本文对悉尼科技大学博士生董宣毅发表于 ICLR 2020 的录用Spotlight论文《NAS-BENCH-201: Extending the Scope of Reproducible Neural Architecture Search》进行解读。这篇论文提出的NAS-Bench-201,可在很大程度上提高NAS算法的可复现性,并降低了NAS算法的计算需求(例如仅用0.1秒便可以完成搜索)。
NAS存储从诞生以来就备受大家的喜欢, 得益于多系统互访、即插即用、小开销、多协议等优点,很多企业都会采用他来存储和共享资源,也有很多个人玩家自建NAS服务,玩起来也是很HIGH。
很早之前,我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘,里面系统地存放着各类编号目录,依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」,编号I(已坏)、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
网络储存设备 (Network Attached Storage,NAS),是一种专门的资料储存技术的名称,它可以直接连接在电脑网络上面,对不同操作系统的使用者提供了集中式资料存取服务。
在计算机领域,SAN(Storage Area Network)和NAS(Network Attached Storage)都是常见的存储解决方案。它们在数据存储、访问方式和应用场景上有着显著的区别。本文将详细介绍SAN和NAS的定义、特点以及它们之间的区别。
经历过几次硬盘损坏完全丢失数据后,痛定思痛,在 2019 年的时候上了个 NAS。
神经网络搜索(Neuarl Architecture Search)是近年来兴起的热门方向。在这次 ICML 的文章中,我们提出了 Few-shot NAS, 通过分割搜索空间,对分割后的子空间独立建立了一个子超网络(sub-supernet)来预测网络性能。通过建立 one-shot NAS 和传统挨个训练 NAS 的联系,few-shot NAS 巧妙继承了两种方法的优点,兼有 one-shot NAS 的快速和传统 NAS 的准确网络性能评估。大量实验表明 few-shot NAS 是一个简单易行的方法,在不同任务上和数据集上能提升当下几乎所有的 NAS 方法,包括 ImageNet 及 CIFAR-10 的分类任务和 GAN 这样的生成任务等。该文章被 ICML-2021 接收为 long talk。
指通过远程访问和控制技术,实现对NAS设备的远程操作和管理。具体而言,用户可以通过电脑、手机等设备,在异地实现对NAS设备的控制,如获取NAS设备上的文件、图片和音频等材料,以及使用NAS设备的键盘、鼠标进行输入操作等。
方杰民,华中科技大学电子信息与通信学院媒体与通信实验室研究生在读,师从王兴刚副教授,地平线平台与技术部算法实习生,主要研究方向为网络结构搜索、模型结构优化。
你还在为手机的存储空间而捉急吗?你还在为云盘非会员的下载速度而难过吗?甚至你还在为没有视频会员,到处借会员而焦虑吗?
27号,B站拥有500万粉丝的UP主“党妹”发视频说被勒索病毒攻击了,存储在NAS里的数百G视频素材被加密,造成损失。大家在声讨黑客的同时,也表示对NAS不太熟悉,为什么安装第一天,就被莫名的加密勒索了?
我在 《MinIO对象存储的网关架构设计》一文中介绍了MinIO的网关架构设计,它的整体架构如下图所示:
来自瑞士电信和EPFL的研究者提出了一种评价NAS搜索阶段的测试基准。他们发现,最先进的三种NAS算法DARTS、NAO、ENAS往往与随机搜索完全相同,甚至在某些情况下还不如随机搜索。
NAS(Network Attached Storage,网络附属存储)不仅以其大容量存储功能而著称,还能显著提升居家生活的便利性和幸福感。NAS如何在家中发挥作用?
