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。
支持4K60的H.265/H.264编码，支持10路1080p30的H.265/H.264解码。
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’。
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。
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。
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。
《Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文解读》
天下武功，无坚不催，唯快不破。网络江湖，亦如是。‘快’，始终是江湖侠客刀光剑影亘古不变的追求。设备底层转发加速技术历经ASIC、NPU芯片到智能网卡到FPGA，Linux内核到用户态DPDK转发，软转到P4硬件流量卸载；业务上层加速技术更是百花齐放，从TCP单边加速到双边加速，拥塞控制算法从BIC到CUBIC再到BBR，从TCP到MPTCP、0-RTT TCP，甚至颠覆性变革从TCP到QUIC等。值得注意的是现实网络应用中，TCP流量占比近70%，且呈增长态势，故而上层业务多拿TCP说事，也就见怪不怪。
虽然很早听过CDN，但对其原理处于模糊的状态。如今国内访问量较高的网站、直播、视频平台，均使用CDN网络加速技术，小编所在项目有使用CDN技术，谨以此篇学习共勉。
导语|随着出海业务的持续发展，各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案，进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术，实现各地用户的就近接入，通过高速通道直达源站区域，帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。 一、4 腾讯云网络加速总体技术架构体 1 腾讯云云产品全景图 腾讯云实际上在整个的公有云市场当中，现在已经是头部的企业，有一个比较大的市场份额以及我们现在从整个公有云不同的方向。本次分享主要是从网络方向上为大
5G的到来，对软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）提出了更加迫切的需求。
随着出海业务的持续发展，各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案，进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术，实现各地用户的就近接入，通过高速通道直达源站区域，帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。
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。
GA（Global Accelerator）全球加速，是个让人觉得“既熟悉又陌生”的行业。
“熟悉”是指，GA 不是个新词汇，你几乎能在所有公有云厂商的产品介绍下，看见 GA 这项服务。做出海、游戏类业务的人都太熟悉 GA 了，没有它 ，基本的网络连通都将成为问题。
5G边缘计算技术需求 随着5G时代的到来，许多应用场景被打开，例如高清视频、云游戏、AR/VR、工业控制、远程医疗等个人及行业应用。5G为单用户提供几十兆甚至上百兆的速率，如果所有数据都回传到云端分析终结，既增加时延，也给网络带宽成本带来极大的压力。因此5G业务不会完全终结在核心网后端的中心云平台。 边缘计算作为5G的关键技术之一，将为用户和设备提供新的网络边缘“云”服务和计算环境，将具有高带宽、低时延、本地化需求的业务下沉到网络边缘，解决时延过大、汇聚流量过大、带宽成本高等问
作为一名程序员你是否会经常会遇到GitHub无法访问(如下无法访问图片)，或者是访问和下载源码时十分缓慢就像乌龟爬行一般。今天分享一款C#开源的、跨平台的多功能Steam工具箱和GitHub加速神器：Watt Toolkit。
本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。进一步，本文将算法推广到多层的裁枝，和多分枝网络的裁枝。结果上，本文的方法减少了累积误差，且适用于各种网络结构。针对于VGG16网络，本文方法可以在加速5倍的条件下，准确率仅下降0.3%；针对ResNet，Xception网络加速2倍，准确率分别下降1.4%，1.0%
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。
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。
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。
2021年9月25日，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、网络通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB社区承办的2021中国智能网卡研讨会中，多家机构谈到了智能网卡的网络加速实现，我们对此进行整理，以飨读者。
网络offload主要是指将原本在内核网络协议栈中进行的IP分片、TCP分段、重组、checksum校验等操作，转移到网卡硬件中进行，CPU的发包路径更短，消耗更低，提高处理性能。
公元前300多年，古希腊数学家欧几里得开启了研究2p－1这类素数的先河，随后也吸引了众多欧洲数学家们的研究兴趣。其中有一位叫马林·梅森的法国人，因其最早系统而深入的研究2p－1（其中指数p是素数），人们为了纪念他，将这类数统称为“梅森数”。此后的2300多年截止至今，人类也只发现了51个梅森素数，由此可见梅森素数的探寻之艰难。
大家好，我是冯迅，目前在欢聚时代（YY）主要负责音视频传输系统和音视频直播后端系统。今天想与大家分享的是YY的媒体实时传输系统与优化实践。YY是一家专注于打造专业直播平台与直播内容的互联网公司，业务主要涵盖了BGC、UGC与其背后的多样性玩法等领域。
原文链接: https://arxiv.org/pdf/2006.14815.pdf
导语：网络卡顿一直是影响游戏体验的一大因素，也是游戏开发者和游戏运维最头痛“顽疾”，它链条长，不可控因素多。腾讯云将网络质量作为基础产品质量的重要指标，腾讯云提供的公网IP，都是经历过同当地运营商进行多轮的路由调优后上线的，上线后还会关注网络质量进行持续调优。同时为了应对网络游戏中出现的各种网络覆盖的问题也推出了不少产品，这里除了老产品的介绍，也会带来“新玩法”。
梵文《僧柢律》记载，一昼夜为480万刹那，一刹那为一念，一念为0.018秒。一念，曾诞生无数惊世变革。人类发展，科技创新，皆由每一个伟大的念想而推动。信息革命带来互联网的高速发展，让每一念的放大效应逐渐升级，我们对于体验的诉求也逐渐具象为对速度的执念。
