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这款国产高性能DPU智能网卡,即将开源!

在保证总接入用户数量的前提下,引入Helium智能网卡的建设方案相对于纯2U服务器的建设方案在机架空间占用、总功耗、成本上都具有明显优势。...其中机架空间节省超过2/3,总功耗节省超过1/2,建设成本节省8万,同时机架平均每U接入的用户数有3倍以上的提升。...图片 Helium与当前市面上的智能网卡对比 对比FPGA架构智能网卡 FPGA架构智能网卡 Helium DPU 智能网卡 开发难度 开发难度较高,需厂商高度支持 标准Linux+容器化架构...24核ARM处理器,多种硬件协处理器加速,可支持复杂的控制面业务卸载 采购成本 FPGA架构核心器件的成本普遍较高,尤其是支持大容量内存的产品 内存可以扩展至64G,千万级会话表,性价比高 功耗对比...同规格的产品,功耗偏高 同规格的产品,功耗偏低 对比其他SoC架构的智能网卡 采用DPU架构的Helium智能网卡相比于普通的SoC架构网卡集成度更高,性能更强 更多的ARM核、更高的内存,支持复杂的控制面业务卸载以及千万级会话表项

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2.3计算机系统维护 计算机基础专业理论知识整理

2.启动计算机至少需要的硬件:电源+主板+CPU+内存。最小系统是指从维修角度判断能使计算机开机运行的最基本硬件和软件环境。主要用来判断在最基本的软硬件环境中,系统是否可以正常工作。...硬件最小系统法是通过主板报警声和开机自检信息来判断这几个核心配件部分是否可以正常工作,由组成硬件的电源、主板、CPU、内存、显示卡、显示器、键盘、硬盘等基本环境看,该最小系统法可分为3类:启动型(电源+主板+CPU...+内存),点亮型(电源+主板+CPU+内存+显卡+显示器),进入系统型(电源+主板+cpu+内存+显卡+显示器+硬盘+键盘)。...注册表文件可以通过注册表编辑器工具(regedit.exe)查看和维护,注册表编辑器和资源管理器的界面相似,类似于文件夹中文件的是键值。

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面向嵌入式 AI 芯片上视觉任务的神经网络设计

因此,这几年大家使用的神经网络解决方案,都是 CPU+比较适合于神经网络运算的硬件(可以是 GPU、DSP、FPGA、TPU、ASIC 等)组成异构的计算平台。...其实也有一起企业会用 CPU+FPGA 去搭建训练平台,来缓解 GPU 训练部署的功耗问题。 虽然刚刚提了很多神经网络加速的解决方案,但是最合适的还是 CPU+专用芯片。...其中,最重要有两点: 第一,过去人们认为晶体管的尺寸变小,功耗也会变小,所以在相同面积下,它的功耗能保持基本不变,但其实这条定律在 2006 年的时候就已经终结了 第二点,我们熟悉的摩尔定律其实在这几年也已经终结了...总的来说,CPU+专用硬件是当前神经网络加速的一个较好的解决方案。...嵌入式前端的场景落地难点在于功耗、成本和算力都是有限的。

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面向低功耗AI芯片上的神经网络设计

那么,设计低功耗,低成本,高性能的硬件计算部署平台就成为了当务之急。...因此,这些年来,大家对于CPU+(GPU, FPGA, TPU, ASIC)这些硬件所组成的异构计算平台。...缺点:GPU的功耗高,延迟大,部署实际的AI产品,没人会用服务器级别的GPU。 第二种组合:CPU+FPGA 这种组合方式的功耗相比CPU+GPU就要低很多。但是,对于FPGA的开发难度则会大很多。...但是,他们在功耗,计算,内存存储等方面有很多受限。 其实关于AI 产品落地,还是回到上面硬件部分讲过的内容,如何去寻求一套 低功耗,高性能,低成本的解决方案。...IPC通过网线来供电,功耗非常低,只有12.5w,TX2的功耗是10-15w。TX2虽然在算力和计算成本方面都要胜过IPC,但是TX2的价位对于嵌入式的方案是不能接受的。。。

