有很多人会问为什么游戏需要加速器？只有经历过外服游戏的玩家就非常清楚，显卡带来的帧数下降不算什么。网络延迟对游戏的影响更大，延迟造成的卡顿，游戏掉线，游戏出现人物瞬移，装备自动丢弃等问题都会让游戏玩家崩溃。对于游戏玩家来说，200M网速也相当于很卡了。最好的解决方法就是使用游戏加速器。接下来我们看一下它的定义:能让用户快速、安全地连接的一种服务，让用户的游戏体验更高。今天我们来看看游戏加速器有哪一些可以选择的。
来源｜腾讯Light计划 过去一年中，很多美好的事情已经在身边悄然发生。 暖心师汪宏结，则通过小程序成为了更多孩子倾吐心声的“树洞”，匿名交流让孩子们畅所欲言，让汪宏结能更好的找到问题根源，帮助孩子们驱散笼罩在心中的黑雾，回归阳光生活。 白海豚保护志愿者郑锐强在AI技术的支持下，实现了简单拍摄就能精准识别白海豚个体的效率突破，还通过小程序让更多人获取白海豚的科普故事，了解这个可爱的邻居，点燃了不少孩子心中保护物种的公益火苗。 何旭虽然无法时时陪伴在爷爷身边，却能通过“亲情共享闹铃”，利用声音克
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。
全文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.04421.pdf
过去几十年来，计算机处理器通过减少每个芯片内部晶体管的尺寸，每两年将其性能提高一倍。随着压缩晶体管尺寸变得越来越困难，业界正在重新关注开发特定领域的架构 - 例如硬件加速器 - 以继续提高计算能力。
几十年来，正如摩尔定律所描述的那样，通过缩小芯片内部晶体管的尺寸，计算机处理器的性能每隔几年就可以提升一倍。但随着缩小晶体管尺寸变得越来越困难，业界将重点放在了开发硬件加速器这样的特定于域的体系架构上面，从而继续提升计算能力。
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：
构建在深度卷积上的Inverted bottleneck layers已经成为移动设备上最先进目标检测模型的主要构建模块。在这项工作中，作者通过回顾常规卷积的实用性，研究了这种设计模式在广泛的移动加速器上的最优性。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】谷歌费心打造的年终总结第三弹，火热出炉了！ 刚刚，Jeff Dean发推表示，谷歌重磅打造的超级硬核年终大总结，出第三弹了！ 第一弹：「超详超硬Jeff Dean万字总结火热出炉！图解谷歌2022年AIGC、LLM、CV三大领域成就」 第二弹：「谷歌2022年度回顾：让AI更负责任，主要做了4点微小的工作」 伟大的机器学习研究需要伟大的系统。 随着算法和硬件越来越复杂，以及运行规模越来越大，执行日常任务所需的软件的复杂性也在不断增加。
学习课件、视频作品、影视剧素材，网上海量的视频资源不断拓宽着人们的认知水平。将珍贵的视频下载到各种存储介质中长期保存，方便以后反复观看的同时，还能防止资源下架、失效、被封杀的情况出现。有关下载网络视频的软件，怎样把网上的视频下载下来的相关问题，本文将进行详细介绍。
没从事互联网工作的人，很少人会知道怎么解决网络卡顿问题，一般上网搜索都是下载某某加速器，然而这些加速器都是针对散户，而不是企业。那我一个企业网站想少花钱又要更快的网站打开速度，可能吗？答案是肯定的，那么接下来让我们一起了解下什么是cdn服务器？cdn加速服务是什么？别走开，答案在下文。
【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
昨日，由HTC VIVE™打造的全球VR/AR加速器计划Vive X宣布第三批入选的初创公司名单。来自全球的26家初创公司被选中参与该计划，共同推动全球AR/VR生态系统的发展。 与其它初创加速器不同
该论文主要围绕着深度学习应用对密集矩阵乘法（Matrix Multiply, MM）的大量需求展开。随着深度学习模型的复杂度不断增加，对计算资源的需求也日益增长，这促使了异构架构的兴起，这类架构结合了FPGA（现场可编程门阵列）和专用ASIC（专用集成电路）加速器，旨在应对高计算需求。
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。
作为连接底层硬件和上层工作负载的桥梁，操作系统是发挥硬件潜能、保障业务质量的技术底座。自从 OpenCloudOS Intel SIG 成立后，社区和英特尔就将第四代至强可扩展处理器（Sapphire Rapids，简称为 SPR ）与 OpenCloudOS 的适配作为 Intel SIG 的首要工作。
近日，腾讯反病毒实验室发布了《2018年Q2季度互联网安全报告》（以下简称：报告）。
Bill 首先简单介绍了他所在研究实验室。这里松散地分为供给方和需求方，供应方试图开发技术 直接为产品组提供更好的 GPU 和更好的电路。另一方面设计方法的架构，以降低使用成本。接着介绍了 NVIDIA 实验室在不同阶段完成的三个最新的研究成果。
