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用 Taichi 加速 Python:提速 100+ 倍!

而将 改成一千万的话,Taichi 的耗时只会增加到 0.8s 左右,而 Python 则需要大约 55 秒,Taichi 直接加速了 70 倍!...大家可以亲自运行代码体会一下 Taichi 使用 GPU 加速的巨大优势。 总结 在这三个例子上 Taichi 都让程序有了大幅加速。...与 Numba 比较:Numba 顾名思义,是非常适合针对 Numpy 进行加速的方案。当你的函数是针对 Numpy 的数组向量化的操作时,使用 Numba 将其编译以后执行可以大大加速。...Pypy 最大优势在于 Python 代码完全不用改变,就能通过 Pypy 加速。...而 Taichi 有一套自己的语法,虽然和 Python 很像但是也有自己的一些假设,这使得 Taichi 能够实现更大的加速

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    网络架构革命 宽带提速升级

    2014年,我国在网络架构方面的创新更加深入,传统的“电信级”思维面临挑战,IT化、软件化等呼声越来越高,软件定义网络SDN、网络功能虚拟化NFV等成为业界热议的焦点话题,电信核心网络、光传送网等亟待升级...与此同时,宽带普及进一步提速,截至2014年11月底,我国8M以上宽带用户规模近8000万,1月~11月宽带接入用户净增1175.1万户,总数达到2.01亿户。...传统电信网采用“烟囱式”架构,一个网络对应一项业务。而电信业务的互联网化,要求网络相比原来的体系,应该更加开放、灵活并与业务紧密结合,网络因业务需求而变。过去是网络提供业务,未来是网络适应服务。...运营商在建设高质量光纤接入网时,致力于不断升级用户的宽带体验,积极探索如何让宽带网络更好地促进企业自身的健康发展。 到2014年,工业和信息化部会同相关部委已经连续三年组织实施了宽带普及提速工程。...进入2014年,全国各省市陆续发布“宽带中国”战略实施方案,首批39个“宽带中国”示范城市创建方案也于今年公布,光纤接入网建设进一步提速

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    提速 30%!腾讯TQUIC 网络传输协议

    作者:腾讯 sTGW-TQUIC 腾讯sTGW如何助力核心业务用户登录耗时降低30%,下载场景500ms内请求成功率从HTTPS的60%提升到90%,移动端APP在弱网、跨网场景下同样取得媲美正常网络的用户体验...腾讯核心业务用户登录耗时降低 30%,下载场景 500ms 内请求成功率从 HTTPS 的 60%提升到 90%,腾讯的移动端 APP 在弱网、跨网场景下取得媲美正常网络的用户体验。...如何让业务快速将 QUIC 协议用起来,用这些先性加速网络性能?...实现 100% 0-RTT 成功率,用于在握手时延极其敏感的业务上,例如广告请求、API 调用、短连接下载等。...在登录成功率、登录耗时、握手时延、下载速度等性能指标上均取得了明显收益。腾讯云客户通过 CLB 使用 HTTP3 后,延迟降低了超过 20 个点,也欢迎大家接入使用。

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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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    类GPT模型训练提速26.5%,清华朱军等人用INT4算法加速神经网络训练

    机器之心报道 编辑:杜伟、马梓文 我们知道,将激活、权重和梯度量化为 4-bit 对于加速神经网络训练非常有价值。但现有的 4-bit 训练方法需要自定义数字格式,而当代硬件不支持这些格式。...神经网络训练需要一定计算量,使用低精度算法(全量化训练或 FQT 训练)有望提升计算和内存的效率。FQT 在原始的全精度计算图中增加了量化器和去量化器,并将昂贵的浮点运算替换为廉价的低精度浮点运算。...Sun 等人成功训练了几个具有 INT4 激活 / 权重和 FP4 梯度的当代网络;Chmiel 等人提出自定义的 4 位对数数字格式,进一步提高了精度。...本文为流行的神经网络 Transformer 提出了新的 INT4 训练算法。训练 Transformer 所用的成本巨大的线性运算都可以写成矩阵乘法(MM)的形式。...结果显示,INT4 训练算法对于类 BERT 模型实现了最高 35.1% 的加速,对于类 GPT 模型实现了最高 26.5% 的加速。 更多技术和实验细节请参阅原论文。

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