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神经网络加速器的兴起

这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator 神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。" "趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器, 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。 这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。" 在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。

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神经网络加速器应用实例:图像分类

不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU 和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案 ,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU 也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2. CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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    windows下的BBR、锐速,主动网络加速器

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,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的网络下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。 使用此加速器效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed. trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果 就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    将神经网络加速器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.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架 需要修改device tree,覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序,并为加速器保留一段内存。 在这里,笔者已经提供了三个测试网络与已经量化好的Loadable文件,详见这个Repo: https://github.com/LeiWang1999/nvdla_loadables[14] 在实际上板测试之前 但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络,会发现: root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# . function launchTest(), line 87) 因为片上的内存不够而失败,PS侧的DDR只有1GB的空间,其中四分之一已经经保留给了NVDLA,仅剩700MB的空间,再想象一下ImageNet的网络确实很大

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    EdgeDRNN:用于边缘推理的递归神经网络加速器(computer science)

    EdgeDRNN:用于边缘推理的递归神经网络加速器 低延迟,低功耗的便携式递归神经网络(RNN)加速器为IoT,机器人技术和人机交互等实时应用提供了强大的推理功能。 我们提出了一种基于轻量级门控循环单元(GRU)的RNN加速器,称为EdgeDRNN,该批处理针对批处理大小为1的低延迟边缘RNN推理进行了优化。 EdgeDRNN采用尖峰神经网络启发性的增量网络算法来利用RNN中的时间稀疏性。权重存储在便宜的DRAM中,这使EdgeDRNN能够在最便宜的FPGA上计算大型多层RNN。

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    Docker配置加速器

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    2018年嵌入式处理器报告:神经网络加速器的崛起

    神经网络引擎可能会使用CPU, DSP, GPU或专门的深度学习加速器,或者是它们的一种组合。” “这一趋势无疑是向CPU, GPU和DSP添加加速器。 这就是为什么很多加速器都在不断地添加越来越大的乘积累加器阵列,因为在神经网络中,大多数的计算都是乘积累加计算(MAC)。” 类似的功能也可以使用Imagination Technologies发布的PowerVR Series2NX,这是一种神经网络加速器(NNA),它的原生支持可以将位深(bit depth)降低到4位。 图2:PowerVR Series2NX是一种神经网络加速器(NNA),它可以运行现成的网络,如GoogLeNet Inception,每秒钟可以进行500次的推断(inference)。 NVIDIA Tegra和Xavier SoCs将CPU、GPU和自定义深度学习加速器结合在了自动驾驶系统上,而高通则继续在其六边形DSP中构建机器学习特性。甚至Google也创建了一个TPU。

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    Docker Hub 镜像加速器

    一、概述 国内从 Docker Hub 拉取镜像有时会遇到困难,此时可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务。 registry.docker-cn.com"     ] } EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker Docker Hub 镜像加速器列表 镜像加速器 镜像加速器地址 专属加速器? Quay 网易云 https://hub-mirror.c.163.com Docker Hub 腾讯云 https://mirror.ccs.tencentyun.com Docker Hub 检查加速器是否生效

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    创业加速器在美国

    创业加速器会为创业企业提供大量的机会扩大企业人脉网络,包括同批入驻的企业,以及导师,这些导师可能是成功的创业者,加速器的毕业生,风险资本家,天使投资人,甚至有可能是公司高管。 创业加速器在美国 一流的加速器能带来很多明显的好处,那就值得整理一下美国一流加速器的发展情况。 然而,现在这两家加速器仍然是两家最顶级的加速器项目—至少是属于一流加速器。 美国加速器的发展,就像是创业企业,早期投资和风险资本一样自2008年之后开始加速。 创业加速器最佳运作指南 加速器对当地创业生态系统和当地经济发展有很大的推动作用,所以有必要深入了解加速器的运作模式:什么样的加速器才最有效? 4、在加速器内建立一种自我强化的文化和网络,能够长时间持续下去。 同时,当加速器会存在以下问题: 1、不知道如何让导师发挥应有的作用—不能帮助导师清晰地知道如何才能有效地帮助创业企业。

