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
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。
而在DNS解析过程中，如果要访问的网站名为：”baidu.com”，客户端首先会在本机的hosts文件和hosts缓存中查找该域名对应的IP地址；如果本机中没有此信息，则会到我们的本地DNS进行询问该域名对应的IP地址；如果本地DNS中仍然没有该域名的IP信息时，则会由本地DNS依次向根DNS、顶级域DNS、权威DNS进行询问，最终本地DNS将IP地址发送给客户端。客户端通过IP地址向远程的源站服务器发出HTTP请求并获取相应的数据内容。
在国内，许多人希望使用手机代理IP来访问被封锁或限制的网站或服务，但是在国内使用手机代理IP需要拥有海外网络环境。
在网络使用过程中，我们经常会遇到需要提高访问速度或保护隐私的需求。IP代理和加速器都是常见的应对方案，但它们在工作原理和应用场景上存在一些区别。本文将为您深入探讨IP代理和加速器的异同，帮助您更好地理解它们的作用和适用情况，从而为您的网络体验提供有效的解决方案。
FPGA 编程耗时耗力，即使对专业人员来说也颇有难度。如何才能加速深度神经网络模型在FPGA上的部署？
全文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.04421.pdf
Imagination刚刚发布了有史以来最高性能的GPU IP——PowerVR图形处理器架构IMG A系列（IMG A-Series）。
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：
如今，人工智能 （AI） 无处不在，从互联网核心的数据中心到互联网边缘的传感器和手持设备（如智能手机）以及介于两者之间的每个点，例如自主机器人和车辆。
大家为了能够拥有更加完美的上网体验，同样也是为了自己在玩游戏、看视频的时候没有任何的卡顿，在生活中一定要选择一个合适的网络加速器。在网络加速器的帮助之下能够使网络数据传输更加平稳，经历了长时间的发展以来cdn加速已经获得了很多人的认可。但是很多人使用cdn加速之后并不知道如何判断cdn已生效？其实判断方法很简单。
上一篇文章我们认识了什么是Docker，以及搭建Docker基础环境。那么今天我们就来使用Docker部署我们的第一个应用，从部署中我们加深认识关于Docker的各个组件和概念，记住这张体系结构图。
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。
从读书开始时的EPLD到大学毕业时的FPGA，一晃多年，仿若回到原点，只是很多的技能都似随风而逝，现在从IoT领域试图找回一些原来的影子，也许是为了忘却的纪念，也许是因为FPGA在物联网中有着它自己的天地。
4月28日，腾讯AI加速器第二期项目迎来毕业礼。从全球1500个AI企业中甄选出的40个AI项目，覆盖医疗、零售、农业、机器人、无人驾驶等20多个领域，经过9个月的加速，整体估值由135亿增长到362亿，增长超268%，并形成超过50个行业解决方案。
12月9日，第58届EDA首要会议DAC（Design Automation Conference）的线下部分在旧金山落下帷幕，此次会议为期五天。
互联网下载管理器 （IDM） 是一种将下载速度提高多达 5 倍、恢复和安排下载的工具。
此刻，你应该是在电脑或手机上看这篇文章。不管怎样，这些机器都属于现代计算机，它们都有中央处理器（CPU）和其他为特定功能服务的专用芯片，例如显卡、声卡、网卡、传感器融合等。处理特定任务时，专用处理器往往比通用CPU更快更高效。
当今时代，全球联系日益紧密，行业间的合作越发频繁。在VR这个新兴产业中，这样的合作就很常见，如“加速器计划”就是其中一种。一般来说，入选大型企业加速器计划的是些需要资金、技术支持的中小型企业，归根结底
陈天奇 发表于 tvm社区 量子位 搬运 | 公众号 QbitAI 华盛顿大学陈天奇博士近日在tvm社区介绍了VTA(Versatile Tensor Accelerator)项目，量子位全文搬运如下。 问题：不只是硬件设计 2016年的秋天，我收到我们系硬件的教授Luis的邮件邀请畅谈合作计划，当时正在酝酿TVM计划的我这样认识了同系的法国同学Thierry，开始了我们将近两年的合作。AI芯片和硬件加速是深度学习发展写下一个大的方向，而如何设计专用加速芯片无疑是大家都感兴趣的话题，Thierry也不例外
Ubuntu是Linux发行版中的后起之秀，在学习Docker的过程中，绝大部分还是以Ubuntu系统为主。因此，本文介绍了Ubuntu设置root密码、Ubuntu虚拟机设置网络为桥接模式、Ubuntu安装Docker容器和Docker加速器的配置四部分。
