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服务器托管双线技术方案怎么写_自己搭建内网穿透服务器全端口

多线路接入技术就是在互联网数据中心(IDC)通过特殊的技术手段把不 同的网络接入商(ISP)服务接入到一台服务器上或服务器集群,使服务器所提供的网络服务访问用户能尽可能以同一个ISP或互访速度较快的ISP连接来进 行访问,从而解决或者减轻跨ISP用户访问网站的缓慢延迟(南北网络瓶颈) 问题。多线路接入是一个技术概念可以有多种具体实现方式,由于大多用户都是网通与电信,为了见简单起见,我们只讨论双线接入技术。目前国内的ISP提供商分别提出了“双IP双线路”、“单IP双线路”、“CDN多线路”和“BGP单IP双线路”等双线路实现方法,下面来对以上提出的双线路接入实现方式进行具体说明:

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    干货 | 浙大博士生刘汉唐带你回顾图像分割的经典算法

    AI科技评论按:图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中,也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像,后台计算机可以自动将图像分割归类,以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热,使得图像分割有了巨大的发展,本文为大家介绍深度学习中图像分割的经典算法。 在近期 GAIR 大讲堂上,来自浙江大学的在读博士生刘汉唐为等候在直播间的同学们做了一场主题为「图像分割的经典算法」的技术分享,本文根据直播分享内容整理而成,同学们如果对嘉宾所讲的内容感兴趣

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    dpdk 性能_第二系列什么意思

    首先,DPDK和内核网络协议栈不是对等的概念。 DPDK只是单纯的从驱动拿数据,然后组织成数据块给人用,跑在用户态。功能相当于linux的设备无关接口层,处于socket之下,驱动之上。只不过linux协议栈的这部分在核心态。 你说的包处理器,很多时候是不用linux内核协议栈的,而是用专用包处理程序,类似于DPDK加上层应用处理。通常会有些硬件加速器,包处理效率更高些。缺点是一旦用不上某些功能,那些加速器就白费了。而纯软件处理就非常灵活,不过代价就是功耗和性能。 纯DPDK性能非常高,intel自己给出的数据是,处理一个包80时钟周期。一个3.6Ghz的单核双线程至强,64字节小包,纯转发能力超过90Mpps,也就是每秒9千万包。 不知你有没有看出来,80周期是一个非常惊人的数字?正常情况下,处理器访问一下ddr3内存都需要200个周期,而包处理程序所需要操作的数据,是从pcie设备送到ddr内存的,然后再由处理器读出来,也就是说,通常至少需要200周期。为啥现在80周期就能完成所有处理?我查了下文档,发现原因是使用了stashing或者叫direct cache access技术,对于PCIe网卡发过来的包,会存在一个特殊字段。x86的pcie控制器看到这个字段后,会把包头自动塞到处理器的缓存,无序处理器来干预。由于包头肯定是会被读取的,这样相当于提前预测,访问的时间大大缩短。 如果加上linux socket协议栈,比如跑个纯http包反弹,那么根据我的测量,会掉到3000-4000周期处理一个包,单核双线程在2.4Mpps,每秒两百四十万包,性能差40倍。 性能高在哪?关键一点,DPDK并没有做socket层的协议处理,当然快。其他的,主要是使用轮询替代中断,还有避免核心态到用户态拷贝,并绑定核,避免线程切换开销,还有避免进入系统调用的开销,使用巨页等。 还有很关键的一点,当线程数大于12的时候,使用linux协议栈会遇到互斥的瓶颈,用性能工具看的话,你会发现大部分的时间消耗在spin_lock上。解决方法之一是如github上面的fastsocket,改写内核协议栈,使包始终在一个核上处理,避免竞争等。缺点是需要经常自己改协议栈,且应用程序兼容性不够。 另外一个方法是使用虚拟机,每个特征流只在一个核处理,并用虚拟机隔绝竞争,底层用dpdk做转发,上层用虚拟机做包处理,这样保证了原生的linux协议栈被调用,做到完全兼容应用程序。不过这种方法好像还没有人做成开源的,最近似的是dpdk+虚拟交换机ovs的一个项目。 如果你只想要dpdk的高性能加tcp/ip/udp的处理,不考虑兼容性,那么还可以去买商业代码,我看了下供应商的网站介绍,纯转发性能大概在500-1000周期左右一个包。

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    融合事实信息的知识图谱嵌入——语义匹配模型

    知识图谱(KG)是由实体 (节点) 和关系 (不同类型的边) 组成的多关系图。每条边都表示为形式 (头实体、关系、尾实体) 的三个部分,也称为事实,表示两个实体通过特定的关系连接在一起。虽然在表示结构化数据方面很有效,但是这类三元组的底层符号特性通常使 KGs 很难操作。为了解决这个问题,提出了一种新的研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 的组件,包括将实体和关系转化为连续的向量空间,从而简化操作,同时保留 KG 的原有的结构。那些实体和关系嵌入能进一步应用于各种任务中,如 KG 补全、关系提取、实体分类和实体解析。

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    领券