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深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片?

深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速。 采用GPU加速与只采用CPU训练CNN的性能比较 以ImageNet竞赛为例,基于GPU加速的深度学习算法,百度、微软和Google的计算机视觉系统在ImageNet图像分类和识别测试中分别达到了5.98% DIGITS 可在安装、配置和训练深度神经网络过程中为用户提供指导,具有便于从本地和网络加载训练数据集的用户界面和工作流程管理能力,并提供实时监控和可视化功能,目前支持 GPU 加速版本 Caffe,详见 采用GPU加速的深度学习的企业 GPU还是专用芯片? 退一步说,即便计算力仍是必需的引擎,那么是否一定就是基于GPU?

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加速你的Hibernate引擎(下)

此外,这样做还能节省网络带宽,这也是一种拥有跨数据库移植性的做法。 当你的应用程序对数据聚合和排序有HQL不支持的特定业务规则时除外。 4.6.4覆盖抓取策略 详见4.7.1节。 这种加载需要很多时间,既有网络带宽的原因,如果Hibernate的会话是有状态的,其中也会有会话缓存的原因(内存消耗和GC暂停)。 如果基于你的网络和内存配置的测试表明N+1性能更好,那么你可以使用批量抓取、subselect抓取或二级缓存来做进一步调优。 相对快速网络,在慢速网络中这一点更为重要。Oracle建议的经验值是10。你应该基于自己的环境进行测试。 在使用上述任一方法时都要关闭缓存,因为批量加载一般是一次性任务。 你应该做出一些权衡,如果对象没多少属性,不需要防止不必要的数据库更新,那么就不要使用该特性,因为你那些有限的数据既没有太多网络传输开销,也不会带来太多数据库更新开销。

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    iOS 模版引擎加速web预览

    在iOS开发中大家对于有些功能和模块不可避免的需要使用HTML来加速开发和实现功能的快速变更,例如:预览和活动页面。 A bootstrap js 图片 Q 当网络环境比较差的时候如何? A 啊欧你们发查看啦,资源文件没加载完全就要超时了? 那么我们怎么来处理呢?可以采用模版数据分离的方式,即:模版引擎。 那么问题来了--采用引擎能达到那种效果呢,有什么好处呢? 加速web预览速度 使用web达到类似native的体验 数据模版分离假如只是UI展示变更无需发布App 引擎渲染数据加载本地资源文件html js 图片减少数据传输 stencil语法介绍 There jsonObj error:&engineError]; if (engineError) { [self showError:engineError]; } 引擎岁好用

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    CDN网络加速

    在这个服务器上,还是会设置一个 CNAME,指向另外一个域名,也即 CDN 网络的全局负载均衡器。

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    一 iOS 模版引擎加速web预览

    [stencil引擎加载数据] 在iOS开发中大家对于有些功能和模块不可避免的需要使用HTML来加速开发和实现功能的快速变更,例如:预览和活动页面。 A bootstrap js 图片 Q 当网络环境比较差的时候如何? A 啊欧你们发查看啦,资源文件没加载完全就要超时了 那么我们怎么来处理呢?可以采用模版数据分离的方式,即:模版引擎。 那么问题来了--采用引擎能达到那种效果呢,有什么好处呢? 加速web预览速度 使用web达到类似native的体验 数据模版分离假如只是UI展示变更无需发布App 引擎渲染数据加载本地资源文件html js 图片减少数据传输

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    存储性能加速引擎之预读

    顺序预读(prefetch,在Linux中也称为预读,read ahead)是一种用于提升顺序读性能的技术,用于缩小存储设备和应用程序之间巨大的效率差距。Lin...

