工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。智能制造是推进工业互联网工业化与信息化融合的重要方向，其中预测性维护则是智能制造中非常重要的一环。
存内计算的概念早在上个世纪就已经被提出，但当时的人们寄希望于通过优化处理器设计以及工艺制程的升级，来获得性能和能效比的提升，存内计算的研究仅停留在理论阶段。随着大数据时代的到来，存内计算由于其结构特点以及摩尔定律的“失效”，被认为是提升处理器能效和性能以及加速神经网络运算的新出路。接下来我们将从存内计算的源头出发，介绍它的发展史与近期取得的成果。
5月16日，美团云正式对外发布全新品牌Logo，宣布开启AI战略，并将上线三大类AI产品，发力人工智能领域，布局云端人工智能版图
【新智元导读】本文以 Google 最新公开的 TPU 论文《在数据中心中对张量处理器进行性能分析》的译本为基础，对该论文及 TPU 进行了评价。 源起 2017年度的国际计算机体系结构年会（ISAC-2017）尚在投稿阶段时，类似“Google将公布其张量处理器的细节”的小道消息就在不停发酵。几天前，即2017年4月6日，Google在自家网站上公开了论文初稿，让大众可以在会议之前提前了解其中细节。由此Google、TPU和NN加速又再次成为热门话题。 由于相关公开资料足够丰富，足以替代类似神经网络硬
这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST/ weighted finite-state transducer）解码器，能够使用图像处理单元（GPU）实现对音频数据的在线流处理和离线批处理。这种解码器能高效利用内存、输入/输出带宽，并为最大化并行使用了一种全新的维特比（Viterbi）实现。内存节省让该解码器能比之前处理更大的图，同时还能支持更多数量的连续流。对 lattice 段进行 GPU 预处理能让中间 lattice 结果在流推理期间返回给请求者。
摘 要：边缘计算作为万物互联时代的关键技术，具有广泛的应用场景。文章首先分析了边缘计算平台在推广中面临的问题；随后从架构出发分析了典型边缘计算平台，并列举了边缘计算应用场景的需求参数，最后提出了一种边缘计算平台分类模型。
腾讯云 x CODING CODING 技术小馆，是由国内专业的一站式代码管理平台 Coding.net 主办的一系列技术沙龙，秉持服务开发者的理念，每场 CODING 技术小馆均邀请数位业内知名大牛分享技术，交流经验。 伴随云计算在各行业领域内应用场景的飞速增长，云计算正越来越多的成为个人、创业团队、企业业务计算资源（CPU、内存、磁盘、网络带宽）的首要选择。CODING 联手腾讯云，打造 Cloud Studio，开启全民快速建站云时代。 本期 CODING 技术小馆，以「快速开发，弹性部署」为主
MobileNet v1 SSD 0.75深度模型和MobileNet v2 SSD模型的基准测试结果以毫秒为单位，均使用COCO数据集的Common Objects 进行训练，输入大小为300×300 。
马斯克OpenAI要出产品了 瞄准家用机器人 由特斯拉首席执行官伊隆·马斯克（Elon Musk）和硅谷孵化器Y Combinator掌门人山姆·奥特曼（Sam Altman）联合创立的非营利人工智能
多接入边缘计算（MEC）或之前的移动边缘计算在过去几年中一直是很流行的术语，尤其是去年5G技术进入了商业阶段。MEC通常用于描述将服务推向网络边缘的概念，与雾计算等其他术语存在冲突，随着这项技术与5G、容器等基础设施技术联系在一起，其中各种混淆也越来越多。本文从电信公司的角度揭开这一技术的神秘面纱。
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍，而对于消费电子产品而言，省电是一个重要的议题。
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍，而对于消费电子产品而言，省电是一个重要的议题。 Linux 电源管理非常复杂，牵扯到系统级的待机、频率电压变换、系统空闲时的处理以及每个设备驱动对系统待机的支持和每个设备的运行时（Runtime）电源管理，可以说它和系统中的每个设备驱动都息息相关。 对于消费电子产品来说，电源管理相当重要。因此，这部分工作往往在开发周期中占据相当大的比重，下图呈现了 Linux 内核电源管理的整体架构。大体可以归纳为如下几类： 1）CPU 在运行时根据系统负载进行动态电压和频率变
AI 科技评论按：ACM 通讯（ACM Communications）在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章，带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程，以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题：专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是，这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