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    免费外网加速器快速体验外网 游戏可用免费外网加速器

    image.png 一、免费外网加速器 在浏览外网时,往往会出现页面加载速度慢,或者是卡顿的现象。但检查线路并没问题,这时就需要这个加速器的帮助,免费外网加速器可以加速上网速度,保持网络通畅。 不仅可以保持网络顺畅,也可以保证网络稳定,减少网络延迟的问题。当然使用加速器肯定也少不了安全的网络环境,通过这个加速器就可以保障大家在浏览海外网站时避免黑客攻击,保护个人上网安全等等。 一般的加速器可以加速外服游戏,比起未用时体验效果更佳,而且免费外网加速器在打游戏时的顺畅度都受到过良好的评价,有的加速器不仅免费还可以赠送游戏时长。 但并非所有外服游戏加速器都是免费,到外网去体验外服游戏所用加速器基本上陆陆续续会出现收费的现象,当然也还是会有一些加速器是免费,大家无需担心。 综上所述,是关于免费外网加速器的相关介绍。 大家体验外网或者是打外服游戏都需要用到外网加速器,可以为大家浏览感兴趣的网站,体验外国网络世界,大家可以充分流畅的体验外网。

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    Salesforce敏捷开发加速器

    敏捷加速器 基于巨大的需求,GUS现在可以作为所有Force.com 企业用户提供服务。 利用Salesforce敏捷加速器,一个新的Salesforce 应用,开发团队可以: 跟踪业务需求,衡量进展并成功的交付版本——都是从Salesforce ? 因为Salesforce敏捷加速器可以在Salesforce1平台上运行,你的团队可以用Salesforce1移动应用从任何地方访问开发工作信息。

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    光子硬件加速器

    光子硬件加速器(photonic accelerator,简称PAXEL)是用光子处理一些特殊的计算任务,辅助已有的数字计算机。其典型的框架图如下图所示, ? (图片来自文献1) 与电子硬件加速器相比,光子加速器方案中信号加载在光信号上,因而会需要额外的光电转换步骤。PAXEL的主要优势是计算速度快、功耗小。 文献1中列出了光子硬件加速器的几个应用情景, 1)人工神经网络(articifical neural network) 深度学习的计算涉及大量的矩阵计算, ? 2)储备池计算(reservior computing) 储备池计算是递归神经网络的一种,其结构如下图所示,包括input层,reservior层和output层。 储备池层含有多个节点,利用储备池代替传统神经网络中的中间层,输入层到储备池的输入连接权和储备池的内部连接权都是随机生成并保持不变。唯一需要通过训练确定的是储备池到输出层的连接权。 ?

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    一种高效的FPGA结构稀疏卷积神经网络硬件加速器(CS SC)

    深度卷积神经网络(CNNs)在广泛的应用中取得了最先进的性能。然而,在复杂的人工智能(AI)任务中,更深层的CNN模型(通常需要大量的计算)被广泛使用。 尽管网络压缩(如剪枝)的最新研究进展已成为减轻计算负担的一个有前途的方向,但现有的加速器由于剪枝所造成的不规则性,仍无法充分利用利用稀疏性带来的好处。 然而,现有的FPGA加速器大多集中在稠密的CNN上,无法解决不规则性问题。 然后,我们设计了一个包含矢量发生器模块(VGM)的FPGA加速器,它可以根据所提出的数据流匹配稀疏权值和输入激活之间的索引。 Shuyuan Yang, Ziqi Zhu, Hejia Zhang, Haibin Shen 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.01955 一种高效的FPGA结构稀疏卷积神经网络硬件加速器

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    速读-NFA的GPU加速器

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      数据湖加速器(Data Lake Accelerator Goose FileSystem,GooseFS)是由腾讯云推出的高可靠、高可用、弹性的数据湖加速服务。GooseFS 依靠对象存储 COS 作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。GooseFS 采用了分布式集群架构,具备弹性、高可靠、高可用等特性;为上层计算应用提供统一的命名空间和访问协议,方便用户在不同的存储系统管理和流转数据。

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