处理。
当今时代，全球联系日益紧密，行业间的合作越发频繁。在VR这个新兴产业中，这样的合作就很常见，如“加速器计划”就是其中一种。一般来说，入选大型企业加速器计划的是些需要资金、技术支持的中小型企业，归根结底
摘要：长期以来，大多数分立加速器都使用各代 PCI-Express 接口连接到主机系统。然而，由于缺乏对加速器和主机缓存之间一致性的支持，细粒度的交互需要频繁的缓存刷新，甚至需要使用低效的非缓存内存区域。加速器缓存一致性互连 (CCIX) 是第一个支持缓存一致性主机加速器附件的多供应商标准，并且已经表明了即将推出的标准的能力，例如 Compute Express Link (CXL)。在我们的工作中，当基于 ARM 的主机与两代支持 CCIX 的 FPGA 连接时，我们比较了 CCIX 与 PCIe 的使用情况。我们为访问和地址转换提供低级吞吐量和延迟测量，并检查使用 CCIX 在 FPGA 加速数据库系统中进行细粒度同步的应用级用例。我们可以证明，从 FPGA 到主机的特别小的读取可以从 CCIX 中受益，因为其延迟比 PCIe 短约 33%。不过，对主机的小写入延迟大约比 PCIe 高 32%，因为它们携带更高的一致性开销。对于数据库用例，即使在主机-FPGA 并行度很高的情况下，使用 CCIX 也可以保持恒定的同步延迟。
Ubuntu是Linux发行版中的后起之秀，在学习Docker的过程中，绝大部分还是以Ubuntu系统为主。因此，本文介绍了Ubuntu设置root密码、Ubuntu虚拟机设置网络为桥接模式、Ubuntu安装Docker容器和Docker加速器的配置四部分。
在使用互联网的过程中，如果遇到了网络卡顿，比如图片缓存，一直转圈圈视频缓冲不出来，其实这也并不是网络不好的问题，其实就是因为该网站没有进行分发网络，也就是cdn加速。CdN加速是把多个服务器的一些静态文件储存在cdn加速服务器里面。因此，用户在访问的时候速度就会更快。这里面就包括了图片，视频等等静态文件。但是我相信很多朋友只知道cdn加速的功能，却不知道cdn加速如何在不同项目中传递的原理。
哪些FPGA（现场可编程门阵列）可以给出，将FPGA资源作为PCI设备虚拟机加速器的所有准备工作，提供给系统，是一个手动行为。
P4是一种新的高级编程语言，P4用于软件定义网络。P4用于描述数据平面的行为，这些数据平面的行为可以对应于任何转发，修改或检查网络流量的系统或设备。P4最先在网络核心应用，但服务器主导网络互联研究人员认识到P4的应用价值。部署到数据中心的智能网卡可以使用P4处理服务器主导网络互联。研究人员在服务器主导网络互联方向使用P4，降低服务器任务负荷并实现新功能。 本文介绍了P4面向服务器主导网络互联的最新研究成果。我们首先简要介绍P4。 关于P4 P4语言使用OpenFlow 匹配-行为流处理模式。 在这种方法中，
根据《全球互联网现象报告》，流媒体视频占互联网带宽流量的53.7%，OTT内容的快速增长给现有的基础设施带来了压力，CDN加速变得尤为重要。 4月，谷歌推出了Media CDN 服务，这是一个使用与 YouTube 相同的基础设施来交付内容的平台，旨在为广大客户提供全方位的自动化内容交付体验、让服务内容更加靠近于终端用户。Media CDN 加入了 谷歌 的 Web 和 API 加速 CDN 产品组合，相比于其他的CDN，谷歌声称Media CDN 具有独特之处，例如为个人用户和网络条件量身定制的交付协议
英特尔的10纳米FPGA终于来了。在四月刚刚结束的英特尔“以数据为中心创新日”中，曾经代号为Falcon Mesa的英特尔最新一代10纳米FPGA正式亮相，并正式命名为Agilex。
关心cdn加速器怎么设置的朋友，我相信肯定都是遇到了这些网站卡顿以及在生活过程中无法流畅运行的问题。那么，cdn加速器到底能不能够给我们的网站带来实时的网速提升？并且让我们的用户在使用网站的时候有更快的响应速度呢。其实这种方法早在许多年前就被很多网站所使用了，所以通过他们的实践，确实是能够使我们的网站运行速度以及访问速度大大提升的。那么，cdn加速怎么设置？我们想要设置的时候，又该从何下手呢？