基于终端设备的机器学习（On-device machine learning）是实现具有隐私保护功能、能够时刻运转、快速响应的智能的重要组成部分。这就要求我们将基于终端的机器学习部署在算力有限的设备上，从而推动了从算法意义上来说高效的神经网络模型的研究，以及每秒可执行数十亿次数学运算却只需要消耗几毫瓦电力的硬件的发展。最近发布的「Google Pixel 4」就是这一发展趋势的代表。
第二篇则是利用强化学习自动寻找在特定 latency 标准上精度最好的量化神经网络结构，它分别为网络的每一层搜索不同 bit 的权值和激活，得到一个经过优化的混合精度模型。两篇文章的相同之处在于，都直接从特定的硬件获得反馈信息，如 latency，energy 和 storage，而不是使用代理信息，再利用这些信息直接优化神经网络架构 (或量化 bit 数) 搜索算法。这也许会成为工业界未来的新范式。
12月9日，第58届EDA首要会议DAC（Design Automation Conference）的线下部分在旧金山落下帷幕，此次会议为期五天。
上周在和其他生物科技领域的创始人一起参加活动时，创始人们讨论了关于如何加入生物科技领域加速器/孵化器方面的问题。他们对加入孵化器或加速器存在很多疑问，我应该加入吗？加速器或孵化器真的能“加速”我的企业
论文名称：MobileDets: Searching for Object Detection Architectures for Mobile Accelerators
海豚：很高兴邀请到布比创始人蒋海蒋总来参加我们海豚区块链的【海豚扒问】栏目第一期，采访蒋总我是很激动的，因为我曾经也在布比工作过，也是布比人，在布比的那段时间对我现在创业来说是非常宝贵的经验，所以一直以来都想找蒋总的空闲时间跟蒋总聊几句。今天终于有这样一个机会能够坐下来畅谈，那我们就开始吧！
从数据分析、经典机器学习到搜索、推荐，再到语言处理和图像识别，每个 AI 任务运行的背后都需要海量的数学计算。可以说，AI 真的就是数学，但却是很多很多的数学。
在2015 年的百度世界大会上，百度董事长兼首席执行官李彦宏宣布在最新的手机百度6.8版本中推出机器人助理——度秘(英文名：duer)，并解释了推出度秘的原因、度秘背后的技术以及度秘的未来规划。百度首席科学家吴恩达则展示了百度深度学习技术的进展，包括在噪音环境下的语音识别效果，以及基于手机深度学习引擎的iOS版脸优APP。 李彦宏：度秘及其三大基石 李彦宏表示，在各种O2O服务层出不穷、360行裂变为3600行的今天，用户对服务的需求也迅速增长，而服务的搜索过程不同于单纯的信息检索，服务需求的提出是一个动态
1月11日下午，英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会，正式推出代号为“Sapphire Rapids”的第四代英特尔至强可扩展处理器、英特尔至强CPU Max系列（代号“Sapphire Rapids HBM”）以及英特尔首个数据中心GPU Max系列（代号“Ponte Vecchio”），在实现数据中心性能、能效和安全性大幅跃升的同时，为AI、云、网络、边缘和全球领先的超级计算机带来全新功能。
该文介绍了使用Python编程语言和Zynq-7000芯片实现深度递归神经网络（DRNN）硬件加速器的实现和训练过程。该实现包括使用Theano数学库和Digilent PYNQ-Z1开发板，以及PYNQ-Z1板上的Zynq-7020 SoC。该实现能够提供20GOPS的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。该实现包括五个过程元素（PE），能够在此应用程序中提供20GOPS的数据吞吐量。
在国内，许多人希望使用手机代理IP来访问被封锁或限制的网站或服务，但是在国内使用手机代理IP需要拥有海外网络环境。
对于喜欢玩游戏的人来说，会特别看重玩的过程中不会出现卡顿，不出现断联和登录难的情况，这就需要用到游戏加速器了。尤其是外服游戏，因为服务器本身就不在国内，所以经常会出现网络传输不稳定的情况，卡顿，断连等情况也频频出现，所以需要记住游戏加速器才能够畅快地玩游戏。那么游戏加速使用哪个加速器比较好？有免费的吗？
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。
都怪这些购物软件太了解我的喜好，我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”，更何况各类折扣活动算得人云里雾里，如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
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。
AI 科技评论按：谷歌前日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