这篇paper[Single-Path NAS: Designing Hardware-Efficient ConvNets in less than 4 Hours]是2019年4月在arxiv上的新文章,来自CMU、微软和哈工大,论文提出了Single-Path NAS,将搜索时间从200 GPU时降低至4 GPU时,同时在ImageNet上达到了74.96% top-1的准确率。
前言: 数据中心机房设备分类众多,大大小小的设备零部件及部位,都是决定着数据中心是否安全运营的基础,下面普及总结中心技术名词,SAN、NAS、DAS,是什么意思?它们之间有什么关联? 📷 (1)SAN SAN是一种储存技术,也是是千兆位速率的网络,它依托光纤通道为服务器和存储设备之间的连接提供更高的吞吐能力、支持更远的距离和更可靠的连通,SAN可以是交换式网络,也可以是共享式网络,以目前的技术,其中任何一种网络都能够提供更好的伸缩性、故障恢复和诊断信息;此外,以其中任何一种网络为基础建设SAN都不需要对现有
9 月 20 日,群晖科技 Synology 2020 年度大会在上海举办,对于群晖来说,Synology 2020意味着一个新的里程碑,意味着群晖一个新时代的开始。
勒索病毒是一种具有极高风险性的电脑病毒,一旦中招,会导致用户数据被加密勒索。而NAS服务器作为一种存储和共享数据的工具,也很容易成为勒索病毒攻击的目标。如果我们的NAS服务器被勒索病毒攻击,我们应该立即采取应对措施,确保病毒不再传播,备份重要数据,然后让专业的数据恢复工程师对其勒索病毒解密,完成数据恢复,后期加强NAS服务器的安全维护即可。云天数据恢复中心可以针对市面上较为流行的勒索病毒后缀有着丰富的解密经验,公司拥有专业现代化数据恢复设备,数据恢复完整度高,数据恢复更加安全,多年专业的数据恢复工程师团队7*24小时随时为我们服务,确保企业计算机能够在安全的网络下运行。而在工作中,如何设置NAS服务器以避免被勒索病毒攻击也是至关重要的,以下是一些可行的方法:
所谓鉴权,就是鉴别终端或网络的真伪,保证通信数据的安全(不被截取、不被篡改、不被伪造)。
技术供应商Zyxel解决了几个网络连接存储(NAS)设备的一个关键漏洞,这些设备已经在野外被利用。
神经网络模型经常被研究人员戏称为「堆积木」,通过将各个基础模型堆成更大的模型,更多的数据来取得更好的效果。
NAS(Network Attached Storage:网络附属存储)按字面简单说就是连接在网络上,具备资料存储功能的装置,因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器存储服务器)。
按照高通SDX62平台产品规格,其支持RMNET、ECM、RNDIS、PPP、MBIM等拨号;但经测试,发现MBIM拨号功能正常,但搜网、查询信号等功能均异常,返回“error:operation failed:Failure”或返回信息为空
最近群里聊天提及到了NAS消息加密的问题,这里根据经验简单的聊聊,不甚详尽,大家可以参考3GPP 33.401对NAS Security进行更详细的了解。
随着云服务的普及,部分家庭用户已经开始配置NAS作为私有云。但由于 NAS 设备价格往往较高,入门级用户往往会采取 DIY 的形式自行组装。相比之下,虽然自行组装 NAS 硬件成本较低,但维护成本却比较高。用户除了需要了解一定的硬件知识外,软件也需要自行维护。而 NAS 设备不仅运行稳定,并且提供不定期软件升级,但功能性较为单一。
作者:Xinbang Zhang, Zehao Huang, Naiyan Wang
电脑连接同一局域网,在网络里即可看到NAS设备,点击进入,输入NAS用户名和密码即可看到所有共享文件夹了。
在日常的工作生活中,我们有大量的资料、文件需要存储在电脑或者其他终端设备中,但是这种方式需要电脑配备高容量的硬盘,而且需要随时随地的带着,这样是不是很麻烦?