在使用互联网的过程中，如果遇到了网络卡顿，比如图片缓存，一直转圈圈视频缓冲不出来，其实这也并不是网络不好的问题，其实就是因为该网站没有进行分发网络，也就是cdn加速。CdN加速是把多个服务器的一些静态文件储存在cdn加速服务器里面。因此，用户在访问的时候速度就会更快。这里面就包括了图片，视频等等静态文件。但是我相信很多朋友只知道cdn加速的功能，却不知道cdn加速如何在不同项目中传递的原理。
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
作者：重走此间路 编辑：闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x
P4是一种新的高级编程语言，P4用于软件定义网络。P4用于描述数据平面的行为，这些数据平面的行为可以对应于任何转发，修改或检查网络流量的系统或设备。P4最先在网络核心应用，但服务器主导网络互联研究人员认识到P4的应用价值。部署到数据中心的智能网卡可以使用P4处理服务器主导网络互联。研究人员在服务器主导网络互联方向使用P4，降低服务器任务负荷并实现新功能。 本文介绍了P4面向服务器主导网络互联的最新研究成果。我们首先简要介绍P4。 关于P4 P4语言使用OpenFlow 匹配-行为流处理模式。 在这种方法中，
本文介绍了基于FPGA的通用CNN加速设计，可以大大缩短FPGA开发周期，支持业务深度学习算法快速迭代。通用CNN FPGA加速架构能够支持业务快速迭代持续演进中的深度学习模型，包括Googlenet/VGG/Resnet/ShuffleNet/MobileNet等经典模型以及新的模型变种。FPGA预测性能略强于Nvidia的GPU P4，但延时上有一个数量级的优化。在云端，2017年初，我们在腾讯云首发了国内第一台FPGA公有云服务器，我们将会逐步把基础AI加速能力推出到公有云上。AI异构加速的战场很大很精彩，为公司内及云上业务提供最优的解决方案是架平FPGA团队持续努力的方向。
关心cdn加速器怎么设置的朋友，我相信肯定都是遇到了这些网站卡顿以及在生活过程中无法流畅运行的问题。那么，cdn加速器到底能不能够给我们的网站带来实时的网速提升？并且让我们的用户在使用网站的时候有更快的响应速度呢。其实这种方法早在许多年前就被很多网站所使用了，所以通过他们的实践，确实是能够使我们的网站运行速度以及访问速度大大提升的。那么，cdn加速怎么设置？我们想要设置的时候，又该从何下手呢？
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面， Tesla K8
近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之，由于高度适应大量模式识别问题，神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
机器之心报道 机器之心编辑部 「当前的 AI 模型只做一件事。Pathways 使我们能够训练一个模型，做成千上万件事情。」 在谈及当前的 AI 系统所面临的问题时，低效是经常被提及的一个。 谷歌人工智能主管 Jeff Dean 曾在一篇博文中写道，「今天的人工智能系统总是从头开始学习新问题 —— 数学模型的参数从随机数开始。就像每次学习一项新技能（例如跳绳），你总会忘记之前所学的一切，包括如何平衡、如何跳跃、如何协调手的运动等，然后从无到有重新学习。这或多或少是我们今天训练大多数机器学习模型的方式：我们
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
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- 当下，我们正处于信息化逐渐向数字化过渡的时代，互联网和传统行业迎来巨大变革。大数据、AI人工智能、5G、IOT等技术方兴未艾，“新基建”推动传统企业“互联网化”进程加速。不论是底层技术，抑或是消费者终端，都在不断发展变化。 如何适应变化，并利用变化创造新的价值，是时代对全社会的商业大考。 近年来资本市场的目光逐渐聚焦到to B新技术的落地应用上，坚持价值投资回归商业本质，重点关注创新型企业；媒体也更加关注产业互联网的发展动态，以客观
我，腾讯家族的新成员。 跟兄弟姐妹一样，属鹅。 在与世界见面的第一天， 我想用歌声对你们说： 好险好险， 经过产品、PR、运营、技术的一夜battle， 终于，我叫—— 毕加所 来到这个世界上，我有自己的使命。 在歌声里， 你是否记得， 上次认识新同学是哪年？ 你们之间有怎样的故事？ 同窗时光总是短暂， 让毕业后的相聚更显珍贵。 因此，“毕加所”更要用切实行动告诉你， 毕业从此不散场。 为什么要办“毕加所”？ 以AI加速器为始，腾讯按下产业孵化启动键。从AI、SaaS到WeCi
