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。
网络自动化是一个快速发展的领域，因此平衡好发展坚实的基础和跟上新兴技术趋势非常重要。
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。
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。
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大家好，我是程序员鱼皮。最近我的毛发日渐稀疏啊，都是因为在搞新项目 面试鸭。这是一个面试刷题小程序，能帮大家用最快的速度刷题备战面试、并学到技术。
今天总结了一些关于「卷积神经网络」的经典论文分享给大家，希望可以给大家发论文提供一些灵感。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
假设输入的尺寸是(𝑁,𝐶,𝐻,𝑊)，输出尺寸是(𝑁,𝐶,𝐻𝑜𝑢𝑡,𝑊𝑜𝑢𝑡)，kernel_size是(𝑘𝐻,𝑘𝑊)，可以写成下面形式 ：
背景：自2006年起，构建运行于x86核心的软件型第4层负载均衡器（LB）的努力便已展开。此类LB以虚拟机形式部署，也应用于裸金属实现。超大规模云服务提供商（CSP）已在裸金属上开发出成本更低、易于部署和扩展的解决方案。CSP利用这些LB优化内部基础设施，并将其出售给订阅用户用于租赁实例。其中一种解决方案由谷歌开发并开源，名为MAGLEV，是一款云网络LB。MAGLEV是一款针对超大规模部署设计的通用LB，采用独特的加速技术提升性能。雅虎日本基于FD.io VPP开发了一款优化LB，并添加功能以实现LB即服务（LBaaS）的规模扩展。该实现使用4个核心即可达到10 Gbps的线速。现有的开源软件LB对当前用户存在性能与可扩展性限制，通常每个核心仅限约100万个并发连接和约200万包每秒（Mpps）的吞吐量。终端用户已投入大量资源试图克服以下局限，但尚未达到理想性能水平：
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。
其中，腾讯云架构平台部应用框架组TQUIC(https://github.com/Tencent/tquic)团队结合长期的开发和实践经验， 并与南方科技大学李清老师开展前沿研究探索，提出了一种更高效的QUIC流量转发框架QDSR。高动态内容请求和不断增长的下行中继转发服务使得7层QUIC转发工作负载过大，导致运营成本上升和端到端服务质量下降。为了解决这一问题，QDSR采用了QUIC和直接服务器返回（Direct Server Return，DSR）技术，使得真实服务器能够同时直接向客户端发送数据，消除了传统七层过重的冗余中继转发。因此，QDSR不仅仅实现了高性能、低延迟，并且几乎消除了额外的下行链路中继开销，为云服务提供商提供了一种创新且高效的解决方案。此项论文受到了USENIX ATC 2024高度认可并被录用。
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。
2024年4月底，USENIX Annual Technical Conference（ATC）发布最新录用结果。作为计算机系统领域的顶级学术会议（CCF-A），USENIX ATC 2024吸引了来自不同领域的488篇论文投稿，最终精选出77篇具有代表性的论文。这些论文涵盖了虚拟化、系统和网络故障管理、云和边缘计算、移动和无线技术等广泛的研究领域。
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。
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。
当今的数据中心由数千台网络连接的主机组成，每台主机都配有 CPU 和 GPU 和 FPGA 等加速器。 这些主机还包含以 100Gb/s 或更高速度运行的网络接口卡 (NIC)，用于相互通信。 我们提出了 RecoNIC，这是一种基于 FPGA、支持 RDMA 的 SmartNIC 平台，旨在通过使网络数据尽可能接近计算来加速计算，同时最大限度地减少与数据副本（在以 CPU 为中心的加速器系统中）相关的开销。 由于 RDMA 是用于改善数据中心工作负载通信的事实上的传输层协议，因此 RecoNIC 包含一个用于高吞吐量和低延迟数据传输的 RDMA 卸载引擎。 开发人员可以在 RecoNIC 的可编程计算模块中灵活地使用 RTL、HLS 或 Vitis Networking P4 来设计加速器。 这些计算块可以通过 RDMA 卸载引擎访问主机内存以及远程对等点中的内存。 此外，RDMA 卸载引擎由主机和计算块共享，这使得 RecoNIC 成为一个非常灵活的平台。 最后，我们为研究社区开源了 RecoNIC，以便能够对基于 RDMA 的应用程序和用例进行实验
说到三层交换机和路由器，大家可能会对这两个术语感到困惑，因为它们都接收IP数据包，检查目标地址并根据路由规则传递数据包。这样看来，三层交换机就和路由器就是一样的了。事实上，它们不仅在功能上，而且在其他很多方面都存在一些差异。本文瑞哥将带大家好好了解一下三层交换机和路由器的差别。
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。
