AHRS称为航姿参考系统包括多个轴向传感器，能够为飞行器提供航向，横滚和侧翻信息，这类系统用来为飞行器提供准确可靠的姿态与航行信息。
于老师：我们点击某软件“加速球”后，显示（如下图）：“已腾出19MB内存，关掉6个无用程序”。
别的不说，那些第三方手机内存加速APP，嗖的一下，再次使用手机的时候，速度好像真的快了。
java高并发系列第3篇文章，一个月，咱们一起啃下java高并发，欢迎留言打卡，一起坚持一个月，拿下java高并发。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
GNN在许多任务上实现了最先进的性能，但在处理具有大量数据和严格延迟要求的实际应用程序时，面临可扩展性挑战。为了应对这些挑战，已经进行了许多关于如何加速GNN的研究。这些加速技术涉及GNN的各个方面，从智能训练和推理算法到高效系统和定制硬件。本综述提供了GNN加速的分类，回顾了现有的方法，并提出了未来的研究方向。
但是现在，一个非常规的替代方案正在酝酿中。位于日本筑波的高能加速器研究组织（KEK）的一组研究人员认为，如果利用粒子加速器的力量，EUV光源的获取可能会更便宜、更快、更高效。
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中，使用 GFS 进行海量网页数据存储，用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力，同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。
感谢我们的Tesla加速计算平台，研究人员现在可以在一个使用同一组GPU的单一系统中运行计算和可视化指令，并可同时或分别得到结果。 泰坦，美国最强大的超级计算机，现在保有世界上最大的GPU加速可视化系统的头衔。 这是一个非常巨大的进步。全球范围内的研究人员都在使用高性能的超级计算机来进行模拟并理解银河系是如何形成的、人类的大脑是如何工作的这类任务，而后他们将这些结果可视化，来得出新的见解。 直到最近，研究人员还在两套不同的系统上来做这项工作。他们使用其中的一套用于计算（运行科学应用程序）。然后他们又转战到另
本文翻译自：《CUDA vs OpenCL vs Metal : The Battle for GPU Acceleration Supremacy》
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中，使用 GFS 进行海量网页数据存储，用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力，同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。 但随着互联网业务的发展，本地中心化的架构开始受到以下两个方面的挑战： 数据增长越来越快，并且数据格式更加丰富多样，非结构化数据越来越多。传统的分布式存储引擎难以大规模存储和处理文本、音视频等非结构化数据。 计算和存储强耦合在本地应用上，缺少弹性。强耦合的模式增加了企业
作为连接底层硬件和上层工作负载的桥梁，操作系统是发挥硬件潜能、保障业务质量的技术底座。自从 OpenCloudOS Intel SIG 成立后，社区和英特尔就将第四代至强可扩展处理器（Sapphire Rapids，简称为 SPR ）与 OpenCloudOS 的适配作为 Intel SIG 的首要工作。
卷积神经网络目前已经广泛应用于各种任务中，但因为其参数数量与中间储存的特征图数据，它很难部署到一般端应用中。尤其是当输入图像的分辨率增加，网络储存的中间特征图将大大增加，这无疑会增加对计算资源的需求。
该论文主要围绕着深度学习应用对密集矩阵乘法（Matrix Multiply, MM）的大量需求展开。随着深度学习模型的复杂度不断增加，对计算资源的需求也日益增长，这促使了异构架构的兴起，这类架构结合了FPGA（现场可编程门阵列）和专用ASIC（专用集成电路）加速器，旨在应对高计算需求。
现在使用win7系统的用户仍旧占了很大多数，然而在这上面使用n卡的小伙伴很多都不知道该怎么去加速，今天就给你们带来了n卡win7加速方法教程，快来看看win7系统n卡加速怎么加吧。
一般大家的计算机内存有8G、16G等，这部分内存我们称之为物理内存。但其实程序对内存的需求却远大于这些数值，那么怎么办呢？系统就使用了名为“虚拟内存”的技术， 同时系统还会划出一部分磁盘空间当作“内存”去使用，满足了程序对内存的需求。
如今，各大浏览器都开始使用硬件来加速图形性能，IE9 Beta也即将发布，微软在此时对比了完全硬件加速和部分硬件加速之间的区别，向众人揭示了IE9的优越性。
“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”的概述请看《基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC（查看公众号上篇内容）》，本篇文章是对“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”中涉及到的技术细节的介绍，希望您能有所收获。
