ASAP: NVIDIA accelerated switching and packet processing (ASAP2) 加速网络交换和数据包处理技术
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。
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。
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。
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。
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。
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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。
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。
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。
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。
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。
描述:在上一篇文章中,我们提到过 Server 2022 发布于 2021 年 8 月,是迄今为止(2024年3月20日 09:15:07)Windows 在服务器操作系统中最新的版本(PS: 不过听说 Windows Server 2025 也快了),它建立在Windows Server 2019之上,带来了许多针对虚拟化、存储、安全性和Windows Admin Center 管理的改进以及Azure集成,使得它成为一个更加强大、安全和高效的服务器操作系统。
受限于光速,网络延迟总是有一个下限,是无法超越物理极限的。本人实测,使用腾讯云的云联网,中国上海到美国硅谷内网ping延迟138ms,这基本是最佳的网络延迟了。
一、CDN加速原理二、为什么使用CDN加速后端服务三、CDN加速后端服务具体实现四、存在的问题和风险
一个月前,收到了腾讯云的营销短信,说是新上线了一个产品,名叫EdgeOne(边缘安全加速平台),抱着试一试的心态,我购买了一年个人版进行测试。根据我的测试,我发现这个产品性价比很高,而且和很多小厂防御CDN相比,这个产品才是真正的拥有加速效果。
是上下文单元。上下文单元节点与隐藏层中节点的连接是固定的,并且权值也是固定的。上下文节点与隐藏层节点一一对应,并且值是确定的。
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。
TensorRT(TensorRT )是一个高性能深度学习推理优化器和运行时引擎,用于在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。然而,在使用TensorRT时,我们可能会遇到一些错误提示。其中,一个常见的错误是:[TensorRT] ERROR: Network must have at least one output。本文将详细解释这个错误的含义,以及如何解决它。
模型速度在模型的移动端应用中十分重要,提高模型推理速度的方法有模型剪枝、权值量化、知识蒸馏、模型设计以及动态推理等。其中,动态推理根据输入调整其结构,降低整体计算耗时,包含动态深度和动态维度两个方向。如图2所示,动态网络自动在准确率和计算量之间trade-off,比静态的模型设计和剪枝方法要灵活。
2018年5月1日,OPNFV项目是Linux基金会的一个开源项目,通过参考平台开发,集成,部署和测试,促进各种开源生态系统的网络功能虚拟化(NFV)组件的开发和演变。今天宣布推出第六款OPNFV平台版本OPNFV Fraser。Fraser将NFV的状态推进到云原生应用程序和新的上游项目集成中,同时在部署和测试虚拟化网络时更好地支持用户。 📷 通过增加对云原生应用程序的支持并按需提供对NFV基础设施的访问,OPNFV提供了开发人员所需的平台和工具,最终用户正在与其积极协作验证、集成、板载和测试N
在Detectron模型性能优化与部署(1)中,我们介绍了如何使用Caffe2/TRT加速Cascade R-CNN + FPN模型。我们会在本篇文章介绍如何实现FP16推理,如何实现图片输入大小可变,FP16相比FP32推理精度差别,如何避免推理精度损失,以及模型如何上线等。
接触多家客户后,发现大家的接入层架构大都如下图所示,WAF/DDoS组件客户要么选其中之一,要么都不选或自建。CLB后面挂CVM,CVM上面部署Nginx或者Kong等组件。
今晨 Google 官方发布消息,称 TensorFlow 支持动态计算图。 原文如下: 在大部分的机器学习中,用来训练和分析的数据需要经过一个预处理过程,输入的大量内容(例如图像)需要先缩放到相同的维度并分批堆栈。这使得像TensorFlow 这样的高性能深度学习程序库对所有分批堆栈的输入内容运行相同的运算图谱。批处理能力需要现代 GPU 的单指令多数据(SIMD)运算能力和多核 CPU 进行加速。然而,当输入数据的大小和结构不同时,则会出现很多问题领域,例如自然语言理解中的解析树、源代码中的抽象语法树、
许多站长是使用 LNMP 一键安装包来搭建在云主机的上的系统环境,本人的个人小站也是如此。最近在使用腾讯云的动态加速服务,而在这个 LNMP 环境下使用踩了点坑。所以在这里本文做记录下。
