物联网与人工智能结合的发展趋势，对神经网络加速芯片的能效有了更高的要求。由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。
曾几何时，网络处理器是高性能的代名词。为数众多的核心，强大的转发能力，定制的总线拓扑，专用的的指令和微结构，许多优秀设计思想沿用至今。Tilera，Freescale，Netlogic，Cavium，Marvell各显神通。但是到了2018年，这些公司却大多被收购，新闻上也不见了他们的身影，倒是交换芯片时不时冒出一些新秀。
新智元专栏 作者：UCSB谢源教授研究组 编辑：闻菲 【新智元导读】计算机体系结构顶会ISCA-18上周结束，图灵奖得主John Hennessy和David Patterson发表特邀报告，展望
作者：重走此间路 编辑：闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x
近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之，由于高度适应大量模式识别问题，神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
原文链接: https://arxiv.org/pdf/2006.14815.pdf
而在DNS解析过程中，如果要访问的网站名为：”baidu.com”，客户端首先会在本机的hosts文件和hosts缓存中查找该域名对应的IP地址；如果本机中没有此信息，则会到我们的本地DNS进行询问该域名对应的IP地址；如果本地DNS中仍然没有该域名的IP信息时，则会由本地DNS依次向根DNS、顶级域DNS、权威DNS进行询问，最终本地DNS将IP地址发送给客户端。客户端通过IP地址向远程的源站服务器发出HTTP请求并获取相应的数据内容。
边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合，并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能（AI），而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置，例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜，对硬件施加了不同的限制。
人人都在谈论SDN的后续发展，是时候将眼光从软件定义拉回到硬件重构了。这里的硬件重构不仅仅是网络架构的解耦，我们更需要关注设计范式在大变局下的应对-DSA。
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。
近日，中国网络安全产业联盟（CCIA）公布了“2020年优秀网络安全解决方案和网络安全创新产品评选活动”结果，腾讯零信任安全管理系统iOA（以下简称“腾讯iOA”）基于在零信任领域的创新实践，捧回“2020年网络安全创新产品优秀奖”和“2020年网络安全创新产品最具投资价值奖”双料大奖，并荣登最具投资价值榜单第一位。
【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
导语：在过去的10-20年间，硬件技术取得了惊人的进步，但在高性能数据中心和高度受限的移动环境中却仍然不能“奢求”廉价的性能。很多人认为，硬件的下一个进步是将神经网络加速器添加到CPU + GPU集群中。然而，这可能会扼杀SoC的性能......
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。
【新智元导读】以类似结构将产生类似功能为假设，“类脑计算”以神经形态器件构造电子大脑，绕过“理解智能”，专注“模拟智能”，或将颠覆现有计算模型并有助于弄清何为“智能”。北大教授黄铁军以客座编辑身份为“
自从投身智能硬件以来，又开始重新关注嵌入式领域的相关技术。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，作者 BRANDON LEWIS) 的短译文。
SuperNIC 是一种用于 AI 云数据中心的网络加速器，可在 GPU 服务器之间提供强大且无缝的连接
简介：数据中心网络带宽持续增加，加之CPU性能提升缓慢，导致数据中心网络无法沿用过去的搭建方法；那么如何设计性能优异且与网络速度同步的高效能分布式系统呢？最近出现的可编程网络交换(PNF)是一种潜在的解决方案。
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。
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 万万没想到，我居然会跟王海峰「一起过」520！ 今天，「WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会」在线召开，百度CTO王海峰发表演讲，表示「飞桨将助力人工智能变得越来越普惠」。 2019年，在第一届Wave Summit深度学习开发者峰会上，王海峰提出，深度学习具有很强的通用性，并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，推动人工智能进入工业大生产阶段。如今，三年过去，王海峰的说法得到了验证——如今深度学习的应用已经越来越广泛，遍地开花。 数据显示，截至2022年5月，飞
