ASAP: NVIDIA accelerated switching and packet processing (ASAP2) 加速网络交换和数据包处理技术
在2023年中国数据与存储峰会“AIGC+存储融合发展论坛”上,腾讯云存储高级产品经理熊建刚老师发表主题演讲,就高性能存储和大模型融合创新相关研究展开探讨,以及腾讯云存储的实践案例。
为了实现云原生,电信运营商需要一种将其工作负载与硬件细节解耦和抽象的方法。eBPF 可以提供改进的性能,简化的操作以及完整的可视性。
根据腾讯云官方信息显示,EdgeOne是腾讯云发布的一款面向全球客户服务的一站式整合型服务产品,作为下一代CDN,它具备安全、灵活、高效及敏捷等多重优势。EdgeOne基于腾讯全球边缘节点,为全球客户提供TCP/UDP/HTTP/HTTPS安全防护和加速一体化服务。
自 23 年 8 月份 EdgeOne 开放订阅套餐后,腾讯云用户使用 EdgeOne 来为自己网站进行加速和防护的站点数量,呈现爆发式增长趋势。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口(API)模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算,从而加速计算密集型任务。在这一节中,我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程,重点关注其关键的技术更新和里程碑。
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思科开源软件VPP(Vector Packet Processing)技术是一种高性能的网络数据包处理软件,主要用于加速网络数据包的处理和路由。
由低清图像恢复的高清图像采用的是MSE(Mean Square Error)作为损失函数,该损失函数会造成恢复出来的图像高频信息不足,视觉感知不佳。
最近生产环境 Nginx 遇到了部分请求延迟增加200ms的情况,深入排查解决后觉得挺有意义的(包括排查过程),所以这里记录分享一下。
BBR 是 Google 提出的一种新型拥塞控制算法,可以使 Linux 服务器显著地提高吞吐量和减少 TCP 连接的延迟。 BBR解决了两个问题:
广域网(WAN)并非针对大多数秋叶目前需要处理的负载而设计的,整个分布式企业对数据的需求在呈指数级增长;几乎所有企业都以某种形式使用云计算技术,物联网正在不断扩大网络的范围,网络中接入的设备已经远超服
EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ,提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等一体化服务,也支持用户按业务需求,配置自定义复杂访问控制规则。
来源:机器之心本文约3000字,建议阅读10分钟本文介绍了MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」。 登陆 GitHub 以来,这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务,企业很快发现,训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日, MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」
机器之心报道 机器之心编辑部 登陆 GitHub 以来,这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务,企业很快发现,训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日, MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」,旨在更快地训练模型、降低成本,并获得表现更好的模型。 Composer 是一个用 PyTorch 编写的开源库,旨在集
在当今数字化时代,网络协议是连接世界的桥梁。它们构建了互联网这个巨大的信息网络,使得设备、系统和用户能够进行数据交换和通信。网络协议涵盖了各种层次和类型,从物理层到应用层,每一层都有其特定的功能和目的。本文将探讨网络协议的重要性、工作原理以及一些常见的协议类型。
路由是指在计算机网络中,将数据包从源地址传递到目标地址的过程。在一个复杂的网络中,数据包需要经过多个中间节点(例如路由器、交换机等)才能到达目标。路由的主要目标是确定最佳路径,以确保数据包能够高效地到达目标地址。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 项目地址:https://github.com/mosaicml/composer 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 登陆 GitHub 以来,这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务,企业很快发现,训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出
十年前,SDN首次诞生在斯坦福大学。在此后的十年先后经历了各种标准组织、企业、研究机构甚至是资本的研究与炒作。迄今为止,SDN最为业界所接受的最成熟的两大应用场景分别是数据中心和SD-WAN。 两年前,SD-WAN仍然属于一个相对较新的服务和名词。一年前,国外多家网络运营商将该技术视为必备的服务。在技术发展和市场导向的双重作用下,SD-WAN市场获得了长足的发展,根据调查机构Futuriom research发布的研究报告显示,到2019年SD-WAN市场将会达到10亿美元,到2021年将会达到16亿美元。
[喵咪海外部署]海外文件分发方案演进 在开阔海外市场遇到的第一个问题就是文件分发,因为初期文件肯定是存放到国内服务器上,给到海外访问速度及其缓慢笔者这边试下来欧洲只有20KB/s,一个300MB的文件
网络设备在虚拟化后是否依旧可以快速提供良好的性能?这是目前大家最为关注的问题之一。下面就讨论一下传统网络设备和虚拟化后面临的问题以及怎样使用网络设备才能提供实时管理监控,保护SDN/NFV网络的安全。
抖音,百度,阿里云,腾讯都是自建的数据中心,都是T级别出口带宽(总出口带宽),也就是达到1T=1024G/s的出口带宽,服务器总署基本都在20万台以上,甚至阿里云都超过了100万台。
最近看到一个有意思的提问:抖音服务器带宽有多大,为什么能够供那么多人同时刷?今天来给大家科普一下。
CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络,依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块,使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率。CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。 随着网民数量的急剧增长,以及网络攻击的成本降低,越来越多的网站需要通过CDN来加速并保护自己的网站。
CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络,依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块,使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率。CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。
11月24日,在LiveVideoStack Con 2023深圳站大会上,腾讯云音视频联合LiveVideoStack首次发布《2024音视频技术发展报告》。报告通过300+音视频开发者调研,40+专家一线访谈,下沉8大细分技术领域进行全面解读,涵盖音视频编解码/AI编码/多媒体处理框架/媒体传输协议/超低延迟技术/虚拟现实/AIGC/出海等领域,深入洞察音视频技术现状和未来发展趋势。
导语:这篇文章面向是cdn的首次使用者,什么叫首次使用者,就是对cdn完全不了解,对http也不怎么了解的同学。那么大神的读者,也希望您能瞄一下小弟的文章,看看有什么有问题的地方
我们现在提到云计算,都知道它改变了一切,云计算改变了我们的工作、生活的方方面面,技术的不断发展在于它的创新,软件定义广域网(SD-WAN)能够帮助提供云计算优势的技术创新。市场调查公司Gartner在
关于cdn这块,前几年还是无人关注,现在就不一样了,各种网站内容呈爆发式发出,而用户对网站打开速度要求更高了,所以,cdn充分发挥其特性,让许多用户可以快速获取网站内容,实现良好的上网体验,那么问题来了,cdn地址是什么?cdn加速有什么用?接下来,让我们一起阅读下文。
CDN:Centent Delivery Network(内容分发网络)
模型压缩可以有效地减少模型的存储和计算资源需求,提高模型的推理速度和效率,从而实现在移动设备、边缘设备等资源受限的场景中进行高效的机器学习应用。常用的模型压缩方法有4种:知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)、 轻量化模型架构、 剪枝(Pruning)、 量化(Quantization)。
CDN的英文全称是Content Delivery Network,翻译过来就是“内容分发网络”。
为了能够在数字化时代提高市场竞争力,企业必须不断接受新的技术、平台、系统以及网络模型。尽管目前MPLS仍然占有一席之地,但SD-WAN的采用正在快速增长。这种软件定义的模式将成为企业和政府网站网络的下一个宠儿。下文介绍了SD-WAN采用背后的关键驱动因素。
在当今快速发展的人工智能领域,数据作为AI模型训练的基石,其处理和存储方式对模型的性能有着决定性影响。特别是在AIGC和自动驾驶技术的研发中,对数据处理的要求更是严苛。
本文对 MIT 完成的,被ICLR 2020录用的论文《Harnessing Structures for Value-Based Planning and Reinforcement Learning》进行解读,相关工作已经开源。
cdn加速这一词,前段时间,网上有许多以文章、图片、视频等形式作过相关报道,主要是为了响应国家号召“提网速降网费”而开放出来的一种网站网速加速服务,然而,很多人不是了解这个,接下来让我们一起了解下cdn加速是什么?cdn加速有什么好处?别走开,答案在下文。
连续数据包记录器是一种捕捉原始流量到磁盘上的设备,提供了一个网络历史记录的窗口,当网络事件发生时,你可以回溯到过去,并分析流量到数据包级别,以找到导致问题的确切网络活动。
都怪这些购物软件太了解我的喜好,我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”,更何况各类折扣活动算得人云里雾里,如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
“熟悉”是指,GA 不是个新词汇,你几乎能在所有公有云厂商的产品介绍下,看见 GA 这项服务。做出海、游戏类业务的人都太熟悉 GA 了,没有它 ,基本的网络连通都将成为问题。
ZBlog是动态内容管理系统,访客和用户在访问网站时,ZBlog从数据库中读取内容,再把内容发送到用户和访客的浏览器。同时访问网站的用户过多,会影响网页加载速度,同时也影响用户体验。
GA(Global Accelerator)全球加速,是个让人觉得“既熟悉又陌生”的行业。
BBR是 Google 提出的一种新型拥塞控制算法,可以使 Linux 服务器显著地提高吞吐量和减少 TCP 连接的延迟
在如今信息化的时代,网络已经成为人们生活和工作不可或缺的一部分。而在网络应用中,ip代理池则是非常重要的一环,可以实现多种功能,如网络爬虫、数据采集、数据分析、数据挖掘、网络推广等等。而获取高质量的ip,则是建立属于自己的ip代理池的关键。
集群并不是一个全新的概念,其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算,所以这些系统并不为大家所熟知。直到Linux集群的出现,集群的概念才得以广为传播。对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能,于是出现了向量机,对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值,像SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反,集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。
AI科技评论按:近日,Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》,他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题:什么样的电脑才能用来做深度学习?为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢?哪些深度学习库不适合初学者?你又是如何将深度学习应用到实际生产中的? Rachel Thomas认为,所有的这些问题都可以归结到一个主题,那就是“究竟需要准备好哪些东西(硬件、软件、知识背景以及数据等)才能开始深度学
深度学习是一个计算需求强烈的领域,您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下,这可能看起来像是等待实验结束的几个月,或者运行一天或更长时间的实验,只是看到所选参数已关闭。 有了一个好的,坚实的GPU,人们可以快速迭代深度学习网络,并在几天而不是几个月,几小时而不是几天,几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此,在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GPU呢?这个博客文章将深入探讨这个问题,并会借给你的建议,这将有助于你做出适合你的选择。 拥有高速GPU是开始学
后来发现看到网上有人说ss配合SocksCap64(见下图)可以对特定程序进行加速,从而对某个游戏进行加速,我没有测试成功,有可能是因为ss的线路不对,现在看来,用ss玩游戏还是用香港的线路比较好。
现如今建站的公司非常多,尤其是一二线城市,可以说一抓一大把,每个区基本都会有不少,就拿深圳来讲,每个区应该不会少于200家,如果在加上建站的个人等。你可能说这也不多呀,对于市场需求来讲,这个数量其实还是有点饱和。
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