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。
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》
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
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。
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。
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。
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。
本文整理自同名线上分享，是 12 月份「百度百舸 - 云原生 AI」技术公开课的第三期。 这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点，介绍业界典型的推理加速思路和具体方案，并介绍百度智能云在这方面的一些实践成果。 本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。内容主要包括四部分： 第一部分，端到端的分析 AI 推理的过程以及这个过程中的痛点； 第二部分，我们将介绍业界典型的推理加速思路及具体方案； 第三部分，介绍百度百舸平台的 AI 推理加速套件 AIAK-Inference 的加速方案； 最后一部分，我们
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”。
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
大规模语言模型（LLMs）在很多关键任务中展现出显著的能力，比如自然语言理解、语言生成和复杂推理，并对社会产生深远的影响。然而，这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求（如下图左）和较长推理时延（如下图右）。因此，研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。
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。
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。
当前，千行百业数字化转型步伐加快，对算力提出了更高的要求，与此同时，行业应用的多样性也带来了数据和算力的多样性。 在此背景下，华为通过构建鲲鹏计算产业，拥抱多样性计算新时代。围绕“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略，鲲鹏生态已交出了一份高分答卷。不过当前，鲲鹏生态发展仍面临诸多挑战。其中，应用软件的迁移尤为关键。为了帮助开发人员更快熟悉鲲鹏平台，更好地完成基于传统架构的应用服务迁移工作，鲲鹏发布了开发使能套件 DevKit，提供覆盖代码扫描、迁移、编译、调优等研发全流程。 在 2021 年 5
嗯，今天是个特殊的日子，在这里祝大家玩的开心啦! 昨天给大家分享的是防止电脑死机的一个解决小技巧，今天给大家分享的是如何给自己的电脑加速，让你能更快更省心的使用你的电脑，更快的完成你的任务，你的工作！
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，传统的CPU计算可能会变得缓慢。为了提高性能，XGBoost可以利用GPU进行加速。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法，并提供相应的代码示例。
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
本文提出了一个基于物理的稀疏惯性动捕和人体受力估计方案：Physical Inertial Poser (PIP)。仅使用6个惯性传感器（Inertial Measurement Unit，IMU），该方案可以实时捕捉符合真实世界物理规律的人体运动，关节受力、以及地面作用力等信息。 该系统可以在CPU上以60fps的速度运行，算法延迟只有16毫秒，相比前人工作在公开数据及上达到了最高的姿态估计精度、动作平滑性、以及最低的系统延迟，并且首次实现了基于稀疏惯性传感器的人体受力估计。通过引入物理优化，该方案大幅提
“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。
2022年1月底，有开发者在网上放出了微软电脑管家V1.0的内测安装包，宣称是微软中国的团队自主研发的针对Winows操作系统的管家类电脑安全辅助软件，只针对国内用户测试，但是内测时间很快就结束了，本来很多朋友本来想尝鲜体验一下，却没有赶得上，2022年4月1日官网放出了测试版的下载的地址，小编也迫不及待下载体验了一下，然后分享给大家，感兴趣的朋友可以下载体验一下。
AI 科技评论按：8 月 9 日，为期两周的 2018 国际数学家大会（ICM）在里约热内卢完美谢幕，来自全球一百多个国家的 3000 多位数学家出席了本次盛会。
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新，不需要写一行Javascprit代码，直接就能将深度学习模型编译到WebGL，然后在浏览器运行。 今天，华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新，不需要写任何JavaScript代码，直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL，然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow，MXNet，Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统，但它们大多专门针对小范围的硬件平台（例如服务器级GPU）进行优化，要适应其他
随着摩尔定律的失效，单个计算单元的能力已经远远无法满足数据的指数级增长。比如，快手每天上传的新视频超过千万条，即便训练简单的分类模型（比如 ResNet），使用单机单卡的算力，训练快手日内新增视频都需要超过一百天的时间。因此，在数据爆炸性增长的互联网行业，多机多卡的并行训练成为了大数据时代的必然。随着深度学习模型功能的日益强大，分布式训练任务的通信成本和所需算力也随之急剧增长。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】在实验室训大模型不能用死劲儿，这篇综述教你四两拨千斤！ 深度学习领域已经取得了阶段性重大进展，特别是在计算机视觉、自然语言处理和语音等方面，使用大数据训练得到的大规模模型对于实际应用、提高工业生产力和促进社会发展具有巨大的前景。 不过大模型也需要大算力才能训得动，随着人们对计算能力要求的不断提高，尽管已有许多研究探索高效的训练方法，但仍然没有对深度学习模型加速技术的全面综述。 最近，来自悉尼大学、中国科学技术大学等机构的研究人员发布了一篇综述，全