想象一下，你正在使用Chrome浏览器调试一款网络应用。这时，你可能会频繁使用浏览器控制台（console）、调试器界面（debugger interface）和DOM检视器（DOM inspector）。在控制台中，开发者不仅可以查看调试相关的日志，还可以执行代码片段以进行快速调试和实验。Chrome的控制台提供了诸如Bash解释器之类的快捷方式，帮助开发者像在GNU/Linux终端一样高效编写代码片段。
可以用 torchsummary 查看网络结构，如果没有的话，使用pip命令进行安装
在深度学习中，有很多需要处理时序数据的任务，比如语音识别、文本理解、机器翻译、音乐生成等。
红外与可见光图像融合（IVIF）技术将不同模态传感器捕获的有用信息整合在一起，以对目标场景进行全面的解释（Sang等人，2014年；Wang等人，2015年；Wang等人，2016年；Wang等人，2017年；Wang等人，2018年；Wang等人，2019年）。可见光图像（VI）有效地捕捉目标场景的全局细节和颜色信息，而红外图像（IR）擅长突出温度信息。通过有效地融合这两种模态的信息，可以实现对各种光照条件和复杂环境的全面感知。此外，IVIF可以有效地辅助下游任务，如目标检测、语义分割以及深度估计等。
随着大模型的广泛流行，GPU集群计算的规模越来越大（单芯片算力提升有限，只能通过扩规模的方式来提升整体算力），千卡、万卡已经成为主流，十万卡、百万卡也都在未来3-5年的规划中。
核心网是移动通信网络的大脑，负责对整个网络进行管理和控制。核心网是很多网元设备的统称，并非特指一种网元设备
网络接口卡 (NIC) 是现代高速网络系统的基本组件，支持 100 Gbps 的速度并提高可编程性。 将计算从服务器的 CPU 卸载到 NIC 可以释放大量服务器的 CPU 资源，这使得 NIC 成为提供有竞争力的云服务的关键。 因此，了解将网络应用程序卸载到 NIC 的性能优势和局限性至关重要。 在本文中，我们测量了来自全球最大 NIC 供应商之一的四种不同 NIC 的性能，支持 100 Gbps 和 200 Gbps。 我们表明，虽然当今的 NIC 可以轻松支持数百千兆位的吞吐量，但频繁执行 NIC 数据包分类器的更新操作（如网络地址转换器 (NAT) 和负载均衡器对每个传入连接所做的操作）会导致吞吐量急剧下降，高达 70 Gbps 或完全拒绝服务。 我们的结论是，所有测试的 NIC 都无法支持需要跟踪大量频繁到达的传入连接的高速网络应用程序。 此外，我们还展示了各种反直觉的性能假象，包括使用多个表对数据包流进行分类的性能影响
随着互联网技术越来越发达，大家对于网速的要求同样非常的严格。如果网速过慢将会影响大家的网络浏览体验，但是随着各种网络加速器的出现，让大家浏览网站的速度又有了飞速的提升。很多人在玩游戏的时候正是因为有了游戏网络加速器，才不会出现各种卡顿。cdn加速是现如今非常火爆的加速方法，但是大家对如何做cdn加速并不是非常的了解。
作为一名网络工程师，我对网络技术的创新和应用始终保持着热忱。在当前人工智能（AI）蓬勃发展的背景下，GPU加速的AI开发实践成为推动网络创新的一项强大工具。在本文中，我将分享关于GPU加速的AI开发实践，以及其在网络领域的应用和影响。
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。
天下武功，无坚不催，唯快不破。网络江湖，亦如是。本篇谈谈网络江湖的‘快’——网络加速。‘快’和‘稳’，是网络江湖永恒不变的两个话题。‘稳’，讲究的是网络的可靠性，后续另辟文章详谈。从ASIC、NPU到智能网卡到FPGA，从Linux内核到用户态DPDK转发，从软转到P4硬件流量卸载，可谓可编程转发技术演进过程中单纯设备个体层面的加速，这里也暂且不表，详细可参考网络设备的硬件形态选择初探，重点聊下整体网络业务层面的‘快’。
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》
不论你是或不是一个游戏玩家，最近吃鸡类游戏的火热度可见一斑。而我所在的项目团队要来干这件大事了，因为我们要实现PC端网游加速这回事，第一个目标就是绝地求生。
随着网络用户逐渐增多，很多网络服务器承受的压力也越来越大。但是网络服务器必须要处理好网络用户在浏览网站时的信号请求，但是很多网络信号请求在分配的时候并不均匀，很多服务器处理的数据很多，但是同样也有很多的服务器处于闲置的状态。此时必须要使用cdn加速来解决网络服务处理的弊端，那么在接下来的容里就介绍一下什么是cdn加速。
作者：陈添水 【新智元导读】中山大学、香港理工大学、商汤等机构的联合研究团队提出基于类小波自编码机的深度网络加速法，不需要改动原来网络的结构，故可以兼容现有的深度神经网络，有极好的普适性。相关研究已被AAAI 2018录用为oral paper，第一作者中山大学博士生陈添水带来详细解读。 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1712.07493.pdf 深度网络不断地提升计算机视觉任务的性能，然而，性能提高往往却伴随着愈高的计算复杂度，这严重限制了深度网络在资源受限的平台（如手机，移动嵌入
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