物联网与人工智能结合的发展趋势，对神经网络加速芯片的能效有了更高的要求。由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。
曾几何时，网络处理器是高性能的代名词。为数众多的核心，强大的转发能力，定制的总线拓扑，专用的的指令和微结构，许多优秀设计思想沿用至今。Tilera，Freescale，Netlogic，Cavium，Marvell各显神通。但是到了2018年，这些公司却大多被收购，新闻上也不见了他们的身影，倒是交换芯片时不时冒出一些新秀。
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。
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。
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。
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。
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。
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
原文链接: https://arxiv.org/pdf/2006.14815.pdf
边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合，并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能（AI），而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置，例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜，对硬件施加了不同的限制。
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
人人都在谈论SDN的后续发展，是时候将眼光从软件定义拉回到硬件重构了。这里的硬件重构不仅仅是网络架构的解耦，我们更需要关注设计范式在大变局下的应对-DSA。
导语：在过去的10-20年间，硬件技术取得了惊人的进步，但在高性能数据中心和高度受限的移动环境中却仍然不能“奢求”廉价的性能。很多人认为，硬件的下一个进步是将神经网络加速器添加到CPU + GPU集群中。然而，这可能会扼杀SoC的性能......
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。
如果各个程序语言是个人的话，Python 就是妖怪。 别人眼中的编程 VS 现实情况 这样的纹身很帅，也很符合语义 C 是不是最屌的？ 上线前测试的重要性 附：程序员猜灯谜 灯谜 1. 老会计喝二锅
【新智元导读】计算机体系结构顶级会议 ISCA2016日前召开，神经网络和深度学习成为热点。新智元整理了 ISCA 2016 神经网络相关论文（包括本届会议最高得分论文），并邀美国加州大学圣塔芭芭拉分
SuperNIC 是一种用于 AI 云数据中心的网络加速器，可在 GPU 服务器之间提供强大且无缝的连接
近日，中国网络安全产业联盟（CCIA）公布了“2020年优秀网络安全解决方案和网络安全创新产品评选活动”结果，腾讯零信任安全管理系统iOA（以下简称“腾讯iOA”）基于在零信任领域的创新实践，捧回“2020年网络安全创新产品优秀奖”和“2020年网络安全创新产品最具投资价值奖”双料大奖，并荣登最具投资价值榜单第一位。
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。
行业头条 近日，2016世界移动通信大会（MWC2016）在巴塞罗那举办。作为全球移动通信领域最具规模和影响力的全球展会之一，MWC2016聚焦全球目光，软件定义网络SDN和网络功能虚拟化NFV再次成为热门话题。 SDN概述 软件定义网络（Software Defined Network, SDN ），是Emulex网络一种新型网络创新架构，是网络虚拟化的一种实现方式，其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来，从而实现了网络流量的灵活控制，使网络作为管道变得更加智能。自2012年正
【新智元导读】以类似结构将产生类似功能为假设，“类脑计算”以神经形态器件构造电子大脑，绕过“理解智能”，专注“模拟智能”，或将颠覆现有计算模型并有助于弄清何为“智能”。北大教授黄铁军以客座编辑身份为“
支持4K60的H.265/H.264编码，支持10路1080p30的H.265/H.264解码。
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
