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    2018-06-11

    导言 这篇文章有4篇论文速递信息,涉及CNN pruning、新的人脸识别数据集、森林树木分类和交通标志检测等方向。...之前的修剪方案几乎不考虑ASIC或FPGA加速器体系结构。当修剪后的网络运行在加速器上时,缺乏体系结构考虑会导致一些低效率问题,包括内部缓冲区失调和负载不平衡。...此外,所提出的方案在已经修剪通道的细长网络中展现出可比的修剪比率。除了提高以前稀疏加速器的效率外,还将显示所提出的修剪方案可用于减少稀疏加速器的逻辑复杂度。...arXiv:https://arxiv.org/abs/1804.10428 【论文速递】专题回顾 [1] [计算机视觉论文速递] 2018-06-08 [2] [计算机视觉论文速递] 2018-06-...06 [3] [计算机视觉论文速递] 2018-05-29

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    神经网络加速器应用实例:图像分类

    不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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    windows下的BBR、锐速,主动网络加速器

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有!...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    将神经网络加速器NVDLA移植部署到FPGA中

    ❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载,文章地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架...需要修改device tree,覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序,并为加速器保留一段内存。...在这里,笔者已经提供了三个测试网络与已经量化好的Loadable文件,详见这个Repo: https://github.com/LeiWang1999/nvdla_loadables[14] 在实际上板测试之前...但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络,会发现: root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# ....function launchTest(), line 87) 因为片上的内存不够而失败,PS侧的DDR只有1GB的空间,其中四分之一已经经保留给了NVDLA,仅剩700MB的空间,再想象一下ImageNet的网络确实很大

    6.6K50

    每日论文速递 | 陈丹琦新作:启发式核心-理解PLM子网络

    网络泛化现象:在单个模型内部,研究者们发现存在多个子网络(subnetworks),它们在ID任务上表现相似,但在OOD任务上的泛化能力大相径庭。论文试图揭示这种内部子网络泛化差异的原因。...泛化机制的理解:论文探讨了是否存在“竞争子网络”(competing subnetworks)的概念,即模型最初可能包含多种不同的算法(对应不同的子网络),泛化发生在模型最终收敛到一个泛化子网络时。...A:论文通过以下步骤来解决预训练语言模型泛化能力的问题: 子网络分析:研究者们使用结构化剪枝技术来隔离BERT模型中的不同子网络。这些子网络是模型的子集,包含一部分注意力头和前馈网络层。...结构化剪枝:通过优化二进制掩码来剪枝BERT模型,以隔离不同的子网络。这些子网络是模型的子集,包含一部分注意力头和前馈网络层。...子网络泛化比较:比较具有相同稀疏度但使用不同随机种子剪枝得到的子网络在ID和OOD评估集上的表现。此外,还比较了不同稀疏度的子网络的泛化能力。

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    2018年嵌入式处理器报告:神经网络加速器的崛起

    神经网络引擎可能会使用CPU, DSP, GPU或专门的深度学习加速器,或者是它们的一种组合。” “这一趋势无疑是向CPU, GPU和DSP添加加速器。...这就是为什么很多加速器都在不断地添加越来越大的乘积累加器阵列,因为在神经网络中,大多数的计算都是乘积累加计算(MAC)。”...类似的功能也可以使用Imagination Technologies发布的PowerVR Series2NX,这是一种神经网络加速器(NNA),它的原生支持可以将位深(bit depth)降低到4位。...图2:PowerVR Series2NX是一种神经网络加速器(NNA),它可以运行现成的网络,如GoogLeNet Inception,每秒钟可以进行500次的推断(inference)。...NVIDIA Tegra和Xavier SoCs将CPU、GPU和自定义深度学习加速器结合在了自动驾驶系统上,而高通则继续在其六边形DSP中构建机器学习特性。甚至Google也创建了一个TPU。

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    internet 的一词多义

    这是在《unix网络编程》中看到的比较全面的解释,在此作为一个整理。 一 是网际网,采用TCP/IP协议族通信的任何网络都是网际网,因特网就是一个网际网。...二 是因特网(the internet),它是一个专用名词,特指从ARPANET发展来的联结全球各个ISP的大型网际网。...三 是作为名词性修饰词,这时应根据情况分别译成“因特网”、“网际网”或“网际”,例如“Internet Protocol”译成“网际协议”或“网际网协议”;“Internet Society”则译成“因特网学会...因特网和网际网是两个不同的概念: 因特网只有一个,为了确保其中任何一个节点(主机或路由器)都能寻址到,其寻址规则和地址分配方案是全球统一的;不属于因特网的网际网却可以为其中的节点任意分配地址,譬如说把因特网中的多播地址...总之,记住一点,互联网说法是相对内联网而言的,后者特指使用因特网私用地址寻址各个节点的网际网,因而是比较特殊的网际网。

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    计算机网络基础知识整理--网络

    [图1-1 网络层提供的两种服务] [图1-2 虚电路服务与数据报服务的对比] 2 .网际协议IP 网际协议IP是TCP/IP体系中最主要的协议之一,也是最重要的因特网标准协议之一。...与IP协议配套的还有三个协议: 地址解析协议ARP(Address Resolution Protocol) 网际控制报文协议ICMP(Internet Control Message Protocol...) 网际组管理协议IGMP(Internet Group Management Protocol) 由于网际协议IP是用来使互连起来的许多计算机网络能够进行通信,因此TCP/IP体系中的网络层常常称为网际层...网际协议IP及其配套协议.gif 在讨论网际协议IP之前,必须了解一下什么是虚拟互连网络。 从一般概念来讲,将网络互相连接起来要使用一些中间设备。...用网关连接两个不兼容的系统需要在高层进行协议的转换 有许多计算机网络通过一些路由器进行互连。由于参与互连的计算机网络都使用相同的网际协议IP,因此可以把互连以后的计算机网络看成一个虚拟互连网络

