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神经兴起

这是“2018嵌入式处理报告: 神经兴起”(http:www.embedded-computing.comprocessing2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator 他说,根本就没有一种嵌入式 AI 处理。神经引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门深度学习, 或者组合。 趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp , 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。 这就是为什么许多不断增越来越大乘数累阵列, 因为神经大部分计算都是 MAC。 在Imagination Technologies PowerVR Series2NX 中也有类似功能, 这是一个神经(NNA) , 其本地支持深度为4位。

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2018年嵌入式处理报告:神经崛起

神经引擎可能会使用CPU, DSP, GPU或专门深度学习,或者是它们一种组合。”“这一趋势无疑是向CPU, GPU和DSP添。 这就是为什么很多都在不断地添越来越大乘积累阵列,因为在神经中,大多数计算都是乘积累计算(MAC)。” 为了克服这一点,NeuPro架构结合直接内存访问(DMA)控制,从而提高了双倍数据率(DDR)带宽利用率。架构一个更有趣特性是能够动态地扩展分辨率以适应各个精度要求。 类似功能也可以使用Imagination Technologies发布PowerVR Series2NX,这是一种神经(NNA),它原生支持可以将位深(bit depth)降低到4位。 图2:PowerVR Series2NX是一种神经(NNA),它可以运行现成,如GoogLeNet Inception,每秒钟可以进行500次推断(inference)。

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    百度陆奇:AI是5G下最好,技术商业化还要更快

    下一代通信5G,意味着什么?百度集团总裁兼COO陆奇美国时间10日在出席CES一个对话活动时说,AI是5G下最好,陆奇表示AI+5G将会真正引起变革。 尽管如此,当你把那些连接和计算传感(connectivity and computing sensors)放在一辆汽车上时,这辆汽车就会自己行驶。 而关键问题是,有了更多数据,创新周期就会。尤其是中国有13亿8千万人人口,超过11亿智能手机用户,7.51亿民——我们所拥有数据就是要多多。对汽车行业来说也是如此,我们全国有近2亿辆汽车。 我非常相信AI是5G下最好伙伴或者说是最好(accelerator)。我想提到另一件事情是,对中国,老实讲移动互联、移动平台远远超前于美国,移动支付等等服务都更先进。 尤其是随着时间推移,视频将会承载越来越多、各种形式书面语言和通信内容,所以视频将会提供一系列非常好机会。每个公司都需要进行数字化转型、有广泛连接和更低延迟。

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    windows下BBR、锐,主动

    美中线路及掉包严重线路效果更佳,暴力小包主动重传实现,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有! ----测试以下测试都在没有掉包下进行,客户端装上本神,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。 使用此效果:Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed. (0.00% fail)Approximate trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms没用此效果: 同理服务windows也是可以装,就是游客访问你站,你返回小包都是返回给你游客2次。

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    应用

    平时我们希望提高应用响应度时,常用有以下一些方法: 使用Gzip 减少Http Request次数 增过期头信息 Expire Header 压缩CSS和Javascript文件更多方法,我们可以参考 本篇着眼于如何结合Codeigniter使用,来前端性能。 1、第一条是使用Gzip。 c、在项目 .htaccess 文件中入下面语句,apache 服务就会自动帮你压缩你希望进行压缩文件 AddOutputFilterByType DEFLATE textplain AddOutputFilterByType 3、减少JS和CSS文件尺寸随着应用丰富,现在页中引用JS和CSS文件越来越多,也越来越大。 我们平时在编程时候,为了浏览美观与方便,会对代码进行格式化,增注释和空行,使用有意义变量名等。

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    CDN原理

    其目是通过在现有Internet中增一层新架构,将内容发布到最接近用户“边缘”,使用户可以就近取得所需内容,提高用户访问响应度。 从技术上全面解决由于带宽小、用户访问量大、点分布不均等问题,提高用户访问响应度。 下面是一个简单CND示意图? 当用户请求到达指定节点时,CDN服务(节点上缓存)负责将用户请求内容提供给用户。 地址)发给用户,用户向给定CDN节点请求相应内容工作原理CDN是在用户和服务之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户请求引导到Cache上获得源服务数据,从而降低访问时间 宗上,CDN是在用户和服务之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户请求引导到Cache上获得源服务数据,从而降低访问度。