EdgeOne作为腾讯云边缘安全加速平台的核心产品,定位于提供高效的边缘加速和全面的安全防护方案。在云时代,随着网络应用和数据传输的不断增长,用户对网络速度和数据安全的需求也日益迫切。而边缘计算作为一种新兴的计算模式,通过将计算资源部署到距离用户最近的边缘位置,能够实现数据更快速的传输和更低延迟的响应。在这样的背景下,EdgeOne应运而生,旨在解决边缘加速和数据安全的双重需求。
斯皮尔伯格指导的电影《头号玩家》相信大家都不陌生,电影中高度成熟发达的VR(虚拟现实)技术是每一位科技爱好者都会憧憬的场景:
作者简介:张雯,深圳市快传技术有限公司创始人,曾任云之讯首席架构师。此前在华为、中兴、腾讯和阿里巴巴从事音视频核心技术研发工作,有多个成功产品研发经验,2004年硕士毕业于中国传媒大学。 关于延迟,任
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
自从投身智能硬件以来,又开始重新关注嵌入式领域的相关技术。这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator,作者 BRANDON LEWIS) 的短译文。
从物理服务器到虚拟化系统,现在数据中心又发展成可组合的基础架构。在这种基础架构中,像存储和持久内存之类的资源已从服务器中分离出来,原先的数据处理和联网任务只在CPU上运行,现在演变为可在GPU、DPU或FPGA上运行计算。另外,软件开发模型从单台计算机上运行的程序,演变为在整个数据中心上运行的分布式代码,实现了云原生、容器化的微服务。
人工智能和机器学习应用程序代表了嵌入式处理器的下一个重大市场机遇。然而,传统的处理解决方案并不是为了计算神经网络的工作负载,这些工作负载为许多应用程序提供了动力,因此需要新的架构来满足我们对智能日益增
随着网络产业正在通过SDN转型,NFV的互补架构概念越来越突出。为解释这种状况,下文中将对NFV的定义、如何出现以及如何影响企业数据中心加以阐释。 NFV的定义 维基百科对于NFV的定义是:NFV是使
近日,Gartner评估了基础设施和运营(I&O)领域的各种新技术,从中选出会在未来五年内成为主流、对I&O产生最大影响的十项技术。这些技术将从三个方面推动基础架构的变革:
它允许用户自定义并增强您最喜爱的网页的功能。用户脚本是小型 JavaScript 程序,可用于向网页添加新功能或修改现有功能。使用 油猴,您可以轻松在任何网站上创建、管理和运行这些用户脚本。
作者:Shaohui Lin、Rongrong Ji、Feiyue Huang 等
自动学习权重的神经元模型-感知机。输出值o和真实值y之间的误差用于调整神经元的权重系数{w_1,w_2,…,w_n}
关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 课程概述 全站加速网络(Enterprise Content Delivery Network,ECDN)提供全协议网络加速,适用于动静混合、纯动态、跨国、上传、协同办公等多种加速场景。不同于专线网络或其他三层加速,ECDN 资源更为丰富,同时融合静态缓存、智能路由、协议优化、多路传输、抗抖动等自研技术,加速效果更加显著;接入便捷,功能配置灵活多样,可满足您个性化的业务需求。 【课程目标】 了解腾讯云全站加速网络 ECDN 了
加利福尼亚州圣何塞,2023年6月——高性能FPGA芯片和嵌入式FPGA硅知识产权(eFPGA IP)领域的领导性企业Achronix半导体公司日前宣布:Achronix网络基础架构代码(ANIC)现已包括400 GbE的连接速度。ANIC是一套灵活的FPGA IP模块,专为提升高性能网络传输速度而进行了优化,可用于Speedster®7t FPGA芯片和基于该芯片的VectorPath®加速卡。Achronix的FPGA产品和IP网络解决方案为要求最苛刻的应用提供最高的性能。
某游戏公司,BACKEND 服务集群在首尔。该公司不希望部署多套逻辑和数据层,从而降低成本,但又希望全球的客户能够接入,需要全局漂移 IP 作为访问的唯一入口,并可做全局的就近分配、动态流量分配、故障剔除
本文参考于:https://blog.csdn.net/weixin_55412152/article/details/131355172
对于视频分析从业人员来说,是很有必要了解一下NVIDIA Deepstream开发工具的。
Deepwave Digital正在使用人工智能无线电收发器(AIR-T)来创建第一个用于5G网络的深度学习传感器。该网络称为“公民宽带无线电服务”(CBRS),它将是电信行业提供的第一个利用实时RF感应的自主频谱共享服务。
作者 | 汪翰林 编辑 | 蔡芳芳 Redis 作为最受欢迎的 NoSQL 数据库之一,具备高性能、高可用性、高扩展性等特点,在各互联网业务中使用广泛。目前业界针对 Redis 的性能优化主要针是配置项优化以及使用方式的优化。本文介绍网易数帆尝试撇开 Redis 本身,而从通用的协议栈层面来做优化,这种优化方式理论上可推广到其他 Socket 类互联网应用,如 Memcached、Ngnix、Envoy 等。 分 析 Redis-server 作为一个标准的 Socket 类应用,会通过监听地
Internet Download Manager,简称IDM 它是一款优秀的HTTP,HTTPS,FTP协议的下载工具。赞誉极多,获得CNET下载管理工具五星评价。
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