负载均衡：负载均衡技术能平衡服务器及群众所有的服务器和请求应用之间的通信负载，根据实时响应时间进行判断，将任务交由负载最轻的服务器来处理，以实现真正的智能通信管理和最佳的服务器群性能，从而使网站始终保持运行和保证其可访问性。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
在5G和工业互联网的大背景推动下，恩智浦的合作伙伴也推出了不少基于Layerscape通信处理器核心板，比如飞凌嵌入式就先后推出的FET1012A-C、FET1043A-C、FET1046A-C、FET1028A-C四款核心板，这几款核心板都采用了Layerscape LS10XX通信处理器，在网络吞吐性能方面优势明显，而且原生网口数量也比较多，像FET1046A-C最多可以支持8个千兆网口。
全球互联网由一个个自治域（AS，Autonomous system）通过对等互联（BGP，Border Gateway Protocol）来组成，作为基础设施的网络三十年来鲜有飞跃性的技术变革。全球AS运营方的格局如同现在的世界版图，由于种种原因变得互相独立且发展水平参差不齐，相对发达的地区网络建设较好、相对落后的地区网络建设欠佳。
边缘安全加速平台 EO（Tencent cloud EdgeOne，下文简称为 EdgeOne）基于腾讯边缘计算节点提供加速和安全的解决方案，可以为电商与零售、金融服务、内容资讯与游戏等行业保驾护航，提升用户体验。EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等一体化服务。
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
智能网卡可在网络任务方面卸载服务器CPU，提供内存扩展并执行安全操作、硬件加载等关键任务，在多个网络层为服务器提供额外的计算能力。这种可编程的算力设备本身可以高速执行必要的功能，而不是使用传统基础设施中服务器的资源。随着工作负载的日益增加，越来越多智能网卡正在加速服务器性能，以减少任务等待和时延。
网站登录速度很慢的话，就会影响到网站的推广。现在很多人在建立网站的时候，为了增加网站的响应速度，都会使用cdn网络加速技术。声誉带来严重的影响。因此目前很多大的新网站都会通过一些网络技术来改善访问延迟的。那么cdn网络加速是如何实现的？Cdn适合哪些用户采用呢？
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
CPU的算力发展跟不上算力需求，所以人们考虑可以将一部分原本CPU承载的功能卸载到其他专用硬件上去处理（比如网卡），从而释放CPU算力，让其专注于处理关键的（创造经济效益的）用户业务。
为了确保PROFINET网络能够稳定和故障安全地运行，监控以太网-APL设备所承受的负载至关重要。对负载峰值的持续控制有助于防止因过载而影响单个设备的偶发断电。这是通过限制交换机端口的入站和出站数据流量来实现的，这也是IEEE(电气和电子工程师协会)的设想，因为当网络在交换机中从100 Mbps过渡到10 Mbps时，100 Mbps控制网络中更高的网络负载对于10 Mbps支线上的以太网-APL设备尤为关键。与控制网络相比，这10 Mbps毕竟只是数据吞吐量的10%。
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。
这是卷积神经网络的第十七篇文章，Google 2017年发表的MobileNet V1，其核心思想就是提出了深度可分离卷积来代替标准卷积，将标准卷积分成Depthwise+Pointwise两部分，来构建轻量级的深层神经网络，这一网络即使现在也是非常常用的。论文原文地址和代码实现见附录。
前言 为更好的满足腾讯云百万级客户的个性化需求，腾讯DCI（Data Center Interconnection）数据中心互联网络除了提供质量、成本、效率三个维度的基本保障外，迫切的需要一款产品具备灵活的差异化网络服务能力，为客户提供多维度的定制化网络服务。让我们一起走进腾讯DCI，探索如何让大象跳舞。 筑基炼己，提升网络核心能力 近几年来，腾讯DCI经历了几次重要的演进。网络的本质是为业务提供支撑和服务，所以网络的演进也应由需求驱动而非技术驱动。过去五年腾讯基础网络需求的最大
随着互联网基础设施建设的不断完善和发展，带宽的不断提速，尤其是光纤入户、4G/5G/NB-IoT各种网络技术的大规模商用，视频随时随地可看、可控、可视频会议调度指挥、可智能预警、可智能检索回溯的诉求越来越多，尤其是移动视频应用技术和智能语音技术的普及和发展，使得视频智能分析和语音智能理解支持的需求在各行各业越来越受到青睐和重视。特别是运营商业务开展中，关于视频监控、视频会议等已大范围使用视频分析技术。
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。
自2017年，我一直在使用这款主机，无论是主机速度，主机管理面板，售后服务等方面，siteground的客户体验几乎是一流的。并且siteground主机已经被WordPress.org官网推荐，可见其已经跻身一流主机行列！
越来越多人的开始讲普通安防摄像机接入网络流媒体服务器，进行网络直播。这方面的解决方案比较多，最近测试了一个比较轻巧的解决方案：EasyNVR。这个就是实现接入普通RTSP/Onvif的安防摄像机，转成RTMP和HLS流，可以在各平台上进行H5 web直播或者app直播。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一，因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。今天分享这个框架有点陈旧，但精髓！ 一、前言 目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一，因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。最近，与其他方法相比，深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现卓越的目标检测性能，其中YOLO
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。
搭建私有云时需要制作一些操作系统的基础镜像，这里也有一些持巧，在这里记录下来以备忘。 安装CentOS6操作系统 这里没有太多好说的，我是从这里下载最小安装ISO进行安装的，安装的硬盘大小为20G。安装时大部分选项都是默认的，只有分区采用了自定义分区方案，200M的boot分区，其它全部作为根分区。如果需要交换分区，以后可以使用文件分区，使用文件分区的操作方法如下： dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1G count=2 chmod 600 /swapfile mkswap -
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