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时，通常会想到其应用程序，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同，Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节，除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验，而不关心它是如
系统性能设计中的一个重要概念是阿姆达尔定律（Amdahl’s Law）。阿姆达尔定律是由吉恩·阿姆达尔（Gene Amdahl）在1967年提出的，用于评估系统性能提升的理论上限，特别是在考虑并行计算时。该定律表明，系统性能提升的潜力受到系统中可并行化部分的限制。
想必大部分开发者都知道，边缘加速是通过在全球范围内部署分布式边缘节点，将内容和应用程序缓存到离用户最近的位置，从而实现更快速、高效的内容传输和应用访问。而EdgeOne在此基础上，注重安全加固，通过提供安全防护机制和强化的安全策略，确保用户数据和应用的安全性，这种边缘加速与安全加固的结合为用户提供了更可靠、安全的网络加速服务。
近期将为大家奉上美国著名加速器500Startups发布的报告《世界500强企业如何融入创业革命浪潮？》，有兴趣的朋友可以留下邮箱！ 近年来，信息技术和资本市场的结合推动了创业活动快速发展。像旧金山-硅谷，波士顿-剑桥和纽约等地区在美国创业活动中和融资活动中占据主导地位，同时大量证据表明美国各地区都存在大量的早期风险投资活动。 随着创业企业开始向传统科技中心以外的地区拓展，各地区和联邦政府领导者逐渐将创业企业看作是经济发展的重要动力。官方遇到的现状是创新驱动模式下的创业行为与传统的小企业存在显著区别，这意
原理是：在http协议层，对动态页面进行缓存，对需要实时信息及已登录的会话跳出缓存，此技术主要针对匿名访问的用户进行加速响应，以减少应用服务器和数据库的开销。
存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的，比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux网络的开销一般比较大，封包和解包一般都是在CPU端进行，数据的可靠性需要依赖TCP协议栈，而TCP协议栈保证稳定的同时TCP的操作必须经过协议栈，这就带来了数据从用户态->内核态->网卡驱动开销。数据拷贝和CP开销让网络IO往往不低。因此可以所经过的网络中，可以把数据传输的任务从CPU中卸载，交给具有RD
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制，此威胁被认为是低风险的：首先，与麦克风不同，运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号，因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器；第二个限制来自常识，即由于200Hz的采样上限，这些传感器只能捕获语音信号的窄带（85-100Hz）。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁，并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve，它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
在过去的几年里，每个月都会发布新的机器学习加速器，用于语音识别、视频对象检测、辅助驾驶和许多数据中心应用。
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。
随着嵌入式系统越来越复杂，对性能和灵活性的需求也越来越高。FPGA（Field Programmable Gate Array）作为一种可编程逻辑器件，在嵌入式系统中扮演着越来越重要的角色。本文将重点介绍FPGA在嵌入式系统中的加速、定制与灵活性的优势，并通过代码实例和深度内容进行阐述。
十年前的卡崔娜飓风摧毁了纽奥良市；三年前的桑迪飓风重创纽约市，数百人丧生且造成数十亿美元的财物损失。 无论您身在何方，天气预报都是一场高风险的赌注。 如今瑞士透过 GPU 加速运算技术，大幅增进预测风暴及其它天气灾害的准确性。 瑞士联邦气象气候局 MeteoSwiss，是首个部署 GPU 加速超级计算机来提升日常天气预报精准程度的国家级气象单位。 我们的预测：他们不会是最后一名。精准的天气预报需要有极佳的计算机运算能力。而在不榨干电网、耗费大量电力的情况下，刚好就由 GPU 来释放计算机运算能力。 新系统较
开发者边车，命名取自service-mesh的service-sidecar，意为为开发者打辅助的边车工具 通过本地代理的方式将https请求代理到一些国内的加速通道上