题图摄于长安街 本篇转发TAP系列文章之九，Tanzu Application Platform (TAP) 的应用开发加速器。 背景 对于开发人员来说，尤其是新加入的人员来说，一直以来都有个困惑，那就是如何高效地启动应用开发。通常情况下，开发部门通过一定时间的积累，会有相关的开发规范和项目规范。 如何让新人能够最快的适应这些规范，项目该怎么建，配置该怎么写，代码依赖库有哪些，注释怎么写等等，都是需要解决的问题。否则，每个开发人员写的项目将会五花八门，到最后无人能够读懂而没法接手，更谈不上更新维护。
创业加速器在当今科技世界中发挥了重要作用，每天都会有新的加速器成立。TechStars执行董事NattyZola认为，“创业加速器可以让创业企业得到行业内专家的指导，知名导师的培训，构建有效的人脉网络。创业加速器提供的资源可以降低创业成本，让创业团队获得早期创业资本获得早期发展。创业加速器已经成为新型的商学院。”在很多方面，加速器已经是全世界创业者必经的仪式。 Gust和Fundacity撰写的研究报告深入分析了全世界的加速器项目。本报告是2014年加速器报告的系列报告，其目标是了解全球加速器行业如何发
在移动互联网时代，ARM无处不在。在从ARM成立至今的25年里，基于ARM架构的芯片全球出货量已经超过750亿。在智能手机领域，称ARM处于统治地位并不为过。 但ARM在面向消费者的计算领域取得如今的地位，时间并不长。在不到十年的时间里，在PC时代被视为牢不可破的wintel联盟（基于intel构架与windows操作系统的计算设备）已经不再是消费级互联网技术的主流。 在ARM成立25周年之际，ARM先人一步地开始思考这个问题：ARM构架会被颠覆嘛？谁来颠覆ARM？ 在五六年前，智能手机的掀起的潮流给了AR
【新智元导读】英伟达创始人黄仁勋在9月26日GTC北京的主旨演讲中，隆重介绍了NVIDIA Tensor RT 3。今天英伟达的官方博客则着重介绍了NVIDIA深度学习加速器(NVDLA)这一免费开源架构。在会后新智元对黄仁勋的专访中，黄仁勋谈到了谷歌TPU与Tensor RT 3 的区别，并表示中国整个计算机产业的技术水平已经是世界一流。 GPU 不光能做 Tensor 的处理，还能做很多其他任务 2017年5月GTC 美国的大会上，黄仁勋宣布，将开源 Xavier DLA 供所有开发者使用、修改。初期版
作者 | Karl Freund 策划 | yawei 魏子敏 编译 | 行者 Edward范玥灿 英特尔今年八月宣布将收购人工智能老将Naveen Rao创立的初创公司Nervana Systems，来扩展其在快速市场中的人工智能（AI）训练深度神经网络的能力。 英特尔是否有魄力通过收购Nervana的技术为他们的系列产品增设一个新的架构？他们是否会一如既往地坚持以CPU为中心的战略？这些都是是我们前往现场时渴望获悉答案的问题。 让我们欣慰的是，英特尔决定将Nervana作为可扩展的一部分加入系列产品
兼容性和灵活度是芯片快速杀入新市场、扩大市场范围、快速适应客户需求，减少开发周期的关键特性。目前深度学习的网络结构已走向了多样化，出现了大量的算法变种、更多的算子和复杂层次结构，这对芯片的支撑灵活度能力提出了挑战。本文通过列举目前图像视频类的典型算法、典型网络结构、典型平台和接口等方面来分析AI芯片的灵活度范围。 目前，DNN加速器会收敛于三类形态，第一类是支持通用运算的DSP或者GPU，它既可以实现神经网络运算，也可以实现其他数学运算或者通用程序，例如图像处理和语音处理，其典型特征是具有通用指令集和支持类
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
游戏专用幻兽帕鲁服务器，开机即用，超高性能，独立IP，超大内存，优质贷款，多人联机超级简便。
Docker 是一个开源工具，它可以让创建和管理 Linux 容器变得简单。容器就像是轻量级的虚拟机，并且可以以毫秒级的速度来启动或停止。Docker 帮助系统管理员和程序员在容器中开发应用程序，并且可以扩展到成千上万的节点。
修改docker.service配置文件 vim /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service 找到 ExecStart= 这一行，在这行最后添加加速器地址 --registry-mirror=<加速器地址> ，如：ExecStart=/usr/bin/docker daemon -H fd:// --registry-mirror=http://ef017c13.m.daocloud.io 添加http私库认证 --insecure