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    ECCV 2018 专场10

    CVer 已经推送了9篇 ECCV 2018论文速递推文: [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场1 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场2 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018...专场3 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场4 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场5 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场6 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018...由于图像分类和物体检测之间存在差距,本文提出了DetNet,这是一种专门用于物体检测的新型 backbone 网络。...此外,DetNet还包括针对传统backbone网络的额外阶段,用于图像分类,同时在更深层中保持高空间分辨率。...网络获得了定位置信度,通过保留精确的定位边界框来改进NMS。 此外,提出了一种基于优化的边界框细化方法,其中将预测的IoU表示为目标。

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    国有资本入股兴汉 改写市场竞争格局

    当前,网络安全已上升至国家战略高度,随着各项重要法规政策的出台落地,网络安全的“防护网”不断地被织密,网络安全建设也步入“精细化”耕耘的新阶段。...兴汉网际成立于2006年,其主营业务为网络信息安全硬件平台及网络通信硬件平台的定制开发及平台集成服务,包括网安主机及模组,网络接入及边缘等通讯白盒产品,通过策略性的整合提供市场即时性的解决方案与服务。...,构建了兴汉网际在网安硬件,网络接入及边缘,产业物联网等领域业界领先的口碑与品牌。...网际同兴描锦路, 气逾霄汉展新篇。...——兴汉网际·李平 关于兴汉 北京兴汉网际股份有限公司2006年成立于北京,秉承技术创新,客户至上的企业精神服务于行业和客户,致力于构建下一代网络安全,打造信息安全自主可控的品牌而努力!

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    Linux IP Masquerade

    P Masquerade 是 Linux 发展中的一种网路功能.如果一台 Linux 主机使用 IP Masquerade 功能连线到网际网路上,那麽接上它的电脑(不论是在同一个区域网路上或藉由数据机连线...)也可以接触网际网路,即使它们没有获得正式指定的 IP 位址....这使得一些电脑可以隐藏在闸道(gateway) 系统後面存取网际网路而不被发现,看起来就像只有这个系统在使用网际网络 IP Masquerade 是如何运作的 SLIP/PPP +————+ +———...第二个系统(不必是执行 Linux 的系统)拨接进入 Linux 机器并起始 SLIP/or/PPP 连结.它在网际网路上并没有指定的 IP 位址所以它使用 192.168.1.100....(参阅下述) 配合 ip_masquerade 及适当递送配置(routing configured) Anybox 这台机器可以跟网际网路交流就如同它真的连在上面般 (除了少数例外).

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    TCPIP四层模型和OSI七层模型

    (Network) 网际层 IP, ICMP, ARP, RARP, AKP, UUCP 数据链路层(Data Link) 网络接口 FDDI, Ethernet, Arpanet...(Network) 网际层 IP, ICMP, ARP, RARP, AKP, UUCP 数据链路层(Data Link) 网络接口 FDDI, Ethernet, Arpanet...2.网际层     网 络层对应Linux TCP/IP概念模型的网际层,网络层协议管理离散的计算机间的数据传输,如IP协议为用户和远程计算机提供了信息包的传输方法,确保信息包能正确地到达 目的机器...网络嗅探器 Sniffers是能看到这些过程的一个装置(它可以是软件,也可以是硬件),它能读取通过网络发送的每一个包,即能读取发生在网络层协议的任何活动,因 此网络嗅探器Sniffers会对安全造成威胁...) SLIP(串行线路接口协议) 网际层 (Inter-network Layer) 负责网络间的寻址 数据传输,对应OSI参考模型的第三层 IP(网际协议) ICMP(网际控制消息协议

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    Java网络编程的基本网络概念

    网际网际层主机网络层的下一层,这也是作为Java程序员需要考虑的第一层,网际层协议定义了数据位和字节如何组织为更大的分组,称为包,还定义了寻址机制,不同计算机要按这个寻址机制查找对方。...网际协议(IP)是世界上使用最广泛的网际层协议,也是Java唯一理解的网际层协议。...网际协议主要是两个协议:IPV4和IPV6,IPV4使用32位地址,IPV6使用128位地址,另外还增加了一些技术特性来帮助完成路由。...除了路由和寻址,网际层的第二个作用是支持不同类型的主机网络层相互对话。Internet路由器会完成WiFi和Ethernet、Ethernet和DSL、DSL和光纤往返等协议之间的转换。...如果没有网际层或类似的分层,则每个计算机只能与同一类网络上的其他计算机对话。网际层负责使用同够协议将异构网络相互连接。 传输层 原始数据报有一些缺点。

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    ECCV 2018 专场9

    CVer 已经推送了八篇 ECCV 2018论文速递推文: [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场1 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场2 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018...专场3 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场4 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场5 [计算机视觉论文速递] ECCV 2018 专场6 [计算机视觉论文速递] ECCV...我们首先在6M图像数据集上训练深度神经网络,仅使用图像级标签来学习18K概念的视觉语义嵌入。然后,我们使用带有750个概念的边界框注释的curated 数据集来优化和扩展嵌入网络以预测注意力图。...最后,我们使用80类完全注释的数据集训练注意力驱动的类不可知分割网络。我们进行了大量实验,以验证所提出的系统在完全监督的概念上与现有技术相比具有竞争力,并且能够为弱学习和看不见的概念产生准确的分割。...在本文中,我们建议使用立体匹配网络作为proxy 来从合成数据中学习深度,并使用预测的立体视差图来监督单目深度估计网络。跨域合成数据可以在这个新颖的框架中得到充分利用。

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