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。
WMWS（Wincom Monitoring Web System）为终端客户开发的在线监测管理系统，基于BS 架构。 可在浏览端实现项目管理、数据查看与下载、曲线查看等操作。系统界面风格简约、布局统一、逻辑清晰，具有极佳的操控体验。三层监测要素架构，实现了多项目、多设备、多测点无限扩展，可满足小型、中型的单（多） 项目管理。
选自Nextplatform 作者：Linda Barney 参与：李泽南、晏奇、黄小天、吴攀 FPGA 会随着深度学习的发展占领 GPU 的市场吗？英特尔的研究人员对目前最好的两种芯片做了对比。 社交媒体和物联网正持续不断地以指数级方式产出语音、视频、图像等数字数据，这带动了对于数据分析（让数据变得可理解与可执行）的需求。数据分析经常依赖于机器学习（ML）算法。在众多机器学习算法中，深度卷积神经网络在重要的图像分类任务中具有当前最高的精确度，因而被广泛采用。 在最近的「2017 现场可编程门阵列国际大会（
从计算机诞生伊始，“计算”这个词汇便随着时代的变迁不断丰富着自己的内涵，IT从业者为了提高计算效率也给“计算”赋予了更多载体，高性能计算、云计算、量子计算都在通过各个领域为计算赋能。时代发展离不开网络，本文要讨论的话题就是——网络如何与计算融合。
近年来，在云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展下，数据中心的计算能力也面临着越来越高的挑战。就数据中心的 CPU 处理器选择而言，AMD 因其最新一代 EYPC 处理器的强劲性能、低功耗以及低成本的优势逐渐赢得主流云厂商的青睐。
4) 方案生命周期长，从整体角度，综合多个游戏项目，长远来看，能节省大量重复性硬件投入成本；
随着各行各业数字化程度及转型需求越来越高，数据及高速率的网络部署已成为“重”运营资产。海量的终端数据传输到云端，侵占的资源、电量越来越多，轻量化、低成本部署成为众多企业的渴求。而这一“苦“随着微型机器学习（以下简称TinyML）、LPWAN等技术的发展，可能迎来真正的化解。
虚拟主机已经有了一段时间的历史，近几年随着其技术的不断成熟，以及其低廉的价格，成为众多站长的首选对象。但近两年云计算的出现，衍生出云服务器这个产物。这时，很多站长便对虚拟主机与云服务器应该如何选择感到困扰，不知是选择技术比较成熟的虚拟主机，还是选择最新的云服务器。
11月18日，国际超级计算大会揭晓了第18届Green Graph 500和第23届Graph 500排名榜单。华中科技大学图计算团队斩获两项全球第一！
作为国内数码产品领域的活跃品牌，小米机顶盒成功的凭借其品牌号召力跻身国内网络机顶盒市场，并且获得了一定的知名度。不过与小米一贯“为发烧而生”的口号不同，小米盒子在配置以及系统层面都算不上发烧。但考虑到小米盒子不需要抢购的属性，299元的定价能够让你买到一台能够持续获得系统更新的机顶盒，也算是物有所值了。顺带一提的是小米盒子的内置平台为 iCNTV ，系统为 MIUI TV。
作者：Daniel Berman 译者：张斌 想要重复部署你的ELK STACK更方便一点？在这篇帖子中，我们来看看如何通过使用Ansible来实现这一点。 通常，安装ELK很容易。 但是，为了开
15年6月，intel正式宣布167亿美元收购FPGA生产商Altera。此交易为该公司有史以来涉及金额最大的一次收购案例。167亿美金不是小数目，intel 为啥花这么高的代价收购一家FPGA厂商？对x86架构的计算机系统结构会带来什么影响？看我们慢慢分析。 FPGA是什么？ FPGA（Field－Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了
作者：Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
长久以来，云端的数据中心市场被视为创业公司的禁地，因为英特尔、英伟达、AMD 等巨头林立，竞争太过凶残。
机器之心报道 编辑：泽南 性能和效率都超越英伟达 A100，这样的超算我有不止十台。 我们还没有看到能与 ChatGPT 相匹敌的 AI 大模型，但在算力基础上，领先的可能并不是微软和 OpenAI。 本周二，谷歌公布了其训练语言大模型的超级计算机的细节，基于 TPU 的超算系统已经可以比英伟达的同类更加快速、节能。 谷歌张量处理器（tensor processing unit，TPU）是该公司为机器学习定制的专用芯片（ASIC），第一代发布于 2016 年，成为了 AlphaGo 背后的算力。与 GPU
2022年半导体大会正式开启，点击图片立刻参与！ 智能汽车的芯片大战，已经打响？ 作者 | 来自镁客星球的家衡 524亿颗。 这是2021年全球汽车芯片的出货量，相比2020年同比增长30%，速度远远超越其他同类型芯片。 而面对这个巨大的市场蛋糕，各路豪雄也纷纷出马，其中不乏技术实力雄厚的消费电子芯片巨头，也有饱受缺芯困扰的主机厂，甚至作为产业链最后一环的终端造车厂，也没能经受住诱惑。 造芯“新势力” 如果用智能汽车领域的名词类比，那么英特尔、高通、英伟达、华为等消费电子巨头毫无疑问就是汽车芯片的“新势力
