上周在和其他生物科技领域的创始人一起参加活动时，创始人们讨论了关于如何加入生物科技领域加速器/孵化器方面的问题。他们对加入孵化器或加速器存在很多疑问，我应该加入吗？加速器或孵化器真的能“加速”我的企业
在国内，许多人希望使用手机代理IP来访问被封锁或限制的网站或服务，但是在国内使用手机代理IP需要拥有海外网络环境。
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。
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：
对于喜欢玩游戏的人来说，会特别看重玩的过程中不会出现卡顿，不出现断联和登录难的情况，这就需要用到游戏加速器了。尤其是外服游戏，因为服务器本身就不在国内，所以经常会出现网络传输不稳定的情况，卡顿，断连等情况也频频出现，所以需要记住游戏加速器才能够畅快地玩游戏。那么游戏加速使用哪个加速器比较好？有免费的吗？
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。
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。
在过去的几年里，每个月都会发布新的机器学习加速器，用于语音识别、视频对象检测、辅助驾驶和许多数据中心应用。
FPGA 编程耗时耗力，即使对专业人员来说也颇有难度。如何才能加速深度神经网络模型在FPGA上的部署？
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
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。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
全文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.04421.pdf
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。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
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。
现在加速器随处可见。各个城市，大学，投资机构甚至是乡村都在积极拥抱创业加速器，他们认为有了加速器就能表示他们对创新和创业非常友好，非常支持了。他们认为有了加速器就能很快并且很容易地吸引年轻人、支持当地经济发展，将人们和全球经济联系起来。而且加速器这个领域基本上没有进入壁垒，几乎每个有无线网络和开放式办公空间的地方都可以自称是加速器。每个加速器的水平参差不齐，而且直到最近也没有人对加速器进行过评估。 最近，Unitus 种子基金，作为一家有影响力的投资机构，发布了一份关于全世界范围内加速器业绩的调查。该报告
学习课件、视频作品、影视剧素材，网上海量的视频资源不断拓宽着人们的认知水平。将珍贵的视频下载到各种存储介质中长期保存，方便以后反复观看的同时，还能防止资源下架、失效、被封杀的情况出现。有关下载网络视频的软件，怎样把网上的视频下载下来的相关问题，本文将进行详细介绍。
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。
过去两年，不断涌现的数字化需求推动SaaS行业发展提速。未来中国SaaS行业将如何继续深入产业，洞察需求？行业参与者又将如何加速共建，深化产业“创新”？ 11月14日，腾讯SaaS加速器三期总决选在深圳腾讯滨海大厦举办。从超过1100个报名项目中脱颖而出的120家优秀SaaS企业，在现场展开激烈“答辩”，与评委深入探讨协同办公、工业制造、零售、金融、教育、出行等行业需求，角逐新一期加速器入选席位。 总决选现场，腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏发表致辞：“今年的腾讯SaaS加
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。
过去十年来，神经网络的训练速度得到了大幅提高，使得深度学习技术在许多重要问题上的应用成为可能。随着摩尔定律即将走向终结，通用处理器的的改进未取得明显成效，机器学习社区越来越多地转向专用硬件来谋求额外的加速。
卷积神经网络目前已经广泛应用于各种任务中，但因为其参数数量与中间储存的特征图数据，它很难部署到一般端应用中。尤其是当输入图像的分辨率增加，网络储存的中间特征图将大大增加，这无疑会增加对计算资源的需求。
