Cyborg的需要一下功能：包括在计算机节点上管理代理，定位加速器，监控加速器状态和协调加速器驱动程序。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时，通常会想到其应用程序，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同，Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节，除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验，而不关心它是如
摘要：长期以来，大多数分立加速器都使用各代 PCI-Express 接口连接到主机系统。然而，由于缺乏对加速器和主机缓存之间一致性的支持，细粒度的交互需要频繁的缓存刷新，甚至需要使用低效的非缓存内存区域。加速器缓存一致性互连 (CCIX) 是第一个支持缓存一致性主机加速器附件的多供应商标准，并且已经表明了即将推出的标准的能力，例如 Compute Express Link (CXL)。在我们的工作中，当基于 ARM 的主机与两代支持 CCIX 的 FPGA 连接时，我们比较了 CCIX 与 PCIe 的使用情况。我们为访问和地址转换提供低级吞吐量和延迟测量，并检查使用 CCIX 在 FPGA 加速数据库系统中进行细粒度同步的应用级用例。我们可以证明，从 FPGA 到主机的特别小的读取可以从 CCIX 中受益，因为其延迟比 PCIe 短约 33%。不过，对主机的小写入延迟大约比 PCIe 高 32%，因为它们携带更高的一致性开销。对于数据库用例，即使在主机-FPGA 并行度很高的情况下，使用 CCIX 也可以保持恒定的同步延迟。
机器之心报道 机器之心编辑部 「当前的 AI 模型只做一件事。Pathways 使我们能够训练一个模型，做成千上万件事情。」 在谈及当前的 AI 系统所面临的问题时，低效是经常被提及的一个。 谷歌人工智能主管 Jeff Dean 曾在一篇博文中写道，「今天的人工智能系统总是从头开始学习新问题 —— 数学模型的参数从随机数开始。就像每次学习一项新技能（例如跳绳），你总会忘记之前所学的一切，包括如何平衡、如何跳跃、如何协调手的运动等，然后从无到有重新学习。这或多或少是我们今天训练大多数机器学习模型的方式：我们
哪些FPGA（现场可编程门阵列）可以给出，将FPGA资源作为PCI设备虚拟机加速器的所有准备工作，提供给系统，是一个手动行为。
上一篇文章我们认识了什么是Docker，以及搭建Docker基础环境。那么今天我们就来使用Docker部署我们的第一个应用，从部署中我们加深认识关于Docker的各个组件和概念，记住这张体系结构图。
本文转载自：https://towardsdatascience.com/nvidia-jetson-nano-vs-google-coral-vs-intel-ncs-a-comparison-9f950ee88f0d
新智元编译 来源：MIT 编辑：刘小芹 【新智元导读】麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员设计出一种设备，使用廉价的闪存，仅使用一台个人电脑就能处理大量的图形，达到与数千
该论文主要围绕着深度学习应用对密集矩阵乘法（Matrix Multiply, MM）的大量需求展开。随着深度学习模型的复杂度不断增加，对计算资源的需求也日益增长，这促使了异构架构的兴起，这类架构结合了FPGA（现场可编程门阵列）和专用ASIC（专用集成电路）加速器，旨在应对高计算需求。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十一篇，Zynq 片上系统概述之接口等相关内容，本篇内容目录简介如下：
AI 科技评论按：谷歌前日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
AI 科技评论按：谷歌昨日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
Facebook 的基础设施现在每月为其整个应用和服务系统上超过 27 亿的人提供服务。他们的工程师设计并创建了高级、高效的系统来扩大这一基础设施，但是随着工作负载的增长，单靠通用处理器已经无法满足这些系统的需求。晶体管增长的速度已大大放缓，这就需要开发出专门的加速器和整体的系统级解决方案来提高性能、功率和效率。
关心cdn加速器怎么设置的朋友，我相信肯定都是遇到了这些网站卡顿以及在生活过程中无法流畅运行的问题。那么，cdn加速器到底能不能够给我们的网站带来实时的网速提升？并且让我们的用户在使用网站的时候有更快的响应速度呢。其实这种方法早在许多年前就被很多网站所使用了，所以通过他们的实践，确实是能够使我们的网站运行速度以及访问速度大大提升的。那么，cdn加速怎么设置？我们想要设置的时候，又该从何下手呢？
shipyard提供了管理界面管理各种docker资源。 项目地址：https://github.com/shipyard/shipyard。 安装方法：
Docker是一种开源的容器化平台，它可以帮助开发人员更轻松地构建、发布和运行应用程序。在Windows上搭建Docker环境，可以提供一个可靠的容器化开发和部署平台。下面将详细介绍在Windows上搭建Docker环境的步骤、注意事项和常见问题解决方法。