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    智能技术

    图2:NVIDIA DPU功能框架智能卡DPU通过集成多个面向不同应用引擎,进行数据平面卸载,通过内嵌ARM处理或者其他协处理进行控制平面卸载。 技术智能卡实现有多种,除基本功能外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLSIPSec等技术。 智能技术可以进一步细分为功能以及能力虚拟化。这里仅列举常见几种技术及其应用。 技术实现智能本质能力是实现,在2021中国智能卡研讨会中,包括中国移动、电信等企业智能卡产品,采用了多种智能卡技术架构,实现了不同功能。 芯启源基于NP-SoC实现全可编程DPU芯片具备报文处理引擎、流处理引擎、接口引擎和硬件,支持高效报文处理,具备极高编程自由度。

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    如何我们神经

    今天我们来聊一聊本萌新最新学习一些知识。让我们一起来想一下怎么样来我们神经训练过程。 通常我们知道,越复杂神经,越多训练数据。我们所花费在训练这些实验数据上所消费时间也就越多。 原因很简单,因为你在计算过程中需要计算数据量太大了。但是往往在实际过程中,复杂数据和海量数据往往是不可避免。这个时候,我们就需要找到一些方法,让神经变得聪明起来,变得快起来。 现在想想红色方块是我们所要训练data,如果要按照以前整套流程和写法,就需要把整套数据一次一次放入到神经中进行学习,放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗资源会很大。 在每一次过程中,每次使用分量数据,虽然不能反映整体情况,但是却在很大程度上大大了NN训练过程,并且在这个过程中也不会减少NN准确率。 与之相对,我们还有很多途径来训练。其余大多数方法都是在更新神经参数时候动手脚。?对于公式W+=-Learning rate*dx。

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    用tsunami-udp传输

    概述tsunami-udp 是一款专为诞生小工具。思路很简单,使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。 这样可以无状态进行数据传输,然后中间一些文件校验和重传机制,达到传输。传统tcp传统,基于长连接,很容易受波动影响。特别是拥塞情况下,只能通过多进程线程来进行有序传输。 客户端(执行下载)进入到对应存储目录,执行tsunami即可:cd datatsunami> connect your.server.address # 连接服务端(下载源)> get file-name 上图即,在中国济南一个联通机房下载AWS新坡机上‘2.2G autodatas.tar’文件,跨国传输度接近 50Mbps (无专线)。 注意:和Linux自带ftp命令行一样,按Ctrl + Backspace才是删除。需要人肉转义一下监控使用AWS新服务作为数据库,传输过程CloudWatch监控流量:?

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    免费外体验外 游戏可用免费外

    免费外为大家上外提供便利,可以看想看海外电影,浏览自己感兴趣站。image.png一、免费外在浏览外时,往往会出现页面度慢,或者是卡顿现象。 但检查线路并没问题,这时就需要这个帮助,免费外可以度,保持通畅。不仅可以保持顺畅,也可以保证稳定,减少延迟问题。 当然使用肯定也少不了安全环境,通过这个就可以保障大家在浏览海外站时避免黑客攻击,保护个人上安全等等。 一般可以外服游戏,比起未用时体验效果更佳,而且免费外在打游戏时顺畅度都受到过良好评价,有不仅免费还可以赠送游戏时长。 大家体验外或者是打外服游戏都需要用到外,可以为大家浏览感兴趣站,体验外国世界,大家可以充分流畅体验外

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    神经应用实例:图像分类

    深度学习飞发展过程中,人们发现原有处理无法满足神经这种特定大量计算,大量开始针对这一应用进行专用芯片设计。 谷歌张量处理单元(Tensor Processing Unit,后文简称TPU)是完成较早,具有代表性一类设计,基于脉动阵列设计矩阵计算单元,可以很好神经计算。 不仅仅是硬件AI Inference 在Simple TPU设计和性能评估中,一个神经硬件雏形已经搭建完成了;在https:github.comcea-windSimpleTPU上给出了相应代码 和很多其他硬件设计不同,以XilinxAI Inference 解决方案为例(即之前深鉴科技),用于AI Inference设计需要考虑神经计算中多样性,神经是一个软件+硬件解决方案 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合Hardware 这意味着想真正使用之前设计神经——SimpleTPU,还需要软件配合。

