本文探讨了神经网络加速器在数据中心中的重要性，并提出了几种主要的神经网络加速器架构。这些架构包括基于GPU的架构、基于FPGA的架构和基于ASIC的架构。作者还讨论了这些架构的优缺点，并展望了未来神经网络加速器的发展方向。
本文主要探讨了在深度学习领域，CPU和GPU作为两种主要的计算架构，在计算效率和硬件成本方面所存在的差异。作者详细分析了CPU和GPU在计算核心数量、内存带宽、能源效率、芯片面积等方面的不同，并指出GPU的内存带宽瓶颈和相对较低的计算效率是其主要的局限性。同时，作者还探讨了将深度学习模型部署到云端和嵌入式设备上所面临的挑战，并展望了未来可能的发展方向。
一、概述：通用 == 低效 作为通用处理器，CPU (Central Processing Unit) 是计算机中不可或缺的计算核心，结合指令集，完成日常工作中多种多样的计算和处理任务。然而近年来，CPU在计算平台领域一统天下的步伐走的并不顺利，可归因于两个方面，即自身约束和需求转移。 （1）自身约束又包含两方面，即半导体工艺，和存储带宽瓶颈。 一方面，当半导体的工艺制程走到7nm后，已逼近物理极限，摩尔定律逐渐失效，导致CPU不再能像以前一样享受工艺提升带来的红利：通过更高的工艺，在相同面积下，增加更
本文介绍了异构计算在云计算领域的发展现状、技术挑战和应用前景，并分析了FPGA在云计算加速中的优势和挑战，同时探讨了FPGA在云服务中的具体应用案例。
1 背景 随着以数据中心为核心的云计算的兴起，传统计算领域不断被蚕食。各大公司纷纷出手，构成形如战国七雄的乱战格局：Amazon、Google、Facebook、Microsoft、阿里、腾讯、百度。 在吃瓜群众眼中，云计算体大量足，实力强劲，于是，以机器学习、物联网、视频、科学计算、金融分析等大数据制造者为首的大量任务在云端构成了长长的计算队列。思科云指数报告指出，预计到2020 年，全球 92% 的数据流量将来自云计算，将从2015 年的每年 3.9 ZB 增长 3.7 倍，到 2020 年达到 14
车联网的整体网络架构可划分为无线侧、有线侧和服务端三个部分，各自包含关键组件，共同构建出强大而稳固的网络基础。
在云计算构建过程中，容灾备份一直都是个令人神经紧张的话题，大型公司会使用SAN进行备份，但当整个数据中心出现故障的时候，即使SAN也不保险。因此，他们还会在异地创建新的数据中心，但这也意味着成本高企。
作者 | Ajay Ohri 翻译 | 丁雪 校对 | ValaWong 如今，几乎所有领域或业务活动正在通过SMAC进行数据转换。SMAC指的是社交（Socia）、移动（Mobile）、分析（Analytics）和云服务（Cloud）。这个改变的影响已经涉及到包括组织、人员与产品在内的范围。在本文中，我们将通过使用云计算让你提高数据分析能力。 我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念（请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南
随着近年来互联网产生数据量前所未有的增加，各种计算也是层出不穷，什么网格计算、边缘计算、云计算、雾计算、霾计算等，还TM有霾计算，即使身在IT行业，也很容易被这些“计算”弄得云山雾罩。
这是一场由互联网边缘发迹的革命。Google、Amazon、BAT等重量级科技巨头玩家，此前早已盯准了云端的超级赛道。随着AI和分布式计算的发展，另一场革命风暴在边缘开始酝酿。
第一次听说“云”的时候还是出自几年前湖南卫视《天天向上》一名互联网公司技术人员之口。当然，云计算的概念要比这早得多，云计算最早出自 Google 首席执行官埃里克·施密特之口，当时是 2006 年。
原文链接：https://www.zhihu.com/question/19751763/answer/95871992
1.虚拟化技术：虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术：研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术：解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术：针对大数据或复杂计算应用，解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术：解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术：解决云计算系统的访问安全性、数据安全性（包括数据私密性）等问题 7.云计算应用：面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
