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
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。
大家好，我是冯迅，目前在欢聚时代（YY）主要负责音视频传输系统和音视频直播后端系统。今天想与大家分享的是YY的媒体实时传输系统与优化实践。YY是一家专注于打造专业直播平台与直播内容的互联网公司，业务主要涵盖了BGC、UGC与其背后的多样性玩法等领域。
梵文《僧柢律》记载，一昼夜为480万刹那，一刹那为一念，一念为0.018秒。一念，曾诞生无数惊世变革。人类发展，科技创新，皆由每一个伟大的念想而推动。信息革命带来互联网的高速发展，让每一念的放大效应逐渐升级，我们对于体验的诉求也逐渐具象为对速度的执念。
GA（Global Accelerator）全球加速，是个让人觉得“既熟悉又陌生”的行业。
全球互联网由一个个自治域（AS，Autonomous system）通过对等互联（BGP，Border Gateway Protocol）来组成，作为基础设施的网络三十年来鲜有飞跃性的技术变革。全球AS运营方的格局如同现在的世界版图，由于种种原因变得互相独立且发展水平参差不齐，相对发达的地区网络建设较好、相对落后的地区网络建设欠佳。
“熟悉”是指，GA 不是个新词汇，你几乎能在所有公有云厂商的产品介绍下，看见 GA 这项服务。做出海、游戏类业务的人都太熟悉 GA 了，没有它 ，基本的网络连通都将成为问题。
根据国际行业研究及咨询机构Gartner在2019年CDN市场报告《Market Guide for CDN Services》，腾讯云再次获得「功能最全面」评价，成为中国唯一一家连续两年在Gartner报告中获此评价的CDN厂商。 Gartner评价的能力维度包括： 网络加速性能 边缘高级服务 Web应用程序/API 保护 流媒体支持 高级数据分析 专业服务 报告指出，使用腾讯云CDN的客户大多是互联网公司：电子商务、直播和点播的平台，及游戏厂商等。这类企业往往在高并发、超低延迟上有严苛的要求。 以
某游戏公司，BACKEND 服务集群在首尔。该公司不希望部署多套逻辑和数据层，从而降低成本，但又希望全球的客户能够接入，需要全局漂移 IP 作为访问的唯一入口，并可做全局的就近分配、动态流量分配、故障剔除
网站登录速度很慢的话，就会影响到网站的推广。现在很多人在建立网站的时候，为了增加网站的响应速度，都会使用cdn网络加速技术。声誉带来严重的影响。因此目前很多大的新网站都会通过一些网络技术来改善访问延迟的。那么cdn网络加速是如何实现的？Cdn适合哪些用户采用呢？
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’。
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。
上文 《【远程办公】5分钟实现内网穿透》有个老哥私聊了我一下 好吧，正如这个老哥的需求
2021年9月25日，由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导，江苏省未来网络创新研究院、网络通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB社区承办的2021中国智能网卡研讨会中，多家机构谈到了智能网卡的网络加速实现，我们对此进行整理，以飨读者。
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。
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。
当你在访问淘宝、京东准备剁手的时候，虽然进入页面的时候有很多的图片、很多的内容，但是加载起来却很快，让你剁手的动作如水般丝滑。嗖的一下好看的商品图片就出来了，嗖的一下就付款了。当然图片算是比较小的资源了，那些视频网站呢，每一个视频好几百M、好几个G，同时有好多的请求过来，就算服务器能抗住，带宽能跟的上吗？
4月17日下午，以《大规模应用下的计算技术实践》为主题的2021 腾讯云Techo Hub技术巡回活动首站在深圳湾科技生态园盛大开启。
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。
神经网络的压缩和加速现在已经成为一个热门课题，这个领域有多种研究方法，网络量化就是其中之一。网络量化分为输入量化和权值量化两种。而同时将输入和权值量化会造成网络精度的大幅下降。在 Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization (性能保障的高阶残差量化网络加速方法)一文中，作者针对这个问题，提出了高阶残差量化（HORQ）的方法，既能够利用网络量化带来的大幅计算加速，又能够保证网络的精度不会大幅
边缘安全加速平台 EO（Tencent cloud EdgeOne，下文简称为 EdgeOne）基于腾讯边缘计算节点提供加速和安全的解决方案，可以为电商与零售、金融服务、内容资讯与游戏等行业保驾护航，提升用户体验。EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等一体化服务。
过去几十年，计算机网络把几乎全世界的计算机都连接了起来，我们只要把静态资源和动态的代码部署到服务器上，然后启动服务监听某个端口，这样世界各地的计算机就都能访问该网站。
作为一名程序员你是否会经常会遇到GitHub无法访问(如下无法访问图片)，或者是访问和下载源码时十分缓慢就像乌龟爬行一般。今天分享一款C#开源的、跨平台的多功能Steam工具箱和GitHub加速神器：Watt Toolkit。