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    加速你的Hibernate引擎(上) 转

    1.引言 Hibernate是最流行的对象关系映射(ORM)引擎之一,它提供了数据持久化和查询服务。 在你的项目中引入Hibernate并让它跑起来是很容易的。 相比基于磁盘和网络的访问,基于内存和CPU的访问能提供更低的延迟和更高的吞吐量。 Hibernate引擎通过Java反射找出Payment的所有三个子类。 具体子类的查询只生成该子类的SQL。这些SQL语句都很简单,这里就不再阐述了。 你应该向UI传递一个组合POJO而不是独立的POJO以获得更好的网络性能。 有两种方式在服务层构建组合POJO。 这是因为一些数据库被配置为会杀掉长时间空闲的连接,网络或数据库相关的异常也可能会杀死连接。为了减少此类开销,连接池在空闲时会运行该验证。

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    CDN网络加速原理

    CDN CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。 其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。 因而,CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题,提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ? Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低网络的访问时间。 宗上,CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低网络的访问的速度。

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    Android游戏引擎_巨星引擎网络公司

    下面我就罗列出八款常见的Android游戏引擎,以供有需要者参考(收费,下载量过小,不公布源码,以及鄙人不知道(-_-)的引擎不在此列)。 项目地址:http://code.google.com/p/angle/ 2、Rokon rokon是一款Android 2D游戏引擎,基于OpenGL ES技术开发,物理引擎为Box2D,因此能够实现一些较为复杂的物理效果 项目地址:http://code.google.com/p/loon-simple/ 4、AndEngine andengine同样是一款基于OpenGL ES技术的Android游戏引擎,物理引擎同样为 ,物理引擎采用Box2D实现。 该引擎与LGame(此为2D游戏引擎)相类似,目前拥有PC(J2SE)以及Android两个开发版本。 jPCT的最大优势之一,就在于它惊人的向下兼容性。

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    加速你的网络应用

    本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用,来加速前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。 3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着网络应用的丰富,现在网页中的引用的JS和CSS文件越来越多,也越来越大。

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    百度跨平台 AI 推理加速引擎 -- Anakin

    推理引擎的首要任务就是将性能优异且计算量庞大的深度学习框架快速部署到不同的硬件架构之上,并且能够保持性能相对高效。 然而纵观开源社区和闭源解决方案,没有任何一款推理引擎可以同时满足开源、跨平台、高性能三个特性。 因此,我们结合百度实际业务的需求、百度优秀工程师的研发能力以及行业合作伙伴的大力支持共同完成了百度自己的推理引擎Anakin v0.1.0。 Framework是框架主体,使用C++实现,用于完成硬件无关的所有操作,比如构建网络、图融合、资源复用、计算调度等。 图6 优化前的网络结构图 ?

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    漫谈业务切片与网络加速

    网络按照传输阶段大体上可分:接入段,骨干传输段,出口段三段,网络加速涉及每个阶段,每阶段实施的加速技术各有不同,每种加速方案更需要多个阶段联动协作,这里从传统网络入手窥探目前主流加速技术之一二。 ? 类似5G网络切片方式在传统网络中实施几乎是不可能的,随着新业务的发展,传统网络仍然需要切片,典型如游戏加速、视频加速、出国加速等,它具备明显的业务特征,这里我们称为业务切片更为准确,它并未采用5G颠覆性的网络切片技术 业务识别是一把刀的话,那么加速网络就是砧板上的鱼肉,如何切片就一切那么顺其自然了。一旦能够进行业务筛选过滤,便可识别高价值业务并引流至加速网络,实现网络加速。 当然,末端继续极化,在用户如手机、PC等终端设备上实施网络加速,可撇开固网、移动通信网络的不同,实现无差异化网络加速加速网络构建 扯了这么多,加速网络是整个网络加速效果内功核心,却一直没谈如何构建,图中也是一朵云带过,先埋个雷,下回分解。

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    智能网卡的网络加速技术

    图2:NVIDIA DPU功能框架 智能网卡/DPU通过集成多个面向不同应用的加速引擎,进行数据平面卸载,通过内嵌的ARM处理器或者其他协处理器进行控制平面的卸载。 网络加速技术 智能网卡实现的网络加速有多种,除基本的网络功能外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec加速等技术。 智能网卡的网络加速技术可以进一步细分为网络功能的加速以及网络能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。 网络加速的技术实现 智能网卡的本质能力是实现网络加速,在2021中国智能网卡研讨会中,包括中国移动、电信等企业的智能网卡产品,采用了多种智能网卡技术架构,实现了不同的网络加速功能。 芯启源基于NP-SoC实现的全可编程DPU芯片具备网络报文处理引擎、流处理器引擎、接口引擎加速硬件,支持高效的网络报文处理,具备极高的编程自由度。

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    网络加速,未来将由谁颠覆?