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。
因为通用计算芯片不能满足神经网络运算需求，越来越多的人转而使用GPU和TPU这类专用硬件加速器，加快神经网络训练的速度。
有很多人会问为什么游戏需要加速器？只有经历过外服游戏的玩家就非常清楚，显卡带来的帧数下降不算什么。网络延迟对游戏的影响更大，延迟造成的卡顿，游戏掉线，游戏出现人物瞬移，装备自动丢弃等问题都会让游戏玩家崩溃。对于游戏玩家来说，200M网速也相当于很卡了。最好的解决方法就是使用游戏加速器。接下来我们看一下它的定义:能让用户快速、安全地连接的一种服务，让用户的游戏体验更高。今天我们来看看游戏加速器有哪一些可以选择的。
前两天删掉手游加速器那文章很多小伙伴一直追着问鸭，删掉是因为之前分享过另一款，思前想后还是分享出来。
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，
【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
中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被计算机体系结构领域顶级国际会议ISCA2016（InternationalSymposiumonComputerArchitecture）所接收，其评分排名所有近300篇投稿的第一名。模拟实验表明，采用DianNaoYu指令集的寒武纪深度学习处理器相对于x86指令集的CPU有两个数量级的性能提升。 DianNao是寒武纪系列的第一个原型处理器结构，包含一个处理器核，主频为0.98GHz，峰值性能达每秒4520亿次神经网络基本运算，65nm工艺下功耗为0.485W，面积3.02mm2。在若干代表性神经网络上的实验结果表明，DianNao的平均性能超过主流CPU核的100倍，但是面积和功耗仅为1/10，效能提升可达三个数量级；DianNao的平均性能与主流GPGPU相当，但面积和功耗仅为主流GPGPU百分之一量级。
去年，我有幸参加了YC和500Startup两个加速器项目—为年轻一代有抱负的创业者创造机会的创业训练营。很多人都写过关于YC的文章，也有些人写了关于500Startups的文章，但我还没有看过有人同时在这两个加速器接受培训的文章，而且在同一年也不可能有同一家公司能够参加这两个加速器，所以我觉得我可以从一个局内人的角度跟大家分享一下内幕。 粗略看看，这两家加速器看起来差不多：这两家都是投资基金，都运作加速器项目，创业企业可以申请为期3个月的项目，获得大约10万美元投资占公司股权5-7%之间，能够接触到创始
美国科学家已使用机器学习来减少来自同步加速器光源光子束的不必要波动。该技术通过稳定同步加速器的电子束来做到这一点，并为下一代设施的发展提供了重要参考。
6月20日，首届交叉智能前沿峰会在南京紫金山庄举行，峰会上姚期智院士重点发布了“下一代数据网加速器”，目标是“建数据驱动的网络核心技术和基础设施。” 6月21日，“下一代数据网加速器平台成立大会”在南京举办，会议由南京图灵人工智能研究院、清华-青岛数据科学研究院（以下简称：数据院）、北京龙腾佳讯科技联合举办。
创业加速器在当今科技世界中发挥了重要作用，每天都会有新的加速器成立。TechStars执行董事NattyZola认为，“创业加速器可以让创业企业得到行业内专家的指导，知名导师的培训，构建有效的人脉网络。创业加速器提供的资源可以降低创业成本，让创业团队获得早期创业资本获得早期发展。创业加速器已经成为新型的商学院。”在很多方面，加速器已经是全世界创业者必经的仪式。 Gust和Fundacity撰写的研究报告深入分析了全世界的加速器项目。本报告是2014年加速器报告的系列报告，其目标是了解全球加速器行业如何发
AMD、博通、思科、谷歌、HPE、英特尔、Meta 和微软组建超加速器链路 (UALink) 推广者小组，以对抗 NVIDIA NVLink 。
近期将为大家奉上美国著名加速器500Startups发布的报告《世界500强企业如何融入创业革命浪潮？》，有兴趣的朋友可以留下邮箱！ 近年来，信息技术和资本市场的结合推动了创业活动快速发展。像旧金山-硅谷，波士顿-剑桥和纽约等地区在美国创业活动中和融资活动中占据主导地位，同时大量证据表明美国各地区都存在大量的早期风险投资活动。 随着创业企业开始向传统科技中心以外的地区拓展，各地区和联邦政府领导者逐渐将创业企业看作是经济发展的重要动力。官方遇到的现状是创新驱动模式下的创业行为与传统的小企业存在显著区别，这意