想必大部分开发者都知道，边缘加速是通过在全球范围内部署分布式边缘节点，将内容和应用程序缓存到离用户最近的位置，从而实现更快速、高效的内容传输和应用访问。而EdgeOne在此基础上，注重安全加固，通过提供安全防护机制和强化的安全策略，确保用户数据和应用的安全性，这种边缘加速与安全加固的结合为用户提供了更可靠、安全的网络加速服务。
DPDK在专注数据面报文处理的同时，一直紧跟着网络发展的脉搏以开放的姿态融合不断涌现的各种新的网络设备。从最初的普通网卡，到集成虚拟化和交换功能的高级网卡，再到各种网络SoC（片上系统）设备，到现在最热的基于FPGA的Smart NIC，DPDK一直走在软件定义的网络技术发展的最前沿。近年来，数据中心异构化的趋势出现，基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储，网络以及人工智能的加速，成为炙手可热的话题，在刚结束的APNET’18研讨会上，华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程，基于Linux Foundation的开源项目，对这种架构的支持，在软件的持续性与高质量保证上至关重要。
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。
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......
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。
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
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文从分析图计算应用 和图神经网络的执行特征出发，对专用图处理加速架构进行了探索。 来自中科院计算所的严明玉博士论文，入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单！ https://www.ccf.org.cn/Focus/2022-12-08/781244.shtml 图计算应用和图神经网络是处理图数据的核心应用，被广泛应用于各个领 域。图数据处理应用特有的执行行为导致传统的通用架构无法高效地执行上述 应用。随着智能万物互联时代的来临，上述应用急需高效的硬件
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
来自中科院计算所的严明玉博士论文，入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单！
如今网络飞速发展，在许多领域都离不开网络的帮助，也使更大网络平台的用户访问量逐渐递增，百万用户都成为网络平台的访客。所以需要更大网络平台有足够的空间容纳下此巨大数量，不仅如此，还需要加快访问速度。面对快节奏的发展，云cdn要比普通cdn更快捷，云cdn是什么就看看接下来介绍吧。
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。
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
腾讯云GAME-TECH沙龙继7月北京站后，将于8月16日来到广州站，继续与游戏厂商和游戏开发者，畅谈游戏全球化。期待您的光临！ [1501831943728_7197_1501831944463.
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。
CDN（内容分发网络）是一个能够提高网络性能、安全性和可靠性的分布式网络系统。它通过在全球各地部署服务器节点来缓存和传递静态和动态内容，以提供更快的访问速度和更高的内容可用性。
【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
【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“
大家好，我是来自欢聚时代的林正显。今天主要为大家分享的是自建或商用CDN的选择与发展。
1月4日，一加11发布，正如预期的那样，一加11没有让期待它的用户失望，顶级的硬件配置、优秀的芯片调教效果、更强的影像能力、极致的性能表现更是打破安卓手机四大不可能。
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
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。
CPU的算力发展跟不上算力需求，所以人们考虑可以将一部分原本CPU承载的功能卸载到其他专用硬件上去处理（比如网卡），从而释放CPU算力，让其专注于处理关键的（创造经济效益的）用户业务。
作者：陈添水 【新智元导读】中山大学、香港理工大学、商汤等机构的联合研究团队提出基于类小波自编码机的深度网络加速法，不需要改动原来网络的结构，故可以兼容现有的深度神经网络，有极好的普适性。相关研究已被AAAI 2018录用为oral paper，第一作者中山大学博士生陈添水带来详细解读。 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1712.07493.pdf 深度网络不断地提升计算机视觉任务的性能，然而，性能提高往往却伴随着愈高的计算复杂度，这严重限制了深度网络在资源受限的平台（如手机，移动嵌入
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