    01 时延+质量,网络加速的鱼和熊掌 时间 = 距离 / 速度,这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知速度。 如果发生网络攻击,则是更加复杂的安全问题。 速度和质量成为了网络加速方案的鱼和熊掌,期待更多的变局。一个朴素的跨洋连接案例,不做任何加速处理,依靠现有的基础设施很难满足现有我们的体验要求。 在工程师与网络加速的斗争中,速度和质量成为了保障的刚需,也催生了自底向上的技术革新。 02 自底向上的技术革新 从上世纪90年代末CDN的诞生,网络加速走上了真正的快车道。 协议升级与简化,减少RTT次数消耗 网络协议的变化则是通过软件的思维对加速进行优化。 公有云厂商倡导的GA技术通过给接入用户分配静态IP,客户端流量通过加速IP就近从接入点进入公有云加速网络,用户可以通过公有云自建或租用的高速链路使流量快速到达。

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    搜索引擎-网络爬虫

    通用搜索引擎的处理对象是互联网网页,目前网页数量以百亿计,搜索引擎网络爬虫能够高效地将海量的网页数据传下载到本地,在本地 形成互联网网页的镜像备份。 它是搜索引擎系统中很关键也很基础的构件。 1. 网络爬虫本质就是浏览器http请求。 搜索引擎爬虫架构 但是浏览器是用户主动操作然后完成HTTP请求,而爬虫需要自动完成http请求,网络爬虫需要一套整体架构完成工作。 在真实的网络环境中,由于广告链接、作弊链接的存在,反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此,搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。 图4-6 参考文献: 《这就是搜索引擎:核心技术详解》 《搜索引擎—信息检索实践》

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    如何更好的使用谷歌搜索引擎加速器_国外搜索引擎

    例如:搜索-引擎 返回的则是包含“搜索”这个词,却不包含“引擎”这个词的结果3、星号 星号*是常用的通配符,也可以用在搜索中。百度不支持*号搜索指令。 比如搜索:inurl:搜索引擎优化 5、inanchor inanchor:指令返回的结果是导入链接锚文字中包含搜索词的页面。百度不支持inanchor。 例如:allintitle:SEO搜索引擎优化 就相当于:intitle:SEO intitle:搜索引擎优化返回的是标题中中既包含“SEO”,也包含“搜索引擎优化”的页面8、allinurl与allintitle allinurl:SEO搜索引擎优化 就相当于:inurl:SEO inurl:搜索引擎优化 8、allinurl与allintitle:类似。 allinurl:SEO搜索引擎优化 就相当于:inurl:SEO inurl:搜索引擎优化9、filetype用于搜索特定文件格式。Google和bd都支持filetype指令。

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    用tsunami-udp加速网络传输

    概述 tsunami-udp 是一款专为网络加速诞生的小工具。思路很简单,使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。 这样可以无状态的进行数据传输,然后中间加一些文件校验和重传机制,达到加速传输的目的。 传统的tcp传统,基于长连接,很容易受网络波动的影响。 特别是网络拥塞的情况下,只能通过多进程/线程来进行有序传输。

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    OpenStack网络服务数据平面加速

    和vHost (w/oDPDK)性能测试数据 4.后续可以一起来做的一些工作 第一部分 关于openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 先来介绍一下背景,目前openstack社区版本的一些网络服务如 如果ovs dpdk最终被采纳的话,那么openstack网络中的一些vnf将成为瓶颈。 下面我们来看一下实现高性能网络服务需要考虑的一些因素(这几个图片其实是取自intel的一些文档): vnf虚拟网络接口的选择直接影响到性能和后续相关的工作,A和B的性能完全不能满足要求,这个通道的瓶颈在 关于用户态网络堆栈的介绍就到这。 网络网络,理论上没必要跟openstack紧耦合啊 A1:是的,但目前在OpenStack的应用更迫切一些。

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