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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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流媒体生态系统的分布式请求追踪

在流媒体视频世界中,慢启动、低码率、高失速率(stall rate)和播放失败可谓是四大“世界末日”,无论这四个中的哪一个发生都会导致糟糕的用户体验。当问题发生的时候,找到根本原因是十分重要的,可能是播放器的问题,也可能是缓冲算法或比特率选择的问题,或者是内容编码或打包的问题。为此,流媒体视频联盟发布了端到端工作流监控的最佳实践,这份文档中提出跨流媒体视频工作流的级联效应可以通过多点监控来观察记录和相互分离,这意味着从各个点(CDN、播放器、源或编码器)收集数据,然后将这些数据整合在一起。然而这些数据往往是孤立的,即使您可以尝试以某种方式连接它,那些从中派生的孤立的日志和指标通常也不足以驱动 QOE 或以真正有效的方式解决问题。

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