-e 代表添加环境变量，MYSQL_ROOT_PASSWORD是root用户的登录密码
在Mac上搭建Docker环境，可以提供一个可靠的容器化开发和部署平台。下面将详细介绍在Mac上搭建Docker环境的步骤、注意事项和常见问题解决方法。
2014年，Google携Android5.X重装归来，全新的UI设计和更加优化的性能，令开发者眼前一亮
Docker用起来非常爽，尤其是用于DevOps实践时。但是，当你在国内或者本地拉取镜像时，经常会碰到各种“便秘”——要么镜像拉取缓慢，要么时断时连，要么连接超时！
CPU、GPU和DPU是数据中心的三大芯片，通常情况下：CPU主要用于业务应用的处理，GPU用于性能敏感业务的弹性加速，而DPU则是基础设施加速。站在CPU的视角：一开始所有事情都是我的，然后GPU从我这“抢”过去了一部分工作，现在又出现个DPU来跟我“抢食”。是可忍孰不可忍，必须坚决反击！
博主有个无厘头老大，要我研究新技术无可厚非，可总是换来换去就无语了！前段时间还要我研究 memcache，我才把 memcache 安装好，他昨天又要我去研究 Htpp 加速器：Varnish！成心不
游戏专用幻兽帕鲁服务器，开机即用，超高性能，独立IP，超大内存，优质贷款，多人联机超级简便。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。“煮酒言欢”进入IC技术圈，这里有近50个IC技术公众号。
当今的数据中心由数千台网络连接的主机组成，每台主机都配有 CPU 和 GPU 和 FPGA 等加速器。 这些主机还包含以 100Gb/s 或更高速度运行的网络接口卡 (NIC)，用于相互通信。 我们提出了 RecoNIC，这是一种基于 FPGA、支持 RDMA 的 SmartNIC 平台，旨在通过使网络数据尽可能接近计算来加速计算，同时最大限度地减少与数据副本（在以 CPU 为中心的加速器系统中）相关的开销。 由于 RDMA 是用于改善数据中心工作负载通信的事实上的传输层协议，因此 RecoNIC 包含一个用于高吞吐量和低延迟数据传输的 RDMA 卸载引擎。 开发人员可以在 RecoNIC 的可编程计算模块中灵活地使用 RTL、HLS 或 Vitis Networking P4 来设计加速器。 这些计算块可以通过 RDMA 卸载引擎访问主机内存以及远程对等点中的内存。 此外，RDMA 卸载引擎由主机和计算块共享，这使得 RecoNIC 成为一个非常灵活的平台。 最后，我们为研究社区开源了 RecoNIC，以便能够对基于 RDMA 的应用程序和用例进行实验
Ubuntu是Linux发行版中的后起之秀，在学习Docker的过程中，绝大部分还是以Ubuntu系统为主。因此，本文介绍了Ubuntu设置root密码、Ubuntu虚拟机设置网络为桥接模式、Ubuntu安装Docker容器和Docker加速器的配置四部分。
为了应对大量的算力要求，这家位于Menlo Park的技术巨头，硬是从通用硬件转移到了专用加速器。这些加速器的作用，是保证其数据中心的性能，功耗和效率，特别是在AI领域。
因为Docker在C/S中运行。我们的本机是C，Docker引擎是S。实际的构建过程是在Docker引擎下完成的，因此此时无法使用本地文件。这需要将本地机器指定目录中的文件打包并提供给Docker引擎使用。 如果未指定最后一个参数，则默认上下文路径为Dockerfile的位置。 注意：不要将无用的文件放在上下文路径中，因为它们将被打包并发送到docker引擎。如果文件太多，进程将很慢。
Ansible是一个非常简单的IT自动化平台，使程序和系统更易于部署。Ansible本质上是一个进行了封装的Shell，优点在于它是去中心化的工具，可以直接通过ssh管理远程主机，实现无Agent的部署。
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新，不需要写一行Javascprit代码，直接就能将深度学习模型编译到WebGL，然后在浏览器运行。 今天，华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新，不需要写任何JavaScript代码，直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL，然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow，MXNet，Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统，但它们大多专门针对小范围的硬件平台（例如服务器级GPU）进行优化，要适应其他
大家好，我是周炎均，NETINT的技术总监和软件架构师。很高兴有机会能够和大家交流NETINT的实时高密度AI辅助视频编码的ASIC解决方案。首先，请允许我简单介绍一下NETINT Technologies Inc.。NETINT是一家专注于新型智能存储和视频/图像编解码解决方案的科技公司，在温哥华、多伦多和上海都设有研发中心。NETINT自主设计的SoC可提供基于ASIC的超大规模、超高密度、超低延迟的视频解决方案，我们的T系列视频转码器产品已被全球众多顶级大公司所使用。