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。
3月6日，由国际电信联盟、中国信息通信研究院联合主办，人工智能产业发展联盟（AIIA）和中兴通讯承办的国际论坛“AI in 5G——引领新时代论坛”在深圳召开。
公元前300多年，古希腊数学家欧几里得开启了研究2p－1这类素数的先河，随后也吸引了众多欧洲数学家们的研究兴趣。其中有一位叫马林·梅森的法国人，因其最早系统而深入的研究2p－1（其中指数p是素数），人们为了纪念他，将这类数统称为“梅森数”。此后的2300多年截止至今，人类也只发现了51个梅森素数，由此可见梅森素数的探寻之艰难。
DPU是以数据处理为中心的芯片，2020年NVIDIA战略中国将其称为CPU、GPU之后“第三颗主力芯片”，认为“它将成为未来计算的三大支柱之一”。头豹研究院预测，数据中心领域DPU即将放量，随智能驾驶、元宇宙等其他领域的需求被不断挖掘，DPU渗透应用领域将持续扩大，中国 DPU市场规模将有望于2026年达到1095.3亿元。 DPU市场的火热引得国内外大厂纷纷入局，也催生出了一批批创业公司。那么目前主要有哪些DPU玩家呢？ 国外厂商 Nvidia Nvidia创立于1993年，总部位于美国加利福尼亚
支持4K60的H.265/H.264编码，支持10路1080p30的H.265/H.264解码。
自 2013 年 ALLIN 无线到今天，已经走过 10 个年头，淘宝终端统一网络库 AWCN (Ali Wireless Connection Network) 从淘内孵化，一路过来伴随着淘宝业务的发展，经历集团 IPv6 战役、协议升级演进等，逐步沉淀为阿里集团终端网络通用解决方案，是兼具高性能、多协议、可容灾、可观测的终端网络基础统一设施。
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
无论是SGD还是Adam，此类优化算法在都是计算损失函数的一阶导数——梯度，然后按照某种规定的方式让权重随梯度下滑方向迭代。
Imagination刚刚发布了有史以来最高性能的GPU IP——PowerVR图形处理器架构IMG A系列（IMG A-Series）。
一分钟AI 2018 年国家自然科学基金申请代码出炉，新增人工智能与交叉学科两大领域。 欧洲的无人驾驶汽车软件公司AImotive完成第三轮3800万美元融资，将用于扩大AImotive在全球范围内的业务规模，以及通过仿真技术加速自动驾驶软件的开发。 新零售人工智能服务商悠络客C轮融资7890万元，招商局领投，所融资金将主要用于搭建PaaS和加大人工智能研发投入。 发改委公布56个人工智能重点项目，涉及云计算平台、人脸识别系统产业、大数据平台系统、无人驾驶、服务机器人、人工智能芯片等几大AI热门领域。
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。
这几天小侠下班玩王者农药的时候每次都是卡成狗，官方偶尔会有个贴心提示开个迅游加速器然后暴脾气就上来了。
天下武功，无坚不催，唯快不破。网络江湖，亦如是。‘快’，始终是江湖侠客刀光剑影亘古不变的追求。设备底层转发加速技术历经ASIC、NPU芯片到智能网卡到FPGA，Linux内核到用户态DPDK转发，软转到P4硬件流量卸载；业务上层加速技术更是百花齐放，从TCP单边加速到双边加速，拥塞控制算法从BIC到CUBIC再到BBR，从TCP到MPTCP、0-RTT TCP，甚至颠覆性变革从TCP到QUIC等。值得注意的是现实网络应用中，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。
网络offload主要是指将原本在内核网络协议栈中进行的IP分片、TCP分段、重组、checksum校验等操作，转移到网卡硬件中进行，CPU的发包路径更短，消耗更低，提高处理性能。
我们结合2017年的 FPGA 和 ISSCC 会议上的代表性工作，给出了神经网络的一些新热点和研究趋势。
来源｜腾讯SaaS加速器一期项目-理才网 ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，从而助力产业转型升级。 三期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：SaaS行业英雄集结令再发，腾讯SaaS加速器三期开启招募 “国家队”加持 强化PaaS+小生态
负载均衡：负载均衡技术能平衡服务器及群众所有的服务器和请求应用之间的通信负载，根据实时响应时间进行判断，将任务交由负载最轻的服务器来处理，以实现真正的智能通信管理和最佳的服务器群性能，从而使网站始终保持运行和保证其可访问性。