这里下载docker-20.10.8.tgz，如果无法下载可以在网盘下载： docker安装包下载 提取码：qw9f 将docker-20.10.8.tgz文件上传到系统上：
2020年9月，VMware宣布推出 Project Monterey，标志着VMware 在整体软件架构上的转变。VMware借鉴了超大规模公司的经验，并效仿AWS/Nitro的架构，将网络、安全和存储等关键基础设施功能从 x86 的复杂架构中移出，并在特定领域的硬件中加速它们的应用程序（在x86中，它们需要与昂贵的CPU服务器资源进行竞争）。 作为 Project Monterey 的一部分，Pensando Systems 正在与 VMware 合作，将他们的技术与 Pensando 分布式服务卡
提前先安装配置好 Ubuntu server 14.04.5 参考资料：Ubuntu 16.04 Server 版安装过程图文详解
从硬件加速ROS 2管道到机器人处理单元(RPU) 9线程，我很高兴地分享我们已经公开发布并开源了ROS 2硬件加速工作组机器人处理单元21子项目的设计文件。
上篇我们分享了一下容器的演进，然后用进程隔离、文件隔离、namespace、cgroups、libcontainer的几个角度展开容器的本质，本篇文章会对Docker的版本安装进行讲解并简介Docker的技术架构。
“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”的概述请看《基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC（查看公众号上篇内容）》，本篇文章是对“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”中涉及到的技术细节的介绍，希望您能有所收获。
2020年4月12日上午，北京智源人工智能研究院和北京大学高能效计算与应用中心联合主办了“AI芯片体系架构和软件专题报告会”，五位学者结合在2020年计算机体系结构顶级会议（ASPLOS和HPCA）中发表的最新研究成果。本文介绍智源青年科学家、中国科学院计算技术研究所副研究员陈晓明的《Communication Lower Bound in Convolution Accelerators》（卷积加速器中的通信下界）。
几天前，已经到第三期的腾讯AI加速器在北京搞了个复试，1500个初试项目中选出的150个项目争夺最终的50个位置，参与项目覆盖医疗、智慧城市、金融、政务、工业等多个产业细分赛道，以及5G、航空航天、机器人、IoT、音视频等前沿科技赛道。
首先，Cerebras这次确实做了非常好的宣传，各种介绍和分析也很多（详见《史上最大芯片诞生！1.2万亿晶体管超级巨无霸，专为AI设计》），我就不多说了。不管大家怎么评价，我个人还是很钦佩他们的工作的，所以拼了一张AI芯片的图，算是致敬一下给我们带来“美感”的工程师们。
初入职场的小伙伴很想知道一个fabless IC设计公司大概有哪些岗位，哪些岗位的薪水高呢？自己适合哪个岗位，以后可以有哪些发展呢？自己进入公司后可能跟哪些部门的同事合作？根据Sky的了解，略作分享。
该文介绍了使用Python编程语言和Zynq-7000芯片实现深度递归神经网络（DRNN）硬件加速器的实现和训练过程。该实现包括使用Theano数学库和Digilent PYNQ-Z1开发板，以及PYNQ-Z1板上的Zynq-7020 SoC。该实现能够提供20GOPS的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。该实现包括五个过程元素（PE），能够在此应用程序中提供20GOPS的数据吞吐量。
前面已经介绍了PHP加速器的原理和功用（参见LAMP-PHP-fpm服务器配置），xcache作为目前使用广泛的PHP加速器之一，其性能比早期的eAccelerator加速器要优良，故本次就对比一下PHP程序在执行时加速器xcache对其的性能影响。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
