该文介绍了缓存与性能的一些思考,作者通过数据分析指出,缓存命中率与性能并不是线性关系,只有当缓存命中率达到80%以上时,才会带来明显的性能提升。缓存与性能的关系受到业务场景、局部性等因素的影响,需要针对具体情况进行优化。作者建议,在优化缓存命中率的同时,也要注意整体性能的提升,如使用SSD、增加线程数等。优化存储系统,特别是数据库服务,也是提升性能的关键。
今年3月3日,nvidia发布了196.75 WHQL驱动。版本号为196.75,编译于2月21号,除支持新ION外,还首次加入了对GeForce 300系列显卡的正式支持。
1月11日下午,英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会,正式推出代号为“Sapphire Rapids”的第四代英特尔至强可扩展处理器、英特尔至强CPU Max系列(代号“Sapphire Rapids HBM”)以及英特尔首个数据中心GPU Max系列(代号“Ponte Vecchio”),在实现数据中心性能、能效和安全性大幅跃升的同时,为AI、云、网络、边缘和全球领先的超级计算机带来全新功能。
TIOBE 2017 年度编程语言榜单已出炉,世界上最好的语言 PHP 再度无缘年度编程语言。
关键时刻,第一时间送达! 摘要:PHP 是 Web 开发最常用的语言,自创建以来,PHP 语言经历了许多激烈的改进,其中性能是开发人员在评估新版本时考虑的主要标准之一。每个大版本的更新都会带来很多新特性和性能提升。 距离其上次(2004 年)获得年度编程语言,已有 13 年之久。而从历年 TIOBE 编程排行榜趋势图也可以看到,自 2014 年以来,PHP 总体处于持续下滑趋势。 📷 作为世界上最好的语言,PHP 的霸主地位会被撼动吗? 据 W3Techs.com 的数据显示,近年来,有超过 80% 的网站
列存储索引(columnstore index)在SQL Server 2012中已经引入,其带来性能提升的同时也有很多限制,比如对带有列存储索引的表进行INSERT, UPDATE和DELETE时,会遇到如下错误提示:
1月11日,英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会,正式推出第四代英特尔至强可扩展处理器(代号“Sapphire Rapids”),通过丰富的内置加速器提供领先的性能,解决客户在AI、分析、网络、安全、存储和科学计算领域面临的重大计算挑战,面向人工智能、云计算、数据分析等众多场景提供强劲算力。
G710、G510、G310分别定位旗舰、主流、入门级市场,依次取代现有的G78、G57、G31。
今天腾讯云正式上线第八代云服务器标准型实例 S8和内存型实例M8。基于自研服务器的高密设计与硬件升级,搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云实例S8/M8,计算性能大幅提升,对比腾讯云云服务器上代实例,整机性能提升115%,单核性能提升28%[1],内存带宽提升75%。 内置英特尔® 高级矩阵扩展(英特尔® AMX)AI加速器,推理场景性能最高提升8倍,深度学习场景性能最高提升2倍,可为主流AI带来强力支持。
系统性能设计中的一个重要概念是阿姆达尔定律(Amdahl’s Law)。阿姆达尔定律是由吉恩·阿姆达尔(Gene Amdahl)在1967年提出的,用于评估系统性能提升的理论上限,特别是在考虑并行计算时。该定律表明,系统性能提升的潜力受到系统中可并行化部分的限制。
阿姆达尔法则(Amdahl's Law)是一种用于预测计算机程序或系统改进后的理论最大性能提升的方法。这一法则由吉恩·阿姆达尔(Gene Amdahl)在1967年提出,主要用于并行计算领域,用来估算通过增加处理器数量对整体性能的潜在提升。
文章来源:阿里开发者公众号,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/MAszOfaRMinhTbLFmxDacQ
预聚合是高性能分析中的常用技术,例如,每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合,被降低到1000万条访问统计,这样就能降低1000倍的数据处理量,从而在查询时大幅减少计算量,提升响应速度。更高层的聚合可以带来进一步的性能提升,例如,在时间维按天聚合,或者通过站点而不是URL聚合。
来自腾讯的研究者们做了一个关于 agent 的scaling property(可拓展性)的工作。发现:通过简单的采样投票,大语言模型(LLM)的性能,会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性,与其他复杂方法的正交性,以及研究了其背后的原因,并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。
学术界的图像去模糊往往采用了最简单的单一假设,而真实场景的模糊往往与其他退化并存,比如压缩、下采样。
本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式:通过组合ConvNet与ViT的设计理念,本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化,进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former。ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任务上的实验结果表明:所提Conv2Former取得了优于主流ConvNet(如ConvNeXt)、ViT(如Swin Transformer)的性能。
🔍 大家好,我是猫头虎博主!今天我们要聊的是Go语言的最新动态:Go 1.21版的发行候选版。如果你是Go语言的爱好者,这里有你不容错过的最新信息和深入分析。让我们一起探索Go 1.21版的新特性和改进吧!