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    卷积神经压缩和

    最实际原因在于当前存储条件和硬件计算度无法满足复杂需求,当然也许十几年或更远将来,这些都将不是问题,那么神经压缩和是否仍有研究必要呢? 接下来模型和压缩,都是针对卷积神经模型。 模型蒸馏前三个方法是在一个特定模型结构基础上,对进行压缩和,而模型蒸馏则“剑走偏锋”直接设计了一个简单结构,那小准确率怎么和大比呢? 总结本文介绍了比较常见4种卷积神经压缩和方法,其中裁枝与低秩估计方法从矩阵乘法角度,着眼于减少标量乘法和法个数来实现模型压缩和;而模型量化则是着眼于参数本身,直接减少每个参数存储空间 ,提升每次标量乘法和度,从而实现模型压缩和;模型蒸馏方法却是从宏观结构入手,直接构造了结构简单,参数少,将难点转移成对小训练上。

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    江湖内功篇之系统建设

    设备底层转发技术历经ASIC、NPU芯片到智能卡到FPGA,Linux内核到用户态DPDK转发,软转到P4硬件流量卸载;业务上层技术更是百花齐放,从TCP单边到双边,拥塞控制算法从BIC 值得注意是现实应用中,TCP流量占比近70%,且呈增长态势,故而上层业务多拿TCP说事,也就见怪不怪。凡此种种,说是武功’与‘技’。 接着上篇《漫谈业务切片与》埋下引子,谈谈江湖内功——建设,窥探应具备几个功能属性。 伴随着虚拟化和公有云云计算发展以及4G5G蓬勃发展,大量厂商涌入SD-WAN领域,传统路由厂商把MPLS扩展上TE流量工程叫SD-WAN,流控和应用交付厂商把流控设备和广域产品 VPN集中控制成为SD-WAN,安全厂商把防火墙VPN集中管称为SD-WAN,互联和云计算厂商随便找代工厂生产OpenWRT盒子能够连接入云也叫SD-WAN。

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    将神经NVDLA移植部署到FPGA中

    ❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载,文章地址为https:zhuanlan.zhihu.comp378202360❞NVDLA 是英伟达于2017年开源出来深度学习框架。 主内存接口接入了ZYNQAXI Slave,这样就可以NVDLA就可以访问挂在在ARM侧DDR存储,与处理共用内存,这样处理可以通过硬件DMA搬移数据,快访存度。 软件系统设计概述NVDLA软件栈分为两个部分,一个是Compiler,Compiler在自己主机上编译是与硬件无关,而Runtime则需要调用KMD程序调度,只能在板卡上运行。 需要修改device tree,覆盖NVDLAcompatible属性以适配驱动程序,并为保留一段内存。 ,PS侧DDR只有1GB空间,其中四分之一已经经保留给了NVDLA,仅剩700MB空间,再想象一下ImageNet确实很大,理所应当。

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    微软Azure:公共云中SmartNIC

    现代云架构依赖于每个运行其自己协议栈服务来实现策略,例如虚拟隧道,安全性和负载平衡。但是,随着功能提高,这些协议栈变得越来越复杂。 在CPU内核上运行这些协议栈会浪费VM(虚拟机)处理能力,从而增运行云服务成本,并增性能延迟和可变性。 ? 本文介绍了Azure(AccelNet),这是使用基于FPGA自定义Azure SmartNIC将主机卸载到硬件解决方案。 我们展示了FPGA是当前用于减轻协议栈负担最佳平台,因为ASIC无法提供足够可编程性,嵌入式CPU内核也无法提供可扩展性能,尤其是在单个流上。 自2015年底以来,已在所有超过100万台主机新Azure服务上部署了实施AccelNetAzure SmartNIC。自2016年以来,AccelNet服务已向Azure客户提供,提供一致

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    EdgeDRNN:用于边缘推理递归神经(computer science)

