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    CDN原理以及如何部署 CDN 网络

    内容分发网络(Content Delivery Network),是在现有 Internet 中增加的一层新的网络架构,由遍布全国的高性能加速节点构成。这些高性能的服务节点都会按照一定的缓存策略存储您的业务内容,当您的用户向您的某一业务内容发起请求时,请求会被调度至最接近用户的服务节点,直接由服务节点快速响应,有效降低用户访问延迟,提升可用性。虽然距离并不是绝对因素,但这么做可以尽可能提高性能,用户将会觉得比较顺畅。这使得一些比较高带宽的应用(传输高清画质的视频)更容易推动。内容分发网络另外一个好处在于有异地备援。当某个服务器故障时,系统将会调用其他邻近地区的服务器服务,进而提供接近100%的可靠度。

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    如何部署 CDN 网络

    内容分发网络(Content Delivery Network),是在现有 Internet 中增加的一层新的网络架构,由遍布全国的高性能加速节点构成。这些高性能的服务节点都会按照一定的缓存策略存储您的业务内容,当您的用户向您的某一业务内容发起请求时,请求会被调度至最接近用户的服务节点,直接由服务节点快速响应,有效降低用户访问延迟,提升可用性。虽然距离并不是绝对因素,但这么做可以尽可能提高性能,用户将会觉得比较顺畅。这使得一些比较高带宽的应用(传输高清画质的视频)更容易推动。内容分发网络另外一个好处在于有异地备援。当某个服务器故障时,系统将会调用其他邻近地区的服务器服务,进而提供接近100%的可靠度。

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    神经网络架构搜索——可微分搜索(Latency-DARTS)​

    可微分的神经架构搜索方法在自动机器学习中盛行,主要是由于其搜索成本低,设计搜索空间灵活。然而,这些方法在优化网络方面存在困难,因此搜索到的网络往往对硬件不友好。本文针对这一问题,在优化中加入可微分的时延损失项,使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。延迟预测模块(LPM)是对每个网络架构进行编码,并将其输入到一个多层回归器中,通过随机抽样收集训练数据,并在硬件上对其进行评估。本文在NVIDIA Tesla-P100 GPU上评估了该方法。在100K采样架构(需要几个小时)的情况下,延迟预测模块的相对误差低于10%。嵌入延迟预测模块,搜索方法可以减少20%的延迟,同时保留了精度。本文的方法还能简洁的移植到广泛的硬件平台上,或用于优化其他不可微的因素,如功耗。

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