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实战性价比,腾讯Arm云实例评测 - 视频云编码

在线视频市场持续快速增长,越来越多的人观看流媒体在线内容,实时视频的使用量正在飙升,为了能减少存储空间和提升网络带宽的利用率,视频编码压缩技术已经普遍被行业采用。如今的客户在视频流方面要求 360°的用户体验,除了友好的界面、简单的内容搜索方式,更重要的是接收低延迟无缓冲视频。为了满足如此高的流媒体标准,无论是个人内容提供商、初创企业和行业领先者,都开始意识到高弹性可扩展的云平台在高质量流媒体服务中不可替代的作用。借助云服务器,内容服务商可以在公有云中按需定制容量和算力,更轻松的应对突发的流量高峰和更灵活的控制成本。所以测试云服务器的编码能力有着确切的现实意义。

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如何让深度学习在手机应用上也能加速跑?看完这篇文章你就知道了

目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作,但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小(表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗);目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力,尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法,将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法:向外科医生

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