摘要:🐯 大家好,猫头虎博主今天带来的是关于Go语言的最新消息 - Go 1.21版本的发布!这次更新包含了众多新功能和改进,我们将深入探讨每一个亮点。👩💻 搜索词条:Go 1.21, 语言改进, 标准库, 性能提升。
本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成,提出了一种新颖的Transformer风格的“即插即用”CoT模块,它可以直接替换现有ResNet架构Bottleneck中的3✖️3卷积并取得显著的性能提升。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
随着AI和大数据蓬勃发展,Python语言成为增长最快的语言。在TIOBE最新发布的2022年03月份编程语言指数排行榜中,Python再次成功登顶,已经不再是性能无所谓的脚本语言。 从腾讯大数据产品使用经验来看,Python正深刻影响着海量应用的功能和性能。Python的动态类型为用户提供便利的同时也成为程序bug的来源和性能优化的障碍。在实际生产环境中,我们观察到Python程序总体负载占比达12~18%,性能和资源占用不确定,成为数据中心资源可用性、系统稳定性的风险点。 Microsoft、Fa
TLDR:常规推荐系统算法中的知识蒸馏往往会引入严重的偏差问题,在从教师模型蒸馏给学生模型过程中,流行度偏差会被继承甚至放大。基于这种观察,作者提出了一种分层蒸馏策略,将物品按照物品流行度进行分组,从而在每个组内进行采样,计算BPR损失,从而实现无偏。
大多数从事计算机视觉相关岗位的人基本上都使用过OpenCV。OpenCV于2000年发布首个开源版本,随着深度学习技术的深入,其在视觉产品工程化落地过程中产生新的问题。例如在移动端设备上,因包体积较大,占用储存空间和APP网络下载时间。在算力较低的AIoT设备上,性能表现不好。因此,百度视觉团队萌生了开发一个高性能图像处理库的想法。
今天给大家介绍Ji Wan等人在BMC Bioinformatics 2021上发表的文章“MATHLA: a robust framework for HLApeptide binding prediction integrating bidirectional LSTM and multiple head attention mechanism”。在HLA分子与肽的结合预测任务中,基于深度学习的预测模型虽然表现出较好的性能,但许多依赖于特定类型的HLA分子或特定的肽表位长度,且对数据量依赖较大,这导致数据量较少的HLA-C类分子和长肽表位的预测性能相对不佳。为此,作者基于双向LSTM和Multi-head Attention提出了新的预测模型,改善了HLA-C类分子和长肽表位的预测性能。
2021年5月25日晚,Arm发布了针对移动端的Armv9体系新架构,除了公布首款全面计算(Total Compute)解决方案,Arm还发布了首批基于Armv9 架构的Cortex-A CPU,为消费电子视觉体验而设计的Mali-G GPU系列,以及与之适配的系统 IP CoreLink 700。
9月14日消息,在苹果iPhone 14系列的发布会上,苹果介绍了全新的4nm制程的A16处理器在CPU上的性能提升,但是对于GPU却未进行过多介绍,因为其依然是采用了与A15一样的5核心GPU。因此,外界也认为A16的GPU性能并没有多少提升。不过,最新曝光的苹果A16处理器的安兔兔跑分显示,A16不仅CPU性能实现了提升,同时GPU性能也有了很大的提升。
在今年6月初的Computex 2024展会上,AMD正式发布了代号为“Strix Point”的新一代AI PC芯片“Ryzen AI 300系列”,首发只有“锐龙(Ryzen)AI 9 HX 370”和“Ryzen AI 9 HX 365”两款定位高端市场的型号。近日,wccftech曝光了Ryzen AI 9 HX 370/365最新的基准测试数据。