    EdgeDRNN:用于边缘推理递归神经低延迟,低功耗便携式递归神经(RNN)为IoT,机人技术和人机交互等实时应用提供了强大推理功能。 我们提出了一种基于轻量级门控循环单元(GRU)RNN,称为EdgeDRNN,该批处理针对批处理大小为1低延迟边缘RNN推理进行了优化。 EdgeDRNN采用尖峰神经启发性增量算法来利用RNN中时间稀疏性。权重存储在便宜DRAM中,这使EdgeDRNN能够在最便宜FPGA上计算大型多层RNN。 稀疏更新将DRAM权重存储访问减少了多达10倍,并且可以动态更改增量以在延迟和准确性之间进行权衡。EdgeDRNN在大约0.5毫秒内更新500万个参数2层GRU-RNN。 对于1批批量生产,EdgeDRNN平均有效吞吐量为20.2 GOp s,壁挂式电源效率比商用Edge AI平台高出4倍以上。

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    用机学习

    我一生中大约73%时间都在思考性能:如何在慢手机上能播放60FPS画面,用完美顺序载资源,通过离线缓存能做一切。等等等等。但最近我一直在想,我对Web性能定义是否太狭隘了。 但是我想这一解决方案(也就是机学习)可以在许多不同站点中与许多不同场景有相似应用。拨开问题云雾这一例子站是用户可以卖二手物品,其他用户可以淘宝地方。 他们云机人就能知道如何根据标题、描述和价格预测分类了。然后在入一些代码,把用户输入发给AWS接入点(Amazon会自动创建接入点),预测分类就在界面上显示了。 实例站我放了一个大大表单来模拟用户输入输出。现在你就能看到一些感兴趣内容了。相信我,这些分类都是从这个机学习模型里自动计算出。 所有文件起来不超过1M,----好了,现在我们看看次要点部分。因为我只是随便试试,我需要从某些地方拿到足够多数据。我需要至少十几个类别10000多个物品。

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    OpenStack服务数据平面

    E,F可以不用考虑了,因为直接使用物理卡,中间没有使用虚拟交换机,像vxlan封装这样事情需要vnf或物理交换机来做,这样会增实现复杂度。再来看看,整体picture如下:? 关于用户态堆栈介绍就到这。 连接物理性能比虚拟卡来说还是好很多,使用10G物理卡时,单向流量,128byte以上基本上可以达到线,刚才介绍有提到,vnf是通过虚拟卡连接到ovs,所以我们更关心虚拟性能。 Smartbits or STCA1:可以挂物理测试仪从物理卡打包,但是因为我们测试是虚拟性能所以用物理仪打包并不是关键风雨兼程-KevinQ6:你们研究是用在nfv项目吗? ,理论上没必要跟openstack紧耦合啊A1:是,但目前在OpenStack应用更迫切一些。

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    Linux优化一键脚本

    对于出口带宽,我们常常采用BBR,锐等TCP软件来争夺带宽提高自己度。但是原版BBR并没有太多侵略性,在这个人人都用TCP大环境下,BBR功效就略显不足了。 loc大佬专门改进了下这个BBR,使BBR具有了侵略性。最近我也连续购买了几个服务,每次都手动搭建,感觉到十分麻烦,干脆写个脚本吧。 由于是第一次接触shell脚本这一方面内容,写起来感觉十分吃力,且与一般高级语言语法~~差别有些大~~。所有有些不足地方欢迎在下方评论反馈。 同时也入了锐一键换内核,锐一键安装,自动根据vps情况优化锐参数,一键优化内核参数。也可以在锐,BBR,BBR魔改版中自由切换。一键脚本? 注意选择NO根据自己需求操作,重启后再使用.tcp.sh命令接着操作脚本会自动检测安装情况,请注意脚本菜单下状态检测即可。

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    漫谈业务切片与

    按照传输阶段大体上可分:接入段,骨干传输段,出口段三段,涉及每个阶段,每阶段实施技术各有不同,每种方案更需要多个阶段联动协作,这里从传统入手窥探目前主流技术之一二。? 类似5G切片方式在传统中实施几乎是不可能,随着新业务发展,传统仍然需要切片,典型如游戏、视频、出国等,它具备明显业务特征,这里我们称为业务切片更为准确,它并未采用5G颠覆性切片技术 业务识别是一把刀话,那么就是砧板上鱼肉,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,实现。 图4.家宽末端分流同样可将切片分流设施向上集中,旁挂方式部署于宽带核心设备BRAS或城域核心路由CR旁。 图7.4G EPS集中式分流4G并不像固宽带那样,有一台路由设备下沉到用户家里承接流量接入。4G中末端分流实施,其载体相对来说较少,只能落地至终端手机等设备上。

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