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？
都是开视频会议，为啥有些公司的会议就算天涯海角也流畅无比，而有些公司即便相隔200里，体验却恍如隔世？
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》
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
自英特尔公司推出Movidius Neural Compute Stick以来，已经有一年多的时间了。这一售价79美元的拇指大小的驱动器，装有专为加速机器学习算法而设计的系统芯片，是英特尔于2016年9月收购的芯片制造商Movidius的产品。在此期间，数千名开发人员使用它，并在数十个研究项目中亮相。
如同他的演讲题名「AI，在实践中前行」，这一届人工智能大会与半年前在旧金山举办的英特尔首届第一届 AIDC 相比，在展示硬件产品与工具、阐释其开发理念的基础之上，英特尔引入了更多为特定应用场景高度定制的案例、邀请了更多来自各行各业的合作伙伴进行经验分享。
云计算正在经历全新的变革，在强大的计算力之上，业务场景正在驱动技术的创新与变革。9月25日，腾讯云正式发布第三代云服务器（CVM）矩阵，最新的计算、存储、网络和异构计算实例首次亮相。截至目前，腾讯云提供的云服务器（CVM）矩阵包含了26款实例，全面覆盖电商、视频、游戏、金融、基因测序、智能语音、汽车、医疗、物联网等192种业务场景，开启全行业的计算提速。 腾讯云正式发布第三代云服务器矩阵，新推出网络优化型N1等在内的多款实例。 相比标准型、高IO型、内存型、计算型和FPGA型等实例类型，网络优化型N1实例采
不知道多少朋友玩过 DNF 这个游戏，这个我从小学玩到大学的 “破” 游戏，昨天竟然出手游了！
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。
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
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
大家好，我叫翟磊，来自英特尔开源技术中心。今天我演讲的主题是《基于英特尔架构的实时视频流分析系统的设计与优化》，主要会从以下几个方面进行介绍：首先，背景介绍；其次，我会通过硬件和软件两个层面，来对英特尔视觉云计算平台进行详细的介绍，但主要还是侧重于软件层面。然后，结合我们现在正在做的一个名为Intel Collaboration Suite for WebRTC的项目实践来跟大家讲述一下，如何快速地在英特尔计算平台上构建一个实时、可扩展的实时视频流分析系统，最后，我会做一些总结。
DPU芯片，跟之前的GPU、AI芯片最大的不同在于，DPU是集成多种领域加速于一体的集成加速平台。如果说GPU、AI加速芯片，是CPU+xPU单个异构计算的分离趋势，那么DPU的出现，则预示着，整个计算系统，在从单异构的分离逐渐走向多异构的融合。
论文原文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13410.pdf
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。
由于游戏行业的需求复杂，其相对较晚受到 AI 创新浪潮的影响，独特的创新周期、对游戏性和故事性的高要求，以及市场接受度和玩家期望的多样性，也延缓了 AI 在游戏中的广泛应用。再加上对经济因素和开发成本的考量，使得游戏行业在采纳 AI 技术时持谨慎态度。
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：
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。
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。
菩提：NFV不需要硬加速吗？ 至尊宝：需要吗？ 菩提：不需要吗？ 至尊宝：需要吗？ 菩提：不需要吗？ 至尊宝：需要吗？ 菩提：哎，我是跟你研究研究嘛，干嘛那么认真呢？不需要吗？ 最近，由于工作的需要，
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？
卷积神经网络目前已经广泛应用于各种任务中，但因为其参数数量与中间储存的特征图数据，它很难部署到一般端应用中。尤其是当输入图像的分辨率增加，网络储存的中间特征图将大大增加，这无疑会增加对计算资源的需求。
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。
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。
扩展深度神经网络（DNN）训练对于减少模型训练时间非常重要。高通信消耗是在多个 GPU 上进行分布式 DNN 训练的主要性能瓶颈。商汤的这项研究表明流行的开源 DNN 系统在以 56 Gbps 网络连接的 64 个 GPU 上仅能实现 2.5 倍的加速比。为解决该问题，这项研究提出了通信后端 GradientFlow 用于分布式 DNN 训练，并使用了一系列网络优化技术。
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
5月24日至5月26日，2022网络开源技术生态峰会（线上）圆满举行。本届大会由“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主办、SDNLAB社区承办。会议共设一个主论坛和5个分论坛，来自30所单位的51位嘉宾，围绕P4技术与应用、网络优化加速与智能调度、SONiC技术与应用、云原生网络与开源治理、边缘计算技术与应用等主题展开研讨交流，会议吸引5w+线上观众参与。 主论坛大咖云集星光熠熠 24日的主论坛上，中国工程院院士、江苏省未来网络创新研究院院长、网络通信与安全紫金山实验室主任刘韵
本文介绍了基于FPGA的通用CNN加速设计，可以大大缩短FPGA开发周期，支持业务深度学习算法快速迭代。通用CNN FPGA加速架构能够支持业务快速迭代持续演进中的深度学习模型，包括Googlenet/VGG/Resnet/ShuffleNet/MobileNet等经典模型以及新的模型变种。FPGA预测性能略强于Nvidia的GPU P4，但延时上有一个数量级的优化。在云端，2017年初，我们在腾讯云首发了国内第一台FPGA公有云服务器，我们将会逐步把基础AI加速能力推出到公有云上。AI异构加速的战场很大很精彩，为公司内及云上业务提供最优的解决方案是架平FPGA团队持续努力的方向。
过去十年来，神经网络的训练速度得到了大幅提高，使得深度学习技术在许多重要问题上的应用成为可能。随着摩尔定律即将走向终结，通用处理器的的改进未取得明显成效，机器学习社区越来越多地转向专用硬件来谋求额外的加速。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展和广泛应用，对计算机硬件提出了更高的要求。在AI应用中，AI芯片扮演着关键角色，它们能够提供强大的计算能力、节能的性能和高效的运行速度。本文将详细介绍AI芯片设计与优化中的算力提升、能耗降低以及硬件加速器的发展趋势，并分析其对AI技术发展的影响。