在信息化时代的浪潮中,芯片作为计算机技术的核心,其性能的提升直接关系到整个计算机系统的运行效率和用户体验。近年来,国产芯片领域取得了长足的进步,其中龙芯7A2000芯片以其出色的性能和持续的驱动更新,赢得了市场的广泛关注。随着不断的技术改进,该芯片的GPU性能更是实现了惊人的突破,相较于2022年发布时,性能提升超过了两倍,这无疑为国产芯片的发展注入了强大的动力。
当应用程序访问数据时, MySQL 将数据从磁盘读取到内存,或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作,磁盘IO操作运行速度相对较慢,需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描,频繁数据读写请求时,高并发的写入更新数据,IO操作可能成为系统瓶颈。
算法是问题的解决步骤,同一个问题可以有多种解决思路,也就会有多种算法,但是算法之间是有好坏之分的,区分标志就是复杂度。
来自腾讯与微众银行联合的命题《基于FISCO BCOS区块链底层平台+X行业的解决方案》、《基于FISCO BCOS区块链底层平台+社会治理激励方案设计和实现》、以及《基于FISCO BCOS区块链底层平台设计和实现一套底层性能提升方案》的三个“互联网”+大赛产业命题。命题详情解读如下: 命题解读:基于FISCO BCOS区块链底层平台+X行业的解决方案 命题背景:针对X行业(X行业包括但不限于绿色交通出行、溯源、版权、知识产权、供应链金融等)面临的实际问题,利用区块链的不可篡改与数据的真实、透明和可追
9月20日晚间,英伟达(NVIDIA)正式发布了全新的RTX 40系列显卡,首发推出的有三款型号,分别是RTX 4090、RTX 4080 16GB、RTX 4080 12GB,将于10月12日上市,建议零售价12999元起。
🐯 猫头虎博主在此宣布,Go 1.8正式发布啦!这个版本不仅带来了显著的性能提升,还对标准库进行了全面的改进。对于Go的爱好者和开发者来说,这无疑是一个激动人心的消息!🔍
Meta于北京时间 7 月 19 日凌晨开源了 LLaMA 的升级版:LLaMA-2,7B 到 70B 三种大小的模型全开放并且可免费商用。我们一起快速看一下新升级的 LLaMA-2 都有哪些令人激动的新特性吧。
今天我们非常高兴能够发布Apache Spark 1.6,通过该版本,Spark在社区开发中达到一个重要的里程碑:Spark源码贡献者的数据已经超过1000人,而在2014年年末时人数只有500。 那
6月13日消息,近日芬兰著名的 VTT 技术研究中心旗下的一家科技初创公司Flow Computing宣布一则爆炸性的声明称,其推出的并行处理单元 (PPU)可以“使任何 CPU 架构的性能提高 100 倍”!
在今年的秋季 GTC 上,英伟达展示了 RTX、AI、Omniverse的最新进展,还包括其在人工智能领域的新突破。下面我们一起看看今年又有哪些新花样吧。 Ada Lovelace GPU 在GTC 2022上,英伟达推出了第3代RTX架构——Ada Lovelac。据介绍,Ada GPU可实现2倍的传统光栅化游戏性能提升,对光线追踪游戏的性能提升可以高达4倍。相较上一代Ampere架构,Ada在相同功耗下可带来超过2倍的性能提升。 英伟达在 Ada 架构中引入了 DLSS 3,其可以在分辨率提升的同时
5月30日消息,当地时间周三,Arm在其全面计算解决方案(CSS)取得成功的基础上,正式发布了首款面向客户端产品的 Arm 计算子系统 ——CSS for Client,以及新的 Arm Kleidi 软件,大大简化了运行 Android、Linux 和 Windows 的台式机、笔记本电脑、平板电脑处理器的开发和人工智能(AI)的部署。
大家好!我是猫头虎,今天带来的是关于Go语言新版本——Go 1.14的发布。这个版本包含了一系列引人注目的更新和改进,对Go开发者来说,绝对是一个值得关注的重大事件。让我们一起探索Go 1.14带来的新功能和提升吧!