这极大地影响了工作效率和开发进度。面对这一困境，本文将为你介绍几种有效的解决方案，帮助你顺利拉取Docker镜像，继续你的开发工作。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 Aeneas 【新智元导读】全世界都在卷大模型，小扎也急了。如今，Meta为了发展AI，在定制芯片和超算上下了大赌注。 Meta也有纯自研芯片了！ 本周四，Meta发布第一代AI推理定制芯片MTIA v1和超算。 可以说，MTIA对Meta是一个巨大的福音，尤其是现在各家都在卷大模型，对AI算力的需求变得越来越高。 小扎最近表示，Meta看到了「以有用和有意义的方式向数十亿人介绍人工智能代理的机会」。 显然，随着Meta加大对AI的投入，MTIA芯片和超算计划将是
作为连接底层硬件和上层工作负载的桥梁，操作系统是发挥硬件潜能、保障业务质量的技术底座。自从 OpenCloudOS Intel SIG 成立后，社区和英特尔就将第四代至强可扩展处理器（Sapphire Rapids，简称为 SPR ）与 OpenCloudOS 的适配作为 Intel SIG 的首要工作。
如今，人工智能 （AI） 无处不在，从互联网核心的数据中心到互联网边缘的传感器和手持设备（如智能手机）以及介于两者之间的每个点，例如自主机器人和车辆。
Docker 是一个开源工具，它可以让创建和管理 Linux 容器变得简单。容器就像是轻量级的虚拟机，并且可以以毫秒级的速度来启动或停止。Docker 帮助系统管理员和程序员在容器中开发应用程序，并且可以扩展到成千上万的节点。
P4是一种新的高级编程语言，P4用于软件定义网络。P4用于描述数据平面的行为，这些数据平面的行为可以对应于任何转发，修改或检查网络流量的系统或设备。P4最先在网络核心应用，但服务器主导网络互联研究人员认识到P4的应用价值。部署到数据中心的智能网卡可以使用P4处理服务器主导网络互联。研究人员在服务器主导网络互联方向使用P4，降低服务器任务负荷并实现新功能。 本文介绍了P4面向服务器主导网络互联的最新研究成果。我们首先简要介绍P4。 关于P4 P4语言使用OpenFlow 匹配-行为流处理模式。 在这种方法中，
人类自诞生之日起，就常常因为一些事情经常这样或那样做而形成一种惯例，我们称这种惯例为习惯。CPU就是这么一种产物，什么都可以做，灵活，好用。但随着定制化芯片的不断发展，是否真的需要CPU逐渐成为一种值得考虑的问题。尤其在定制计算领域，CPU的计算能耗比过高已经成为事实，甚至有几个数量级的差别。如本公众号之前曾发布的唤醒芯片的介绍"小爱同学"之类语音唤醒芯片相关技术介绍，都是不带CPU的超低功耗芯片。那么，在常常以功耗过大被诟病的数据中心应用日益频繁的DPU芯片，是否也可以不带CPU呢？本文介绍一篇2022年5月19日发布在https://arxiv.org/pdf/2205.08882.pdf网站上的一篇文章。
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。
Docker 镜像是容器的基础。镜像是一个有序集合，其中包含根文件系统更改和在容器运 行时中使用的相应执行参数。镜像通常 包含堆叠在彼此之上的联合分层文件系统。镜像 没有状态并且始终不会发生更改。 当运行容器时，使用的镜像如果在本地中不存在， docker 就会自动从 docker 镜像仓库中下载，默认是从 Docker Hub 公共镜像源下载。
Docker并非是一个通用的容器工具，它依赖于已存在并运行的Linux内核环境。如果想在其他系统上部署Docker，就必须先安装一个Linux环境(可使用VMware Workstation或Oracle VM Virtualbox虚拟机软件)，然后再安装Docker。
主机安装完docker后，无论是部署、发布、持续化集成等都不是特别方便，所以出现了大量第三方的docker管理工具，来界面化的管理docker。
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片。
从读书开始时的EPLD到大学毕业时的FPGA，一晃多年，仿若回到原点，只是很多的技能都似随风而逝，现在从IoT领域试图找回一些原来的影子，也许是为了忘却的纪念，也许是因为FPGA在物联网中有着它自己的天地。
选自Medium作者：Adi Fuchs 机器之心编译 在上一篇文章中，前苹果工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 聚焦 AI 加速器的秘密基石：指令集架构 ISA、可重构处理器等。在这篇文章中，我们将跟着作者的思路回顾一下相关 AI 硬件公司，看看都有哪些公司在这一领域发力。 这是本系列博客的第四篇，主要介绍了 AI 加速器相关公司。全球科技行业最热门的领域之一是 AI 硬件， 本文回顾了 AI 硬件行业现状，并概述相关公司在寻找解决 AI 硬件加速问题的最佳方法时所做的不同赌注。 对于许多 AI
今天凌晨，英特尔在 Vision 2024 大会上展示了 Gaudi 3，这是其子公司 Habana Labs 的最新一代高性能人工智能加速器。
-p 12345:3306：将主机的12345端口映射到docker容器的3306端口。
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