本文介绍了深度学习的异构加速技术，包括基于FPGA、GPU、TPU等不同架构的加速方案。这些方案通过优化计算、存储和互联等关键环节，提高了深度学习的计算性能。同时，针对带宽瓶颈和算力伸缩等挑战，异构加速技术也展示了强大的潜力。
物联网其实是互联网的一个延伸，互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序，无非都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，除了计算机外，没有涉及任何其他的终端（硬件）。
三者之间成熟度最高的也就是云计算，在云计算的发展过程中发酵出边缘计算（Edge Computing），甚至碰撞出来一个雾计算（Fog Computing）。
机器之心报道 机器之心编辑部 AI 时代应该构建什么样的 GPU？这家创业公司给出了自己的答案。 去年 5 月，1750 亿参数的超大预训练模型 GPT-3 让世人惊艳，AI 模型体量大规模增长之后产生的效果出乎预料，引发了新一轮的技术发展。今年，一些 AI 模型的体量已经达到了万亿参数，这样的超级模型需要无数 GPU 进行并联计算。 然而不断膨胀的算力需求成为了挑战：摩尔定律已逐渐走向尽头。而在算力之外，硬件功耗与散热的挑战也阻碍着 AI 应用的落地。 7 月 10 日，在上海举行的 2021 年世界人
本文从应用背景的角度论述了Google研制Tensor Processing Unit（TPU）并将其应用于数据中心的原因。在后续的技术篇中，文章会从技术架构的角度，并结合其论文来详细讨论。
很多用户在初次选择云服务器商家的时候，往往不知道怎么选择哪个云服务商好，因为国内云服务商众多，各有各的特点，但是目前选择腾讯云的用户越来越多了，我们就来说说为什么上云要首选阿里云。
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
一、MySQL简单复制相关概念： mysql复制的意义：Mysql复制是使得mysql完成高性能应用的前提 mysql复制的机制： SLAVE端线程: IO thread: 向主服务请求二进制日志中的事件 当读取完毕后，IO线程将进行睡眠，当主服务器有新数据时，则主服务器唤醒从服务器的IO线程 SQL thread：从中继日志读取事件并在本地执行， 如果二进制日志开启式，同样会记录二进制日志，但为了节约空间和提高性能，需要关闭从服务器不能执行写操作，如果执行写操作则和主服务器不同步。 MASTER端
上一章节，我们从0开始搭建了一个基于腾讯云ES集群的日志分析系统，并通过Kibana图形化工具进行了可视化展示。我们模拟了Logstash收集业务系统的日志并将数据同步到了腾讯ES集群。同时我们也知道Elasticsearch 的几个应用场景。那么今天我就带大家来实现它的第二个常用场景 搜索服务。我们用的框架是：腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务
对于物联网，最重要的是在互联网中设备与设备的通讯，现在物联网在internet通信中比较常见的通讯协议包括：HTTP、websocket、XMPP、COAP、MQTT
http://baozitraining.org 微服务构架是近年来比较流行的服务端应用构架，由其非常好的可伸缩性，稳定性以及灵活的协同开发模式而著称于世。越来越多的公司都或多或少地开始采用微服构架
本人最不喜欢的就是重复造轮子，所以TeraCloud是啥，如何申请，请参考这篇文章： https://liyuans.com/archives/TeraCloud.html 接下来切入正题，如何把提供WebDAV的网盘挂载到本地作为本地磁盘？ 废话不多，先上代码再解释： #!/bin/bash #webdav挂载到CentOS服务器 #by 刺猬 echo "本脚本作为https://nanao.teracloud.jp的webdav挂载到Linux服务器" echo "其他服务器修改webd