随着万物互联，移动直播、短视频、AR及AI等新型互联网服务的兴起，流量迎来海量增长，对现有网络的承载能力带来了严峻的挑战，在5G和物联网时代，CDN作为“互联网网速加速器”也迎来了新的发展机遇。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
导语|随着出海业务的持续发展，各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案，进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术，实现各地用户的就近接入，通过高速通道直达源站区域，帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。 一、4 腾讯云网络加速总体技术架构体 1 腾讯云云产品全景图 腾讯云实际上在整个的公有云市场当中，现在已经是头部的企业，有一个比较大的市场份额以及我们现在从整个公有云不同的方向。本次分享主要是从网络方向上为大
本文为DianNao系列加速器总结的第一篇，有较多公式，简书不支持公式渲染，公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客 简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器，包括以下四个成员： DianNao：神经网络加速器，DianNao系列的开山之作。 DaDianNao：神经网络“超级计算机”，DianNao的多核升级版本 ShiDianNao：机器视觉专用加速器，集成了视频处理部分 PuDianNao：机器学习加速器，DianNao系列收山之作，可支持7种机器学习算法 DianNao系
英特尔的10纳米FPGA终于来了。在四月刚刚结束的英特尔“以数据为中心创新日”中，曾经代号为Falcon Mesa的英特尔最新一代10纳米FPGA正式亮相，并正式命名为Agilex。
天下武功，无坚不催，唯快不破。网络江湖，亦如是。本篇谈谈网络江湖的‘快’——网络加速。‘快’和‘稳’，是网络江湖永恒不变的两个话题。‘稳’，讲究的是网络的可靠性，后续另辟文章详谈。从ASIC、NPU到智能网卡到FPGA，从Linux内核到用户态DPDK转发，从软转到P4硬件流量卸载，可谓可编程转发技术演进过程中单纯设备个体层面的加速，这里也暂且不表，详细可参考网络设备的硬件形态选择初探，重点聊下整体网络业务层面的‘快’。
7月27日，英特尔在南京正式召开了主题为“芯速度 耀未来”的“2023英特尔网络与边缘产业高层峰会”，吸引了300余家生态伙伴与客户齐聚一堂，与英特尔共同展示了在网络与边缘领域加速算网融合、推进数智转型的精彩成果。多位英特尔网络与边缘事业部的高管介绍了英特尔在网络与边缘领域的全球及中国战略、产品进展及生态建设情况，并重申了中国市场在英特尔网络与边缘业务发展中的重要地位。这些高管还与多位中国的合作伙伴一起，分享了英特尔在教育、工业、智慧社区、金融、交通、5G、零售、医疗、会议协作等领域与中国合作伙伴共同取得的数字化、智能化建设成就。
人工智能和机器学习应用程序代表了嵌入式处理器的下一个重大市场机遇。然而，传统的处理解决方案并不是为了计算神经网络的工作负载，这些工作负载为许多应用程序提供了动力，因此需要新的架构来满足我们对智能日益增
深度学习的发展过程中，较高的计算量是制约其应用的因素之一。卷积神经网络中，主要计算为三维的卷积计算（后简称为卷积），现有的主流处理器难以高性能，高效能的完成卷积计算。相比一般的通用计算，卷积计算中存在的大量数据复用以及计算的规则性，在硬件的微架构（后简称为架构）设计和计算优化上有很大的优化空间，由此诞生了众多针对深度学习加速的AI芯片。卷积计算过程可以表示如下
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上给出了相应的代码，和RTL仿真结果。在TPU中的脉动阵列及其实现和神经网络中的归一化和池化的硬件实现中，针对硬件实现中的关键模块也进行了仿真分析。但是，最终并没有给出一个可以实际运行的例子。这意味着，即使将这一部分代码应用到FPGA上，或者是实现在ASIC上后，也只有纸面性能却并不可用。
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：
作者：The Next Platform联合主编Timothy Prickett Morgan 远程过程调用（RPC）可能是现代计算发展史上最重要的一项发明。能够从一个运行中的程序发起通信，并激活另一组代码执行某项任务（获取数据或以某种方式处理数据），这本身是一个强大而普遍的概念，并催生了模块化编程和微服务的崛起。 当下，在与昔日的整体式代码截然不同的环境，代码块与跨集群运行的系统各组件之间的延迟至关重要。而缩短这个延迟从未如此艰难。但是斯坦福大学和普渡大学的一些追求创新的研究人员已提出了一种协同设计的
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