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。
昨天，深耕人工智能加速器领域的 Imagination Technologies带来了一款瞄准ADAS的神器----多核IMG Series4 NNA，号称为ADAS而生的终极AI加速器！其多核算力可以高达600 TOPS！而且，它不止可以应用在ADAS领域还可以应用到更多领域！牛！
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-六度人和 ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，助力产业转型升级。 二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 8月20-22日，由君学中国联合东方卫视主办的
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。
近日，想必不少网上冲浪选手已经发现，各大社交网络平台开始展现用户的IP属地，国内显示到省份/地区，国外显示到国家。一些“XX在美国”“XX在日本”的网红大V纷纷“现形”，IP属地竟在国内。
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。
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
兼容性和灵活度是芯片快速杀入新市场、扩大市场范围、快速适应客户需求，减少开发周期的关键特性。目前深度学习的网络结构已走向了多样化，出现了大量的算法变种、更多的算子和复杂层次结构，这对芯片的支撑灵活度能力提出了挑战。本文通过列举目前图像视频类的典型算法、典型网络结构、典型平台和接口等方面来分析AI芯片的灵活度范围。 目前，DNN加速器会收敛于三类形态，第一类是支持通用运算的DSP或者GPU，它既可以实现神经网络运算，也可以实现其他数学运算或者通用程序，例如图像处理和语音处理，其典型特征是具有通用指令集和支持类
作者 | Karl Freund 策划 | yawei 魏子敏 编译 | 行者 Edward范玥灿 英特尔今年八月宣布将收购人工智能老将Naveen Rao创立的初创公司Nervana Systems，来扩展其在快速市场中的人工智能（AI）训练深度神经网络的能力。 英特尔是否有魄力通过收购Nervana的技术为他们的系列产品增设一个新的架构？他们是否会一如既往地坚持以CPU为中心的战略？这些都是是我们前往现场时渴望获悉答案的问题。 让我们欣慰的是，英特尔决定将Nervana作为可扩展的一部分加入系列产品
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修改docker.service配置文件 vim /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service 找到 ExecStart= 这一行，在这行最后添加加速器地址 --registry-mirror=<加速器地址> ，如：ExecStart=/usr/bin/docker daemon -H fd:// --registry-mirror=http://ef017c13.m.daocloud.io 添加http私库认证 --insecure
导读 近年来，以“云原生”为技术路线，构建信息化平台，已成为企业构建面向未来应用架构的首选。云原生凭借敏捷、开放、标准化的特点，将云计算的优势进一步拓宽，轻量化、松耦合、灵活的技术架构特点，有利于各企业在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。 云原生。 看到这个词，你可能会说，每个字我都懂，拼起来是什么意思呢？ 别急，看看你家厨房你就明白了。 打个比方，你准备做一道菜，但你不需要去制作厨具或刀具，更不需要去生火。因为厨房里已经有了一套厨具、刀具、抽油烟机，为你准备
CPU、GPU和DPU是数据中心的三大芯片，通常情况下：CPU主要用于业务应用的处理，GPU用于性能敏感业务的弹性加速，而DPU则是基础设施加速。站在CPU的视角：一开始所有事情都是我的，然后GPU从我这“抢”过去了一部分工作，现在又出现个DPU来跟我“抢食”。是可忍孰不可忍，必须坚决反击！
软件简介 IDM 全名Internet Download Manager 是一款国外的多线程下载神器（简称IDM），Internet Download Manager 支持多媒体下载、自动捕获链接、自
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