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服务器开启谷歌BBR加速网络

之前的旧博客是用Wordpress搭建的,出于各种原因导致加载比较慢,再加上受到了大佬们的安利,所以改用了现在的Typecho,整站访问速度看起来还不错,但是某些地方还是有些瑕疵,所以在那之后我就一直在找能够有效加速网站访问速度的方法 ,然后在今天找到了谷歌BBR拥塞控制算法,开始着手配置。 BBR 由 Google 开发,供 Linux 内核的 TCP 协议栈使用,有了 BBR 算法,Linux 服务器可以显著提高吞吐量并减少连接延迟,简单来说 BBR 能加速网络传输速度。 相比锐速BBR的加速效果更为温和,并且占用内存小对服务器压力也很小,当时理想情况下是可以跑满整个服务器物理带宽,比锐速更加稳定,能够有效的降低服务器的网络丢包率,减少网络拥堵。

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WordPress秒变谷歌AMP加速移动页面并自动推送

谷歌 AMP(Accelerated Mobile Pages)字面意思就是“加速移动网页”,官方解释是:Accelerated Mobile Page (AMP) 是根据开放源代码规范设计的网页。 amp 来达成 AMP 页面的,那么我们有必要禁止除百度和谷歌之外的搜索引擎抓取这些 amp 页面 如果百度和谷歌都是共用一套 AMP 页面,那么 robots.txt 可以这样写: User-agent amp 如果百度用 MIP 页面,谷歌用 AMP 页面,那么 robots.txt 可以这样写: User-agent: baiduspider Allow: /mip Allow: ? > 的前面即可 /** * WordPress 秒变谷歌 AMP 加速移动页面并自动推送 * @authors ShenYan (52o@qq52o.cn) * @date 2018-03-07 原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明:转载自:WordPress秒变谷歌AMP加速移动页面并自动推送

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    谷歌量子计算机,为什么会加速 AI 竞赛?

    现在谷歌,与NASA合作后,宣布其有了一台可以使用的量子计算机。 谷歌宣布D-Wave 2X比今天的机器快1亿倍。因此,从理论上来说,它能够在几秒内解决可能需要数字电脑花费1万年时间才能解决的问题。 由于谷歌量子计算机运作的特点——广为人知的量子退火算法,所以谷歌量子计算机的即时应用是关于一类称为优化问题(optimization problems)的问题。 在谷歌的量子人工智能实验室的推广视频中,谷歌提到旅行路线可能是一类值得深入探讨的消费路线优化问题。想象你要去欧洲旅行,选定你想要去拜访的城市,告诉电脑你理想的交通开支,然后让谷歌帮你找到行程路线。 这所有的事情都指向了一点,传统数字计算(谷歌成为“经典计算(classical computing)”)正成为过去,谷歌希望让D-wave作为下一任继承者。 现在谷歌发现量子计算能够起到作用,谷歌的领导者希望展示他们已经找到了如何让现在的量子计算机进入市场。 每次你声称创造了一些比现存的任何事情快一亿倍的东西,你就需要准备好迎接外界的质疑。

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    自回归解码加速64倍,谷歌提出图像合成新模型MaskGIT

    来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT,在性能和速度上都获得了大幅改进。‍ 近日,来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT。 如下图 4 所示,MaskGIT 将 VQGAN 显著加速了 30-64 倍,随着图像分辨率(以及输入 token 长度)的增加,加速变得更加明显。 多样性。

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    自回归解码加速64倍,谷歌提出图像合成新模型MaskGIT

    机器之心报道 机器之心编辑部 来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT,在性能和速度上都获得了大幅改进。 近日,来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT。 如下图 4 所示,MaskGIT 将 VQGAN 显著加速了 30-64 倍,随着图像分辨率(以及输入 token 长度)的增加,加速变得更加明显。 多样性。

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    CentOS67开启谷歌官方版BBR内核TCP加速算法

    BBR 是谷歌开源的一项针优化网络拥塞控制算法,该算法与锐速、FinalSpeed等都为单边加速、无须客户端,但是 BBR 可以免费使用,不存在授权的问题。

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    谷歌发布EfficientNet-EdgeTPU,首次基于AutoML构建加速器优化模型