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网站log日志分析与要点总结

如果是linux+宝塔面板的主机环境,我们登录宝塔linux面板后,点击左侧“文件”,在www下的wwwlogs目录中就能看到网站访问日志了。...1、查看目录抓取概况 目录抓取,可以清晰的查看到光顾网站的蜘蛛爬行过哪些目录。...2、查看页面抓取概况 页面抓取可以准确的查看到蜘蛛爬行的每一个页面,这也是对于LOG日志分析上非常重要的一个环节。如:多重URL链接的抓取?垃圾页面的抓取?都是可以在其中展现出来的。...3、查看状态码信息 状态码分为两种,一种是蜘蛛状态码,另一种是用户状态码,通过蜘蛛状态码可以准确的查看到网站是否存在抓取问题。...6、不是所有的蜘蛛都是真的蜘蛛,要学会查看蜘蛛是否为“采集”和“模拟”。 7、分析每天的蜘蛛,可以查看上升或者下降的趋势,明显变化,网站会出事的。

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登陆云边端,AI芯片产业打响全线战争

其中,训练芯片对算力、精度和通用性要求较高,一般部署在云端,多采用“CPU+加速芯片”这类异构计算模式;推理芯片更加注重综合性能,更考虑算力耗能、延时、成本等因素,在云端和边终端都可以部署。...而在去年11月,英伟达又发布了边缘AI超级计算机Jetson Xavier NX,能够在功耗10W的模式下提供最高14TOPS,在功耗15W模式下提供最高21 TOPS的性能,为更小尺寸、更低功耗的嵌入式边缘计算设备提供了...性能功耗比拼:终端AI芯片的无限战争 移动端AI芯片市场目前主要是在智能手机上。...而智能手机又受制于电池容量大小和电池能量密度限制,AI芯片在追求算力的同时对功耗有着严格的限制。 目前主流厂商都开发专用的ASIC芯片或者是使用功耗较低的DSP作为AI处理单元。...苹果A13处理器,采用第二代7nm工艺,专为高性能和低功耗而量身定制,拥有85亿个晶体管。其GPU为四核心设计,速度提升20%,功耗降低40%,也就是在性能大幅提升的前提下续航并没有降低。

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超异构计算:大算力芯片的未来

此外,需要说明的是,由于ASIC功能固定,缺乏一定的灵活适应能力,因此不存在CPU+单个ASIC的异构计算。...CPU+ASIC形态通常是CPU+多个ASIC组,或在SOC中,作为一个逻辑上独立的异构子系统存在的,需要与其他子系统协同工作。...通过FPGA定制,规模太小,成本和功耗太高;通过芯片定制,导致场景碎片化,芯片难以大规模落地,难以摊薄成本。 宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署。宏观算力与单位芯片算力,以及芯片的落地规模成正比。...3.2 解决方案,把异构计算的孤岛连接在一起,形成超异构 超异构可以看做是CPU+CPU的同构并行和CPU+其他xPU的异构并行“有机”组合到一起,形成的一个新的超大系统。

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Linux——Linux驱动之基本理论常识总结(什么是Linux驱动?Linux驱动需要掌握哪些?)

4)设备节点 要想用户进程与内核下的硬件进行通信,就需要建立一个设备节点,前面Linux系统编程时也是见过的,比如在开发板新插上一个U盘,使用fdisk -l指令查看,/dev/sda1就是我们新插U盘的一个设备节点...扩展的点一下,评价一个处理器一般从四方面:频率、性能(MIPS/MHz,MIPS指的是每秒能够处理的指令数)、功耗、面积。...答案就是它贵啊,采用CPU+高速缓存+内存的架构性价比较高,也不仅仅是贵的问题,另外,比较重要的一点是,处理器和存储器的性能差距每年大约在以50%d的速度增大,像CPU每18个月其性能都会翻一番,但是存储器发展速度就没那么快了...ARM处理器目标就是做出低功耗、低成本的方案,其大量使用了寄存器、指令长度固定,具有领先的性能和功耗。 ? ​

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