AI 科技评论按：谷歌昨日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
该文介绍了使用Python编程语言成功实现和训练基于固定点深度递归神经网络（DRNN）; Theano数学库和多维数组的框架; 开源的基于Python的PYNQ开发环境; Digilent PYNQ-Z1开发板以及PYNQ-Z1板上的赛灵思Zynq Z-7020的片上系统SoC。Zynq-7000系列装载了双核ARM Cortex-A9处理器和28nm的Artix-7或Kintex-7可编程逻辑。在单片上集成了CPU,DSP以及ASSP，具备了关键分析和硬件加速能力以及混合信号功能，出色的性价比和最大的设计灵活性也是特点之一。使用Python DRNN硬件加速覆盖（一种赛灵思公司提出的硬件库，使用Python API在硬件逻辑和软件中建立连接并交换数据），两个合作者使用此设计为NLP（自然语言处理）应用程序实现了20GOPS（10亿次每秒）的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。
在过去的几年里，每个月都会发布新的机器学习加速器，用于语音识别、视频对象检测、辅助驾驶和许多数据中心应用。
FPGA 编程耗时耗力，即使对专业人员来说也颇有难度。如何才能加速深度神经网络模型在FPGA上的部署？
它允许用户自定义并增强您最喜爱的网页的功能。用户脚本是小型 JavaScript 程序，可用于向网页添加新功能或修改现有功能。使用 油猴，您可以轻松在任何网站上创建、管理和运行这些用户脚本。
这极大地影响了工作效率和开发进度。面对这一困境，本文将为你介绍几种有效的解决方案，帮助你顺利拉取Docker镜像，继续你的开发工作。
【新智元导读】谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天上午在 UCSB 做了题为《通过大规模深度学习构建智能系统》的演讲。新智元结合 UCSB CS 在 Twitter 的文字直播，将这场最新演讲整理如下。Jeff Dean 谈了谷歌大脑近来的工作进展，包括最新发布的 TensorFlow 1.0、将深度学习用于检测癌症，以及在自主机器学习方面的探索。在问答环节，Jeff Dean 对人工智能的未来表示乐观，说不认为 AI 的下一个冬天会到来。 谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天上午在美国加州大学圣塔
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
亲爱的粉丝们，今天又到了【海豚扒问】的深扒时间啦。萌主我一直很感谢大家一路对海豚区块链全新推出的【海豚扒问】栏目的支持，这一次我们请来最重量的嘉宾，他是谁？他为什么是我们海豚区块链如此仰慕，甚至需要深深膜拜的嘉宾？待萌主用一句诗句来形容他的气质以及为他这个行业做出的贡献。“桐花万里丹山路，雏凤清于老凤声”，这句诗出自李商隐，它正如董老师一样，朝气蓬勃，是勇于探索这个时代伟大的先知。他不是宋冬野歌里所唱的“董小姐”，他是董天一，IPFS/Filecoin中国区技术布道人，更是万卷诗书里《IPFS指南》的作者。他是北大才子，毕业于北京大学软件与微电子学院，并且曾担任甲骨文亚洲研发中心（中国）数据库开发工程师，是资深的区块链技术开发者，现致力于IPFS/Filecoin在中国的技术推广。他的出现启发了很多人，更启发了正在创业的小海豚。他对技术的痴迷，对新鲜事物无止境的探索，以及开拓新鲜事物却永不畏惧的精神，深深的影响着我。那么今天不再做铺垫了，现在我们以最原汁原味的方式来感受紧张的海豚与董老师的对话。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
Docker分为开源免费的CE(Community Edition)版本和收费的EE(Enterprise Edition)版本,本文安装社区版，该版本也是开发人员和小型团队的理想选择。
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。
1月11日，英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会，正式推出第四代英特尔至强可扩展处理器（代号“Sapphire Rapids”），通过丰富的内置加速器提供领先的性能，解决客户在AI、分析、网络、安全、存储和科学计算领域面临的重大计算挑战，面向人工智能、云计算、数据分析等众多场景提供强劲算力。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
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。
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