    ---- 新智元报道 来源:Google AI 编辑:大明 【新智元导读】谷歌发布EfficientNet-EdgeTPU,这是一个源于EfficientNet的定制化图像分类模型,能够通过 Auto ML在谷歌Edge TPU上实现自定义运行,运行速度比ResNet-50快10倍,延时由53ms缩短至5ms。 昨日,谷歌宣布推出EfficientNet-EdgeTPU,这是一个源自EfficientNets的图像分类模型系列,但是可以自定义在Google的 Edge TPU上运行,这是一种节能的硬件加速器,可供开发人员通过 Coral Dev Board和USB加速器运行。 这项研究使用AutoML构建加速器优化模型的第一个实验。基于AutoML的模型定制不仅可以扩展到各种硬件加速器,还可以扩展到依赖神经网络的几种不同应用。

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    AutoML构建加速器优化模型首尝试,谷歌发布EfficientNet-EdgeTPU

    今日,谷歌宣布推出一种衍生自 EfficientNet 的图像分类模型 EfficientNet-EdgeTPU,通过定制化在谷歌 Edge TPU 实现最佳运行。 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。 机器学习领域尤为如此,需要创建用于神经网络加速的专门架构。 谷歌 Edge TPU 是一个通过 Coral Dev Boardand 和 USB 加速器提供给开发人员的低能耗硬件加速器。 为了创建旨在利用 Edge TPU 加速器架构的 EfficientNet,谷歌调用了 Auto MNAS 框架,并利用在 Edge TPU 上高效执行的构建块(building block)扩增了原始 这项研究代表了首次使用 AutoML 构建加速器优化模型的尝试。基于 AutoML 的模型定制不仅可以扩展到各种硬件加速器,还可以扩展到依赖神经网络的多种不同应用。

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    开源 | 谷歌开放大规模音频数据集 AudioSet,加速音频识别研究

    选自Google Research 机器之心编译 参与:李亚洲、晏奇、微胖 近日,谷歌开放了一个大规模的音频数据集 AudioSet。

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    谷歌全面开源 MLIR 及生态联盟,全球 95% 的加速器硬件都在使用

    谷歌希望通过向社会提供该架构来激励更多的创新,从而进一步加速 AI 领域发展。我们将 MLIR 的详细内容及谷歌相关报道整理编译如下。 ? 图 2 谷歌 MLIR(相关 ppt 见文末) MLIR 深受 LLVM 的影响,并不折不扣地重用其许多优秀理念,比如拥有灵活的类型系统,可在同一编译单元中表示、分析和转换结合多层抽象的图等。 MLIR 没有众所周知的固定或内置的操作列表(无「内联函数」),方言可完全定义自定义类型,即 MLIR 如何对 LLVM IR 类型系统(拥有一流汇总)、域抽象(对量化类型等经机器学习 (ML) 优化的加速器有着重要意义 Habana,IBM,Intel,Mediatek,NVIDIA,Qualcomm Technologies,Inc,SambaNova Systems,Samsung,Xilinx 的小米——占全球数据中心加速器硬件的 在谷歌,MLIR 正在整合并用于我们所有的服务器和移动硬件工作。 机器学习已经走过了漫长的道路,但之后的路仍然很长。

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    AsicBoost争议– 加速还是不加速

    (《AsicBoost:一种比特币挖矿加速技术》,Hanke博士,2016年3月31日(第5版))。 “AsicBoost – 一种比特币挖矿加速技术”,Timo Hanke博士,2016年3月31日(第5版)第1页:“AsicBoost适用于所有种类的挖矿硬件和芯片设计。 “AsicBoost – 一种比特币挖矿加速技术”,Timo Hanke博士,2016年3月31日(第5版)第7页:“值得一提的是AsicBoost也可以通过软件执行,比如在GPU设备上执行。

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    业界 | 谷歌开源DeepLearn.js:可实现硬件加速的机器学习JavaScript库

    选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 deeplearn.js 是一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库。