据外媒报道，AT&T将与谷歌云进行合作，使用5G边缘计算技术，通过运行更接近于最终用户的应用程序，帮助客户提高速度和安全性。
日前，国内云服务商腾讯云宣布推出FPGA云服务器，引起了业界一阵热议，这是继国外亚马逊以及微软等企业在数据中心做出部署FPGA的尝试之后，国内首个FPGA云服务器。短短一年的时间，国内外主流云服务企业
突出优点：具有最低的成本，最低的噪声和最低的静态电流。外围器件很少，最低可为一两个旁路电容。负载响应快。
随着这几年神经网络和硬件（GPU）的迅猛发展，深度学习在包括互联网，金融，驾驶，安防等很多行业都得到了广泛的应用。然而在实际部署的时候，许多场景例如无人驾驶，安防等对设备在功耗，成本，散热性等方面都有额外的限制，导致了无法大规模应用深度学习解决方案。
关键技术有：自然语言处理（NLP）、计算机视觉、知识图谱、人机交互（HCI）、虚拟现实或增强现实、机器学习
这次GTC大会主题很鲜明，AI，一切为了AI！英伟达要把自己的AI算力发挥到极致，赋能千行百业。
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
随着社会日新月异的进步，信息技术的高速发展。房地产近年来也有了长足的发展。地产中介连锁店、加盟店星罗棋布，而且在不断扩张。在每家店面少则5台多则10多台工作站。电脑的大量使用提高了中介的形象，提高了管理效率，但也有一些不足之处，个别地产公司只有一台电脑无法共享资源，信息安全无法保障。如何能提高员工的工作效率？如何能更方便管理电脑？诸如工作站死机、中毒、数据资料存在易被盗取的危险等。同时大量的组装机使其质量无法保障，系统维护复杂。每年的维护（硬件、人员）费用居高不下,硬件更新也是一个头疼的问题；为了更好的利用计算机的软件、硬件资源，使用迷你主机解决方案，是一个不错的选择。
CentOS 8提供了虚拟化功能，它使运行CentOS 8的机器主机多个虚拟机（VM），也被称为Guest。VM使用主机的物理硬件和计算资源来运行单独的虚拟化操作系统（guest OS），KVM虚拟机作为主机操作系统上的用户空间进程。
本篇文章属于计算机组成原理的开篇之作，主讲影响计算机性能的因素与提升的计算机性能的路径。 关键词: 性能，CPU，响应时间，主频，功耗，电压，并行…
LiveVideoStack：周小鹏你好，简单介绍下自己的工作经历，以及在联捷科技负责的工作内容和感兴趣的技术方向。
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AI科技评论按：如果没有2005年的爆红，这些数以万计的陌生人或许就不会站在雨里，为台上的偶像李宇春“打 call”，而李宇春也不会在走红12年后，为台下的这些人创作一首给他们的歌——《今天雨，可是我们在一起》。 2005年，除了李宇春夺冠，其实还发生了两件事在被庆祝着：一件是英特尔正在庆祝自己入华20周年，还专门成立了一支投资基金，规划了一系列投资计划；另一件是中国计算机界正在筹备人工智能诞生50周年的纪念活动，彼时的人工智能还坐在冷板凳上。 12年后，这几条线有了一个交点：李宇春为自己的粉丝写了一首歌，
编者按：边缘计算近年来日趋火热，互联网公司、电信运营商、设备商等众多领域都在讨论边缘计算。
在医改大政策风向标的背后，是资本逐鹿试水，商业试错。互联网+医疗成为构建新时代下智慧医疗的生态圈。但是，医疗信息化就等于真正的智慧医疗吗?或者说只是智慧医疗的基础?若论更加务实的智慧医疗则是在信息化基
作为通往AGI最有潜力的一条路径，这个领域已经开始得到学界和产业界越来越多的关注。
摘要：本文将全面探讨GPU硬件技术，从硬件架构到性能评估，深入揭示显卡、显存、算力和功耗管理等关键要点。了解GPU硬件技术对于优化应用性能、加速计算任务以及推动科学研究具有重要意义。
脑机接口技术作为信息科学与神经科学等多学科交叉融合的前沿领域，在康复医学、医疗电子等领域得到了广泛关注与应用。来自清华大学的科研团队提出基于忆阻器阵列的新型脑机接口，相关研究成果日前在线发表于《nature communications》。
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AI 前线导读：有赞是一个商家服务公司，提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞，大量的业务场景依赖对实时数据的处理，作为一类基础技术组件，服务着有赞内部几十个业务产品，几百个实时计算任务，其中包括交易数据大屏，商品实时统计分析，日志平台，调用链，风控等多个业务场景，本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。
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