自CDN诞生起，已经经过了传统CDN、云CDN和共享CDN三代，但是它们都没有能够跳出传统CDN的技术范围，没有实现实质上的成本优势。边缘计算虽然是新兴的技术，但是许多企业巨头，例如思科、英特尔、华为、中兴等都已经加入其中，CDN跟边缘计算的理念都是要在尽可能接近数据产生的边缘对数据进行处理，相对于其他技术，CDN到边缘计算的转变是否能近水楼台先得月呢？
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Vishnu Subramanian 编译 | 糖竹子，元元，钱天培 今天是9月2日，在一片欢（ai）声（sheng）笑（tan）语（qi）中，我们又迎来了快乐的新学年！小伙伴们，开学季快跟文摘菌一起闭着眼睛念：“我爱学习，学习使我快乐！” 今天，对AI有兴趣，又不知道如何开始的胖友们可是有福气啦！我们为大家带来了一篇关于机器学习课程推荐的文章，将从授课人、课程内容、课程亮点、课程局限和费用，等5个角度，对市面上热度较高的三门课程进行剖析。 深度学习课程不知道何
托管到腾讯云容器服务，我们的公众号“magiccodes”已经发布了相关的录屏教程，大家可以结合本篇教程一起查阅。
当地时间3月18日，人工智能（AI）芯片龙头厂商英伟达在美国加州圣何塞召开了GTC2024大会，正式发布了面向下一代数据中心和人工智能应用的“核弹”——基于Blackwell架构的B200 GPU，将在计算能力上实现巨大的代际飞跃，预计将在今年晚些时候正式出货。同时，英伟达还带来了Grace Blackwell GB200超级芯片等。
用休息时间零零散散写完了网络麻将游戏，感觉其中有不少值得记录的东西。 基础数据结构 数据结构确定决定了程序的开发难易程度，就像是游戏的骨架，对于电脑AI难度设定和玩家的游戏体验起着决定性的作用。 0、麻将ID构架 用一维数组PAICAPTION(143)来记录每张牌的ID和文字信息，数组内容为文字描述，下标用作ID(0-143，共144张牌) 1、胡牌判断基本构架 用一维数组来记录各个牌型的数量，例如 int PAI[38] = { 0,
时间：2018 年 6 月 9 日 13:00 ～ 2018 年 6 月 9 日 18:00 地点：浙江杭州西湖区华星路 96 号互联网金融大楼 6 楼 报名限额：200 人 关于 GraphQL GraphQL 作为 Facebook 在 2012 年开发的 API 查询语言，一直作为 Facebook 的手机端研发和升级的主要支撑力量，在 2015 年进行了开源和公开说明，一经发布就受到了很多开发者的关注。 但在国内，许多团队和开发者个人对于 GraphQL 的理解还仅限于一些 demo 示例，了解通
为了更广泛地向企业领域推进，需要引入 64 位构架。同时也需要在 ARMv8 架构中引入新的 AArch64 执行状态。AArch64 不是一个单纯的 32 位 ARM 构架扩展，而是 ARMv8 内全新的构架，完全使用全新的 A64 指令集。这些都源自于多年对现代构架设计的深入研究。更重要的是， AArch64 作为一个分离出的执行状态，意味着一些未来的处理器可能不支持旧的 AArch32 执行状态。 虽然最初的 64 位 ARM 处理器将会完全向后兼容，但我们大胆且前瞻性地将 AArch64 作为在 ARMv8 处理器中唯一的执行状态。我们在这些系统中将不支持 32 位执行状态， 这将使许多有益的实现得到权衡，如默认情况下，使用一个较大的 64K 大小的页面，并会使得纯净的 64 位 ARM 服务器系统不受遗留代码的影响。立即进行这种划分是很重要的，因为有可能在未来几年内将出现仅支持 64 位的服务器系统。没有必要在新的 64 位架构中去实现一个完整的 32 位流水线，这将会提高未来 ARM 服务器系统的能效。这样回想起来， AArch64 作为在 Fedora ARM 项目中被支持的 ARM 构架是一个很自然的过程： armv5tel、armv7hl、aarch64。新的架构被命名为：aarch64，这同 ARM 自己选择的主线命名方式保持一致，同时也考虑到了 ARM 架构名与 ARM 商标分开的期望。
近两年，“野蛮生长”的国内游戏市场开始趋于成熟，开发者及运营者都将面临更激烈的用户争夺。但开发者往往在突破核心玩法、提升游戏品质、保障运维质量、抵御恶意攻击等方面，遇到诸多挑战，而游戏运营者也在为更为优质的“流量”忧愁。6月13日腾讯云游戏开发者技术沙龙，将携手武汉数字创意与游戏产业协会，为各位游戏人献上一场关于游戏技术生态及如何利用腾讯云开放的社交能力做好游戏运营的分享会。