大家好，我叫翟磊，来自英特尔开源技术中心。今天我演讲的主题是《基于英特尔架构的实时视频流分析系统的设计与优化》，主要会从以下几个方面进行介绍：首先，背景介绍；其次，我会通过硬件和软件两个层面，来对英特尔视觉云计算平台进行详细的介绍，但主要还是侧重于软件层面。然后，结合我们现在正在做的一个名为Intel Collaboration Suite for WebRTC的项目实践来跟大家讲述一下，如何快速地在英特尔计算平台上构建一个实时、可扩展的实时视频流分析系统，最后，我会做一些总结。
利用高层次综合工具，开发者只需要编写高级语言的代码完成程序功能，就能将高级语言编写的代码综合成相同功能的 RTL 级实现 (基于 Verilog 或 VHDL)。开发者还可以通过添加一些 pragma 的方式来指示和调整高层次综合工具生成的硬件模块的架构。整体而言，利用高层次综合工具进行 FPGA 硬件开发的过程，应该是利用软件语言的表达来描述硬件模块的过程。目前，高层次综合的代码都是基于 C/C++/OpenCL 的，所以对于没有硬件设计基础的朋友来说，利用高层次综合工具可以大幅度地降低学习难度，缩短开发周期，加快设计迭代速度。
机器之心报道 机器之心编辑部 有时候，好的训练「技巧」比蛮力堆参更有效。 现阶段，视觉 transformer（ViT）模型已经在图像分类、目标检测与分割等各样各样的计算机视觉任务中得到了广泛应用，并可以在视觉表征与识别中实现 SOTA 结果。由于计算机视觉模型的性能往往与参数量和训练时长呈正相关，AI 社区已经实验了越来越大规模的 ViT 模型。 但应看到，随着模型开始超出万亿次浮点运算的规模，该领域已经遇到了一些主要的瓶颈。训练单个模型可能耗费数月，需要数以千块的 GPU，进而增加了加速器需求并导致大规
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 有时候，好的训练「技巧」比蛮力堆参更有效。 现阶段，视觉 transformer（ViT）模型已经在图像分类、目标检测与分割等各样各样的计算机视觉任务中得到了广泛应用，并可以在视觉表征与识别中实现 SOTA 结果。由于计算机视觉模型的性能往往与参数量和训练时长呈正相关，AI 社区已经实验了越来越大规模的 ViT 模型。 但应看到，随着模型开始超出万亿次浮点运算的规模，该领域已经遇到了一些主要的瓶颈。训练单个模型可能耗费数月，需要数以千块
同步和异步的本质区别是是否需要等待，比如一个方法在执行，必须等前面一个方法程执行完成，才可以执行，这就是同步。如果不需要等上一个方法执行完成，并行或者并发执行，这就是异步调用。
今天的分享，主要包括三个部分： 首先介绍我们为什么需要做 AI 训练加速，也就是整体背景和出发点是什么； 第二部分我们会系统性的分析实际训练过程中的可能会遇到的性能瓶颈问题，然后针对这些问题，介绍目前主要的加速方案； 第三部分介绍百度百舸平台的 AI 训练加速套件 AIAK-Training 在一些模型训练加速上的实践效果。 为什么需要 AI 训练加速？ 在 AI 系统中，一个模型从生产到应用，一般包括离线训练和推理部署两大阶段。 离线训练阶段，就是产生模型的过程，用户需要根据自己的任务场景，准备好训练
前面专门写过一篇“软硬件融合”的系统性介绍文章，之后有很多朋友私信交流。不断汲取大家对软硬件以及软硬件相互协作方面的观点，逐步深化和完善“软硬件融合”概念和技术体系。
本文将和大家介绍在 dotnet 8 里 WPF 引入的新功能之一，在 RDP 远程桌面状态下启用渲染硬件加速
自 2013 年 ALLIN 无线到今天，已经走过 10 个年头，淘宝终端统一网络库 AWCN (Ali Wireless Connection Network) 从淘内孵化，一路过来伴随着淘宝业务的发展，经历集团 IPv6 战役、协议升级演进等，逐步沉淀为阿里集团终端网络通用解决方案，是兼具高性能、多协议、可容灾、可观测的终端网络基础统一设施。
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。
神经网络搜索(NAS)的研究极大地推动了人工智能全民化的进程，即让各行各业的应用都具有智能。
人工智能模型的复杂度不断增加，对内存的需求也越来越大。深度学习的进一步发展需要解决内存限制问题，而当前的解决方案无法利用所有可用计算，业内人士逐渐意识到需要专用芯片来支持深度学习训练和推理。
FP16是半精度浮点格式，相比常用的FP32单精度浮点，数据宽度降低了一半。2016年Arm更新了Armv8.2-A Extension扩展指令集，其中包含FP16半精度浮点运算。Arm NEON向量指令长度为128位，一条FP32向量可完成4个单精度浮点数运算，一条FP16向量可完成8个半精度浮点数运算，使理论峰值性能翻倍。如果该指令用于加速网络推理，相比于FP32预期能达到2倍加速。
本次讲座整理自NVIDIA GTC2022讲座[SE2245]： 今天讲座的目录: 自主机器和机器人技术的世界正在经历一场革命。这些自主机器和机器人不再孤立地工作，它们正在进入人类世界，随着这种转变，自主机器需要更智能、更快、更安全。这些机器需要在现实世界中在我们之间导航，检测人们避开障碍物，规划其移动路径，执行其他视频分析任务，并以人们理解的语言与人们交流。下一代AIOT和机器人变革将需要下一代软件堆栈。 Jetson 软件旨在为下一代 AI 提供动力，该软件堆栈不仅提供预训练模型、训练和性能优化工
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
1.模型中有使用 MATLAB Function 模块。此时，每个步长在计算时都要调用 MATLAB 去解释执行。这大大降低了仿真速度，解决方法是尽可能改用 Fcn 模块。
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：
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】这篇《大规模深度学习模型高效训练研究》综述对训练加速的一般技术进行了详细的回顾。通用加速技术发展的未来工作进行了分析和讨论，启发研究人员重新思考和设计新的范式。 近年来，深度学习领域取得了重大进展，特别是在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和语音等领域。 在大量数据上训练的大规模模型的使用在实际应用、提高工业生产力和促进社会发展方面具有巨大的前景。然而，它的训练过程极不稳定，对计算资源的要求非常严格。 随着计算能力适应性需求的不断提高，大量研
SQL on Hadoop，顾名思义它是基于Hadoop生态的一个SQL引擎架构，我们其实常常听到Hive、SparkSQL、Presto、Impala架构，接下来，我会简单的描述一下常用的架构情况。
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