元宵节刚过，不过专家说：今年是15的月亮16圆，猿们，考研智商和技术知识面的时刻来了，看看下面的灯谜你能搞出几个来。
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。
这几天小侠下班玩王者农药的时候每次都是卡成狗，官方偶尔会有个贴心提示开个迅游加速器然后暴脾气就上来了。
简介：数据中心网络带宽持续增加，加之CPU性能提升缓慢，导致数据中心网络无法沿用过去的搭建方法；那么如何设计性能优异且与网络速度同步的高效能分布式系统呢？最近出现的可编程网络交换(PNF)是一种潜在的解决方案。
来源 | 腾讯SaaS加速器二期项目-百应 ---- 随着"互联网+政务服务"的政策部署、"放管服"改革的深入推进，传统的政务服务模式将智能化升级，“AI+一网通办”建设实现惠民便企服务将成为近年来的发展热点。 近日，中国领先产业数字化研究与咨询机构爱分析，正式发布了《2020中国智慧城市厂商全景报告》。基于对国内智慧城市厂商的调研，准确定义了16个智慧城市数字化应用场景，同时遴选出在这些数字化场景中具备成熟解决方案和落地能力的厂商。 其中，百应科技通过自身技术创新以及对政务行业的深刻洞察，融合A
首先划一下重点：本文着重谈SDN技术，非SD-WAN。尽管它们是一脉相承，但SDN与SD-WAN的属性有较大区别，SDN主要面向数据中心级的大规模网络管控与数据转发，对软硬件有较高要求，适用于供应商或企业专有网络环境。而SD-WAN则是面向更复杂的企业广域网环境，因其适配性强，支持端到端连接和控制，多平面网络环境，部署上具有敏捷，灵活，高效等特点，而深受广大企业的欢迎，只是它不适合服务级的网络数据转发。
本文为DianNao系列加速器总结的第一篇，有较多公式，简书不支持公式渲染，公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客 简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器，包括以下四个成员： DianNao：神经网络加速器，DianNao系列的开山之作。 DaDianNao：神经网络“超级计算机”，DianNao的多核升级版本 ShiDianNao：机器视觉专用加速器，集成了视频处理部分 PuDianNao：机器学习加速器，DianNao系列收山之作，可支持7种机器学习算法 DianNao系
来源：阿朱说 ---- 很多人吧，包括中国SaaS从业者和投资者，都说起美国SaaS和美国股市市值就笑的哈哈，说起中国SaaS和中国股市就愁眉苦脸。但不对比对比中国国家和美国国家、中国企业和美国企业，中国企业和中国政府的关系，美国企业和美国政府的关系。就一味拿经济增长常态化、人口老龄化说事，老回避关键问题。这有意思吗？ 那我就说说：在中国这片土地上，在中国这个股市上，SaaS产品怎么成功。 这篇文章可说的是：中国SaaS产品成功，至于中国SaaS业务成功，不在今天这片文章的讨论范围内。SaaS产品
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。
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
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’。
在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU上给出了相应的代码，和RTL仿真结果。在TPU中的脉动阵列及其实现和神经网络中的归一化和池化的硬件实现中，针对硬件实现中的关键模块也进行了仿真分析。但是，最终并没有给出一个可以实际运行的例子。这意味着，即使将这一部分代码应用到FPGA上，或者是实现在ASIC上后，也只有纸面性能却并不可用。
从一道习题说起子网 1.0 假设计算机A、B联在同一个交换机上，将A, B的IP地址和网络掩码设置为在同一网络如(192.168.25.1和192.168.25.2），在A，B上通过PING 检测连通情况； ---- 2.0 将A, B的IP地址设置为不在同一网络上（如192.168.25.1和192.168.26.1），网络掩码设置为在同一网络上，在A，B上通过PING 检测连通情况； ---- 3.0 将A, B的IP地址设置在同一个网络上，但是网络掩码不在同一网络地址上。在A，B上
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 万万没想到，我居然会跟王海峰「一起过」520！ 今天，「WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会」在线召开，百度CTO王海峰发表演讲，表示「飞桨将助力人工智能变得越来越普惠」。 2019年，在第一届Wave Summit深度学习开发者峰会上，王海峰提出，深度学习具有很强的通用性，并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，推动人工智能进入工业大生产阶段。如今，三年过去，王海峰的说法得到了验证——如今深度学习的应用已经越来越广泛，遍地开花。 数据显示，截至2022年5月，飞