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    CND加速原理和游戏加速原理

    CDN适用场景 网站站点/应用加速 通俗讲就是static 内容加速,静态内容加速,如:html image js css 等 视音频点播/大文件下载分发加速 基本上都是视频点播,MP4、flv等视频文件 视频直播加速 视频直播加速,流媒体切片、转码、码流转换等等。 4.2网游加速方式 网游加速器主要是在骨干网发挥作用,为了提升网络互联速度,网游加速器厂商专门搭建或租用了高带宽的双线机房,架设多个节点服务器,编写网络加速器客户端,借助节点服务器来高效完成玩家的跨网连接游戏服务器请求 网络加速器客户端能够自动识别用户的网络线路类型(电信或联通),自动选择速度最快的节点服务器进行数据转发,从而达到数据加速作用。 网游加速可以采用两种方式来实现。 4.3网游加速应用 加速器服务提供商有一台高速服务器连接游戏服务器,延时极低,然后当地加速器客户端通过添加lsp或v**的方法!

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    cdn加速的原理_回旋加速加速原理

    今天说一说cdn加速的原理_回旋加速加速原理,希望能够帮助大家进步!!! 不仅能提高响应速度,节约带宽,对于加速Web服务器,有效减轻源服务器的负载是非常有效的。 根据加速对象不同,分为客户端加速和服务器加速 客户端加速 : Cache部署在网络出口处,把常访问的内容缓存在本地,提高响应速度和节约带宽; 服务器加速 : Cache部署在服务器前端,作为Web服务器的代理缓存机 ,提高Web服务器的性能,加速访问速度。 总结:一般来说,网站需要使用到CDN服务时,一般都是将需要加速访问的域名 CNAME到 CDN服务商的域名上。缓存服务和调度功能都是由服务商来完成。 4.

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    谷歌大脑新型优化器LAMB加速大批量训练

    近日,来自谷歌大脑的研究者提出了一种新型优化器 LAMB,有效降低 BERT 预训练时间,76 分钟即可完成 BERT 预训练! ? 如果我们想保留这种 Mask 机制,那么就需要寻找另一种加速方法了。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.00962 摘要:大批量训练是加速大型分布式系统中深度神经网络训练的关键。 为了解决这个问题,来自谷歌大脑的研究者提出了一种新型优化器 LAMB,可在不损害准确率的情况下将批量大小扩展至 65536。 然而,研究者将批大小从 65536 增加到 131072 时,并没有发现明显的加速,因此研究者将阶段 1 的批大小定为 65536。

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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

    把搜索词放在双引号中,代表完全匹配搜索,也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词,连顺序也必须完全匹配。bd和Google都支持这个指令。例如搜索:...

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    模型加速

    CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization ...

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    给Python加速(性能加速的方法)

    这个说法深有体会。Python中多变的数据结构可以造成很大的差异,使用一个set就可以事半功倍。甚至一个自己定义的数据结构,对于内存,运算速度,处理方式等都有很...

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    谷歌重磅:全球首个72量子比特处理器,有望实现机器学习硬件加速

    谷歌研究中心同时发布博文,宣布了谷歌量子AI实验室的这一研究进展。 谷歌称,这一最新的处理器将为谷歌研究量子比特技术的系统错误率以及可拓展性提供一个测试平台,其也将在机器学习上有很好的应用。 ? 谷歌对量子计算的研究由来已久,早在2016年8月,谷歌的工程师就曾经低调发布了一篇论文《Characterizing Quantum Supremacy in Near-Term Devices》,描述了他们的量子计算研究计划 这一研究工作一直由谷歌的量子AI实验室进行,其目标是搭建一个可用于解决实际问题的量子计算机。 而本次发布,让谷歌和全人类离这一目的都更近了一步。 谷歌称,其最感兴趣的是将量子计算应用于人工智能和机器学习。这是因为在这些领域,许多任务都依赖于解决硬优化问题或执行高效采样。 谷歌创立量子AI实验室的目标就是搭建一个可用于解决实际问题的量子计算机。 谷歌相信,量子处理器在超级计算机上的实验性运行将成为这个领域的分水岭,这也仍然是谷歌关键目标之一。 ?

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