现在，在科技领域创立一家公司只需要很小一笔资金就能够做到，我们可以看到有很多企业都是由新手创业者创立的。新手创业者不断出现的同时，全球范围内加速器的数量也快速增加，这些加速器在早期企业的发展阶段对创业团队给予支持。 很多加速器为同一批入驻的企业提供多种支持，比如导师培训，人脉网络，通常会以一小笔资本投入换取公司部分股权。很多加速器都会持有创业企业一部分股权，通常为5%-7%，所以从这一点来看，加入加速器的成本还是很高的。 决定是否加入一个加速器项目的关键因素应该是加速器在帮助公司后续融资方面能起到什么样的
本文介绍了基于FPGA的通用CNN加速设计，可以大大缩短FPGA开发周期，支持业务深度学习算法快速迭代。通用CNN FPGA加速架构能够支持业务快速迭代持续演进中的深度学习模型，包括Googlenet/VGG/Resnet/ShuffleNet/MobileNet等经典模型以及新的模型变种。FPGA预测性能略强于Nvidia的GPU P4，但延时上有一个数量级的优化。在云端，2017年初，我们在腾讯云首发了国内第一台FPGA公有云服务器，我们将会逐步把基础AI加速能力推出到公有云上。AI异构加速的战场很大很精彩，为公司内及云上业务提供最优的解决方案是架平FPGA团队持续努力的方向。
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
在使用互联网的过程中，如果遇到了网络卡顿，比如图片缓存，一直转圈圈视频缓冲不出来，其实这也并不是网络不好的问题，其实就是因为该网站没有进行分发网络，也就是cdn加速。CdN加速是把多个服务器的一些静态文件储存在cdn加速服务器里面。因此，用户在访问的时候速度就会更快。这里面就包括了图片，视频等等静态文件。但是我相信很多朋友只知道cdn加速的功能，却不知道cdn加速如何在不同项目中传递的原理。
过去几十年来，计算机处理器通过减少每个芯片内部晶体管的尺寸，每两年将其性能提高一倍。随着压缩晶体管尺寸变得越来越困难，业界正在重新关注开发特定领域的架构 - 例如硬件加速器 - 以继续提高计算能力。
此刻，你应该是在电脑或手机上看这篇文章。不管怎样，这些机器都属于现代计算机，它们都有中央处理器（CPU）和其他为特定功能服务的专用芯片，例如显卡、声卡、网卡、传感器融合等。处理特定任务时，专用处理器往往比通用CPU更快更高效。
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！
创业企业融资是件非常棘手的事情。根据研究机构CBInsights的研究，资金（或资金短缺）是导致创业企业失败的第二大原因。幸运的是，欧洲设立了很多创业企业扶持计划，来推动欧洲创业活动的发展，帮助欧洲创业企业走向成功。计划之一就是创业企业加速器项目。 什么是创业企业加速器项目？ 创业企业加速器项目是高强度的企业和个人发展项目，通常是支持拥有创意的小规模创业团队。其支持形式有导师培训，办公空间，和一些设立资本。在一开始，加速器项目会包括以下核心要素： 1、申请过程对所有人开放，竞争非常激烈。 2、提供Pre-
几十年来，正如摩尔定律所描述的那样，通过缩小芯片内部晶体管的尺寸，计算机处理器的性能每隔几年就可以提升一倍。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。
创业加速器在当今高科技创新创业发展过程中发挥重要作用，几乎每天都会有新的加速器项目成立。Techstars的执行总裁认为，创业加速器是“经过证明可行的方式，通过专家辅导和提供相应的导师培训，将创业企业和广泛的人脉网络建立联系，从而推动创业企业快速发展。创业加速器提供的资源降低了创办企业的成本，并且为早期创业团队提供创业资本，推动企业发展走向正轨，或者是实现达到的发展节点。创业加速器已经成为新型的商学院。” 《2015年美国和加拿大加速器发展报告》由Gust和Fundacity共同撰写完成，为人们展示了美
区块链技术与云计算、5G通信、人工智能等信息技术的有机融合，将成为构成数字经济和智慧社会的重要基础设施。为进一步推动区块链产业生态建设，腾讯今日正式发布区块链加速器“腾讯产业加速器—区块链”，聚焦技术、服务、应用场景三大方向，30个加速席位虚位以待。
一般来说，一些大型的网游在普通的计算机或者网速下进行的时候，可能在速度上是很慢的。因此，一些网游高手会选择去购买一个合适的加速器来安装，为的就是解决在网游运行过程中遇到的一系列问题。那么，安装之后在网游运行过程中主要起到了哪些作用呢？
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
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