前阶段看到一篇文章，说以往花费数周时间才能完成的网站，现在使用 Meteor 只需要几小时 很好奇Meteor是个什么技术？怎么大幅提高开发效率的？就了解并试用了一下 Meteor的中文是“流星”，了解后发现它的确如“流星”一样飞快，对于创业团队和快速原型开发真是太适合了，值得学习和使用 Meteor 是什么？ Meteor 是一个基于 nodejs 的全栈实时开发平台，目前只支持 Mac、Linux，Meteor还引入了 Cordova，支持快速封装 IOS、Android 移动应用 全栈 基础构架是 N
对于AI行业，算法、算力和数据是三大基础要素。深度学习模型的不断优化带来的算法的成熟应用，5G网络以及边缘、终端的普及让海量数据的获取和传输变得唾手可得，而将算法和数据协调统一处理的算力资源就成为当前AI发展的关键制约因素了。
早上九点，华为在全联接大会上正式对外发布了AI发展战略和相关产品及解决方案，其核心要点就是华为要打造包括芯片、芯片使能、硬件、训练和推理的框架的全栈方案、以及面向云、边缘和端的全场景解决方案。
Wappalyzer 网站是一个可以分析不同网站所使用的各种技术的工具，对于有自身经验的网站开发者而言可以通过代码开分析网站的构架和所采用的技术，不过现在你可以通过工具来获得网站技术的参数报告了。
原文地址：Google Finds: Centralized Control, Distributed Data Architectures Work Better than Fully Decentralized Architectures 初次翻译，如有错误请指出。
近来，对于很多新兴创业型公司来说，选用RIA技术来实现他们的创意和服务已经不是什么新鲜的事情了。正处于起步阶段的基于Adobe Flex技术的Babbel就是其中一个例子。为了让读者能够对如何设计和实现一个应用Flex技术的新起步应用的构架有一个深刻的了解，InfoQ就此采访了Babbel背后运营公司Lesson Nine GmbH的CTO－Thomas Holl。 Holl首先这样描述Babbel： Babbel是一个基于社区的在线语言学习工具。Babbel.com提供德语、英语、法语、意大利语及西班牙
贵金属是指在地壳中储量稀少，价格比较昂贵的金属，这类金属具有化学稳定性、耐溶性，延展性、并且光泽艳丽、因用途广泛但存量稀少，所以价格很高。通常包括金、银、铂、钌、铑、钯、锇、铱等八种金属元素。贵金属首饰包括各种发饰、颈饰、手饰、首饰、耳饰等。
Level 1：辅助人工驾驶，可实现单一的车速或转向控制自动化，仍由人工驾驶（如定速巡航、ACC）。
历年来，央视的春晚都是潮流的风向标，反应了当下最流行的趋势。而2019年春晚的主角，无疑就是人工智能：不仅首次采用AI主持人，幕后也用到了大量的人工智能技术。
本文介绍了神经网络加速器的研究进展，包括硬件架构、编译器和算法优化等方面的内容。
Python优势的最大有点就是比其他语言更简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，欢迎大家学习参考。
一、综述 在“深度学习的异构加速技术1”一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种： A、流式处理与数据复用 B、片上存储及其优化 C、
一直想找到一个合适的构架来开发WebGIS,以前一直用的是Web ADF，然而经常遇到很大的技术阻力，因为，自己的JAVASCRIPT不怎么好，所以一直想尽量避免，现在看来，这个想法完全是错误的，想要做出动态性能很好的网页，不可能和JS避开的。
近年来，我身边的朋友有很多都从web转向了游戏开发。他们以前都没有做过游戏服务器开发，更谈不上什么经验，而从网上找的例子或游戏方面的知识，又是那么的少，那么的零散。当他们进入游戏公司时，显得一脸茫然。如果是大公司还好点，起码有人带带，能学点经验，但是有些人是直接进入了小公司，甚至这些小公司只有他一个后台。他们一肩扛起了公司的游戏后端的研发，也扛起了公司的成败。他们也非常尽力，他们也想把游戏的后端做好。可是就是因为没什么经验，刚开始时以为做游戏服务器和做web差不多，但是经过一段时间之后，才发现代码太多，太乱了，一看代码都想重构，都是踩着坑往前走。
边缘计算越来越受到了来自IT和OT领域的企业的关注，本文旨在从制造本质—从源头分析如何去推进其实现。
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