近日，NeurlPS2019 大会放出了一个名为「Efficient Processing of Deep Neural Network: from Algorithms to Hardware Architectures」的演讲。该演讲主要介绍各类能够使硬件高效处理深度神经网络（DNN）计算的方法，包括在计算机视觉、语音识别、机器人等领域，而涉及到的硬件包含了从 CPU、GPU 到 FPGA 和 ASIC 等各类计算硬件。
DPDK在专注数据面报文处理的同时，一直紧跟着网络发展的脉搏以开放的姿态融合不断涌现的各种新的网络设备。从最初的普通网卡，到集成虚拟化和交换功能的高级网卡，再到各种网络SoC（片上系统）设备，到现在最热的基于FPGA的Smart NIC，DPDK一直走在软件定义的网络技术发展的最前沿。近年来，数据中心异构化的趋势出现，基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储，网络以及人工智能的加速，成为炙手可热的话题，在刚结束的APNET’18研讨会上，华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程，基于Linux Foundation的开源项目，对这种架构的支持，在软件的持续性与高质量保证上至关重要。
微信如果想备份聊天记录到电脑，必须安装微信电脑端，而且要求在同一网络，但是很多网友都是台式电脑，就算用路由器发射的 wifi 信号连接属于同样的网络，但是备份或者恢复时会报错提示“请保持手机与电脑在同一网络后重试”。
深度神经网络 (DNN) 是一种人工神经网络(ANN)，在输入层和输出层之间具有多层。有不同类型的神经网络，但它们基本由相同的组件组成：神经元、突触、权重、偏差和函数。这些组件的功能类似于人类大脑，可以像任何其他 ML 算法一样进行训练。
如今网络飞速发展，在许多领域都离不开网络的帮助，也使更大网络平台的用户访问量逐渐递增，百万用户都成为网络平台的访客。所以需要更大网络平台有足够的空间容纳下此巨大数量，不仅如此，还需要加快访问速度。面对快节奏的发展，云cdn要比普通cdn更快捷，云cdn是什么就看看接下来介绍吧。
光纤能够以光的形式在世界范围内传输数据，成为现代电信技术的支柱。不过如果需要分析这些传输数据，要将其从光信号转换为电子信号，然后用电子设备进行处理。曾经有一段时间，光学被认为是未来最具潜力的计算技术的基础，但与电子计算机的快速进步相比，光学计算技术的竞争力明显不足。
在8月2日至8月5日期间举办的Chinajoy国际数码互动娱乐展览会（简称：CJ）期间，HTC中国区总裁汪丛青展示了HTC Vive的两项全新技术：Viveport串流以及6DoF lite视频。随后，VRPinea就这两项技术对汪丛青进行了采访，同时也就VR行业如何顺应5G的发展、VR内容发展方向及行业发展现况等，与汪丛青进行了讨论。
点对点传输是一种文件即时传输方式用于实现数据的快速联动，为所有客户端提供资源，包括带宽、存储空间、计算能力。点对点传输技术有很多应用，包括共享各种格式音频、视频、数据等。
网络offload主要是指将原本在内核网络协议栈中进行的IP分片、TCP分段、重组、checksum校验等操作，转移到网卡硬件中进行，CPU的发包路径更短，消耗更低，提高处理性能。
windows 64位可用，windows 10 64位测试通过，服务器、本地自己电脑都可以。
本文挑战了用以训练大型语言模型 (LLM) 而构建any-to-any网络的既定范式。实验表明，LLM 表现出一种独特的通信模式，想要实现接近最佳的训练性能，其中只有一小部分 GPU 需要在其中进行高带宽any-to-any通信，而这些 GPU 组间的通信量很少，稀疏且同质。
Windows开发环境：Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 日前，英特尔旗下公司Movidius刚刚推出了一款全新产品：一个能让开发者和研究人员在终端设备部署深度学习应用程序的USB棒，售价79美元。 英特尔表示，Movidius神经计算棒(Neural Computer Stick)是世界上第一款采用USB格式的AI加速器，这个计算棒能够编译并加速边缘神经网络。而且，这款产品并不需要连接到云端，可以直接在本地实现处理。 去年4月，Movidius曾推出过一款名为Fathom的模型产品，不过因为英特
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