同步和异步通常用来形容方法的调用方式。 同步的方法调用时，后续行为需要等到方法执行完毕后才能执行。 异步调用时，一旦调用可以立即拿到结果，调用方可以继续后续的操作。
新智元专栏 作者：UCSB谢源教授研究组 编辑：闻菲 【新智元导读】计算机体系结构顶会ISCA-18上周结束，图灵奖得主John Hennessy和David Patterson发表特邀报告，展望
Cyborg的需要一下功能：包括在计算机节点上管理代理，定位加速器，监控加速器状态和协调加速器驱动程序。
加速度计能够测量加速度、倾斜、振动或冲击，因此适用于从可穿戴健身装置到工业平台稳定系统的广泛应用。市场上有成百上千的加速度计器件可供选择，其成本和性能各不相同。
常被朋友们问起 到底啥是陀螺仪模块，IMU模块，惯导模块。这里以我的理解给大家一个通俗的解释：
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
DPU芯片，跟之前的GPU、AI芯片最大的不同在于，DPU是集成多种领域加速于一体的集成加速平台。如果说GPU、AI加速芯片，是CPU+xPU单个异构计算的分离趋势，那么DPU的出现，则预示着，整个计算系统，在从单异构的分离逐渐走向多异构的融合。
在过去的一年（2022年），软硬件融合公众号的很多文章，都围绕着“超异构计算”这个重要的主题展开。也和很多朋友交流超异构计算相关的话题，大家提到的最主要的一个问题是：超异构和异构的本质区别在哪里？
运动控制传动系统是把电机的转矩通过机械传递到负载侧从而产生运动位移的系统。整个系统可以描述为通过有限刚性的弹性连接器件比如皮带、链条或者齿轮串联起来的，将多个机器部件的质量组合在一起的系统。可以为这样一个系统建立一个双质点振动器系统等效图，完整的运动传动系统，有很多这样的振动器串联起来。
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
AMD、博通、思科、谷歌、HPE、英特尔、Meta 和微软组建超加速器链路 (UALink) 推广者小组，以对抗 NVIDIA NVLink 。
相信每一个关注开源的朋友，都会遇到一个棘手的问题，那就是 Github 的访问不够稳定。Github 就像薛定谔的猫一样，点开时，才知道能不能访问。运气不好的时候，可能等很久也加载不出来页面。运气好的时候，可以访问网站，但是有的图片又打不开。这样的体验性很差，也失去了学习的兴趣。
腾讯正式推出全真加速器 等待30位新同学！ 《“十四五”数字经济发展规划》印发，大力发展数字经济逐渐成为我国经济发展的核心推动力之一。 数字技术不断成熟和落地，推动互联网不再局限于通过虚拟世界进行连接，还可以更全面、更真实地与现实场景相融合，将人、信息、物、服务、制造越来越紧密地连接到一起。数字技术与真实世界融合的全真互联时代正加速到来。 2022年1月，腾讯云启创新生态正式推出全真加速器并启动招募，期望在全球范围内甄选30家创新企业，共探数实融合新机遇，推动全真互联技术落地产业场景。 围绕“硬件设备”
每个开发都会涉及到一个工作，就是网站开发。开发过程势必会涉及到需要对网站加速的部分，很多开发同学对此都很是头疼。
随着互联网的发展，用户在访问网站时对访问速度越来越重视，为了让不同地区的访客都能快速的浏览网站，CDN加速服务由此诞生。近些年，cdn技术发展的非常快速，之前几年一直在做网页缓存，目的就是能够更加快速的运转网站加速系统，让网站加速系统的功能性发挥到更加强大。
李昂，腾讯高级开发工程师，主要关注容器存储和镜像存储相关领域，目前主要负责腾讯容器镜像服务和镜像存储加速系统的研发和设计工作。 李志宇，腾讯云后台开发工程师。负责腾讯云 TKE 集群节点和运行时相关的工作，包括 containerd、docker 等容器运行时组件的定制开发和问题排查。 洪志国，腾讯云架构师，负责 TKE 产品容器运行时，K8s，容器网络，mesh 数据面等基础组件研发。 背景 在业务普遍已经完成容器化的大环境下，不同的业务场景对于容器启动需求也是不同的，在离线计算和一些需要快速增加计算资
多媒体应用程序是典型的资源密集型应用，因此优化多媒体应用程序至关重要，这也是使用视频处理专用硬件加速的初衷。作为回报，这允许整个系统更加有效地运行（以达到最佳性能）。 但是为了支持硬件加速，软件开发厂商面临着各种挑战：一个是存在潜在的系统性能风险问题；此外，软件开发商一直也因为要面对各种硬件架构的复杂性而苦苦挣扎，并需要维护不同的代码路径来支持不同的架构和不同的方案。优化这类代码，耗时费力。想想你可能需要面对不同的操作系统，诸如Linux，Windows，macOS，Android，iOS，ChromeOS；需要面对不同的硬件厂商，诸如Intel，NVIDIA，AMD，ARM，TI, Broadcom……，因此，提供一个通用且完整的跨平台，跨硬件厂商的多媒体硬件加速方案显得价值非凡。
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