英特尔这些年被封为牙膏大厂,但是今年九月,第六代酷睿“Skylake”带来了焕然一新的面貌。虽然Skylake已经推出一周,但是这款几经跳票的第六代智能英特尔酷睿处理器,它的架构和48款不同的处理器在之前只有来自民间高手或专业机构众多的解读。现在,官方解读来了! 日前,第六代智能英特尔酷睿处理器的深度技术解析会在北京环球贸易中心举行。解析会上,现任英特尔公司客户端计算事业部副总裁Christopher Walker面向媒体更新了一些官方的数据。 Walker表示,现在是所有用户换掉旧电脑的最好机会,而这场解
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 将光线追踪性能大幅提升“100倍”,英特尔做到了 ! 英特尔近日合并了一个光线追踪的修复程序到开源的Mesa Vulkan驱动程序中,这个合并请求目前已经登陆Mesa 22.2。 同时,修改这个程序的英特尔Linux图形驱动程序工程师Lionel Landwerlin说道: 这个合并请求就好像将光线追踪性能提升了 “100 倍”(没有开玩笑)。 但网友们似乎不是很认可性能提升“100倍”这个说法。 我不会将这次操作称为优化,他们仅仅是修改
今天跟大家分享一篇发表在SIGIR2022上的不需要进行图数据增强的对比学习方法来进行推荐的文章。该文首先通过实验揭示了在基于对比学习范式的推荐模型中,对比学习通过学习更统一的用户/项目表示来进行推荐,这可以隐式地缓解流行度偏差。同时,还揭示了过去被认为是必要的图增强操作在推荐领域只是起到了很小的作用。基于这一发现,该文提出了一种简单的 对比学习方法,该方法丢弃了图增强机制,而是将均匀噪声添加到嵌入空间以创建对比视图。该文在三个基准数据集上的综合实验研究表明,尽管看起来非常简单,但所提出的方法可以平滑地调整学习表示的均匀性,并且在推荐准确性和训练效率方面优于基于图增强的方法。
本期和大家聊的是刚刚在2月份拿到FAST 2018最佳论文奖的一篇文章。它讨论了实现一种支持保序IO操作的设备会带来哪些好处,目前的Linux内核里处理FLUSH、FUA的方式可以参见 https://lwn.net/Articles/400541/ ,本文大部分内容来自于 blog.acolyer.org ,图表来自于论文原文。
今天,这家半导体巨头,一口气发布了Cascade Lake架构、第二代至强可扩展处理器、Optane DCPMM数据中心持久内存、Agilex FPGA、800系列以太网适配器等产品。
过去十年,图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是,全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下,对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此,图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计,图数据库至 2013 年以来,一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库,图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式,以及针对性的关系查询优化,图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外,随着数据量的持续爆炸性上涨,人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系,来获取商业上的成功,以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信,天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 看到凌晨两点都不让人睡觉的苹果,忍不住要说一声: 「苹果够持久!」 今年的第三场新品发布会,苹果带来了预热已久的新Mac系列: 与「牙膏厂」英特尔彻底分手后,苹果一口气拿出了性能提升数倍、续航史上最长的Mac系列! 如此强力且持久,得益于苹果首款自研ARM架构的芯片:M1。 M1处理器 发布会上,库克宣布的第一款产品,就是M1芯片: M1芯片专门为Mac开发的,但不是一枚单独的CPU, 而是采用了5nm制程的SoC(系统级芯片),包括了4
FreeWheel团队通过高效的敏捷开发赶在 2020 年圣诞广告季之前在生产环境顺利发布上线,整体性能提升高达 40%(对于大 batch)的数据,AWS Cost 平均节省 25%~30%之间,大约每年至少能为公司节省百万成本。
在之前的文章 《2004:当CPU温和地走入那个良夜》 中我讲到了2000年后摩尔定律的终结,CPU时钟频率定格,多核成为CPU发展的新方向,并行计算成为趋势。
webassembly是一种底层的二进制数据格式和一套可以操作这种数据的JS接口的统称。我们可以认为webassembly的范畴里包含两部分
微软发布了.Net Core 2.1正式版,纸壳CMS也在第一时间做了升级,并做了一系列的优化和调整,性能大幅提升,并解决了一些历史遗留问题,添加了一些新功能。
Coarse-to-fine(CTF)策略已被广泛应用到图像去模糊领域,常规方法通常通过堆叠多尺度输入的子网络渐进提升提升输出图像的锐利度。比如DeepBlur、SRN所采用的处理策略。
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