【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
利用高层次综合工具，开发者只需要编写高级语言的代码完成程序功能，就能将高级语言编写的代码综合成相同功能的 RTL 级实现 (基于 Verilog 或 VHDL)。开发者还可以通过添加一些 pragma 的方式来指示和调整高层次综合工具生成的硬件模块的架构。整体而言，利用高层次综合工具进行 FPGA 硬件开发的过程，应该是利用软件语言的表达来描述硬件模块的过程。目前，高层次综合的代码都是基于 C/C++/OpenCL 的，所以对于没有硬件设计基础的朋友来说，利用高层次综合工具可以大幅度地降低学习难度，缩短开发周期，加快设计迭代速度。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 有时候，好的训练「技巧」比蛮力堆参更有效。 现阶段，视觉 transformer（ViT）模型已经在图像分类、目标检测与分割等各样各样的计算机视觉任务中得到了广泛应用，并可以在视觉表征与识别中实现 SOTA 结果。由于计算机视觉模型的性能往往与参数量和训练时长呈正相关，AI 社区已经实验了越来越大规模的 ViT 模型。 但应看到，随着模型开始超出万亿次浮点运算的规模，该领域已经遇到了一些主要的瓶颈。训练单个模型可能耗费数月，需要数以千块
机器之心报道 机器之心编辑部 有时候，好的训练「技巧」比蛮力堆参更有效。 现阶段，视觉 transformer（ViT）模型已经在图像分类、目标检测与分割等各样各样的计算机视觉任务中得到了广泛应用，并可以在视觉表征与识别中实现 SOTA 结果。由于计算机视觉模型的性能往往与参数量和训练时长呈正相关，AI 社区已经实验了越来越大规模的 ViT 模型。 但应看到，随着模型开始超出万亿次浮点运算的规模，该领域已经遇到了一些主要的瓶颈。训练单个模型可能耗费数月，需要数以千块的 GPU，进而增加了加速器需求并导致大规
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时，通常会想到其应用程序，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同，Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节，除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验，而不关心它是如
选自arXiv 作者：陈天奇等 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法，去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比，且可以适应新型专用加速器后端。近日，这项研究的论文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》终于完成，内容包含新方法的介绍与讨论，以及 TVM 在英伟达、AMD 的 GP
近年来，机器学习(Machine Learning)领域的研究和发展可谓是与日俱新，各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷（如图像识别，自动驾驶，语音识别等），机器学习能够处理的任务也愈发的复杂。但与此同时，新的问题也随之而来，机器学习模型变得更加庞大复杂，因实时性而对算力所产生的需求也远远超乎了我们的想象。这一问题严重阻碍了人工智能（AI）产品及应用融入到人们的日常生活中，因此亟待解决。
如何进行数据缓存，我们可以在返回上加上过期时间，避免重新获取。这种做法节约了流量，且大幅提高数据访问的速度，增强了用户体验。在OKHTTP与Volley等一些网络框架中都有很好的实践。 下面进行OKHTTP，在无网络的情况下使用cache进行缓存
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。
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新，不需要写一行Javascprit代码，直接就能将深度学习模型编译到WebGL，然后在浏览器运行。 今天，华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新，不需要写任何JavaScript代码，直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL，然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow，MXNet，Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统，但它们大多专门针对小范围的硬件平台（例如服务器级GPU）进行优化，要适应其他
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。
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。
过去几十年来，计算机处理器通过减少每个芯片内部晶体管的尺寸，每两年将其性能提高一倍。随着压缩晶体管尺寸变得越来越困难，业界正在重新关注开发特定领域的架构 - 例如硬件加速器 - 以继续提高计算能力。
作为连接底层硬件和上层工作负载的桥梁，操作系统是发挥硬件潜能、保障业务质量的技术底座。自从 OpenCloudOS Intel SIG 成立后，社区和英特尔就将第四代至强可扩展处理器（Sapphire Rapids，简称为 SPR ）与 OpenCloudOS 的适配作为 Intel SIG 的首要工作。
作者 | 鲁冬雪 数字化浪潮席卷全球，企业数字化转型步伐加速，上云、AI 产业化已成为企业数字转型的必选项，这直接催生了企业对计算力的澎湃需求。在如此强劲的市场需求下，数据中心作为信息基础设施逐渐火热，正在为 5G、人工智能、大数据等新兴技术提供重要的基础算力支持。 过去三年，企业数字化转型进入“精装修”时代，单个项目投入更注重效果和速度，更加希望找到投资小、见效快能持续迭代的投资。这意味着，企业不再只关注内部的管理，也不满足于系统和应用的成功上线，更多地以终为始，从提升企业的盈利能力、降本增效的实际价值
论文: Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks
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
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