近日,由加州大学河滨分校主导、乔治梅森和圣母大学共同合作的团队提出,可以利用延迟的单调性来从根本上促进硬件适配NAS —— 即不同设备上的神经架构延迟排名通常是相关的。
编者按:如今,基于 Transformer 的大规模预训练语言模型,如 BERT、XLNE、RoBERTa 和 GPT-3 等,已经在很多自然语言处理任务中都取得了十分惊人的效果。但是巨大的模型尺寸,使其在众多不同的下游任务中进行部署时非常困难。而且由于存在大量复杂的场景以及不同的下游任务,单独为不同场景设计一种压缩过的 BERT 模型既耗时又耗力。
今天给大家分享下我的NAS搭建方案,去年双十一的时候入手了一套NAS设备,用了几个月时间,好用是好用,但确实还没发挥出其价值,目前它最大的功能就是给我的mac做time-machine备份,要是没这个备份的话,它就是家里另外一台积灰的电子设备了,希望只后能把它的价值逐渐发挥出来。
相比于普通的分类网络,基于超网的NAS更加难以训练,会出现收敛效果较差甚至不收敛的情况。并且,基于超网的NAS还需要额外关注子网的排序一致性等问题,训练策略的选择也极为重要。AutoSlim, BigNAS等文章都花费了大量篇幅来讲解超网的训练技巧。本文是CVPR2021 Workshop中的一篇短文,介绍了NAS中常用的Tricks。
相信大家看熊猫写NAS也蛮久了,而在熊猫文中出现的NAS从近两千到四五千都有,这仅仅只是NAS本体的价格,而作为网络存储设备,NAS主机+硬盘整体价格几乎是没有上限的,再加上NAS的学习成本也不低,这就导致很多人其实有需求,但碍于学习成本与价格问题,直接劝退。
下面是整个AutoML的pipeline,全文也是围绕这个pipeline对AutoML技术做了回顾和总结。
There is one NAS device in CPF1 site office connected with the Backup Desktop to expand the storage space and save the big size file such as software, VM etc..
5月23日,绿联科技举行了“新一代存储方式·未来已来”发布会,发布了绿联NAS私有云DXP系列(包括两盘位到八盘位的九款新品)以及由绿联科技自研的全新NAS系统UGOS Pro,绿联与英特尔在AI技术上的合作成果,搭载在此次发布的UGOS Pro系统上。在英特尔酷睿™和 OpenVINO™ 等技术的帮助下,绿联NAS“相册”应用AI技术。
神经架构搜索 (NAS) 改变了构建新神经网络架构的过程。这种技术可以自动地为特定问题找到最优的神经网络架构。「最优」的定义可以看成是对多个特征之间的权衡过程进行建模,例如网络的大小和准确率 [1]。更令人印象深刻的是,现在 NAS 在单个 GPU 上仅需执行 4 个小时,过去在 800 个 GPU 上需要执行 28 天。而实现这一飞跃只花了两年时间,现在我们不需要成为 Google 员工就可以使用 NAS。
NAS可能不需要一直开机,假如出门在外,又需要访问家里的关机的NAS,那怎么办? 这里我简单说一下,可能信息量较大,如果你折腾过软路由,有Linux基础就比较好理解,看不懂也不影响NAS的基本使用。
就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。该工作提出了一种新的自适应架构分布熵的架构采样方法来显著加速搜索。同时,为了进一步加速在多变量空间中的搜索,他们通过在搜索初期使用分解的概率分布来极大减少架构搜索参数。结合上述两种技巧,严志程团队提出的搜索方法 FP-NAS 比 PARSEC [1] 快 2.1 倍,比 FBNetV2 [2] 快 1.9-3.5 倍,比 EfficientNet [3] 快 132 倍以上。FP-NAS 可以被用于直接搜索更大的模型。搜索得到 FP-NAS-L2 模型复杂度达到 1.0G FLOPS,在只采用简单知识蒸馏的情况下,FP-NAS-L2 能够比采用更复杂的就地蒸馏的 BigNAS-XL [4]模型,提高 0.7% 分类精度。
机器之心发布 作者:严志程 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样,能够减少采样样本达 60%,加速搜索快 1.8 倍。此外,该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略,进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。
根据《数据安全法》数据备份和容灾规定要求,需要建立健全的数据备份机制,确保个人信息数据的安全存储和备份。在数据备份方面,需要保证数据的完整性和可恢复性,以应对意外情况或灾难发生时的数据丢失情况。同时,还需要建立容灾预案,确保在突发事件发生时能够迅速有效地恢复数据和系统运行,保障个人信息的安全。与此同时,备份设备是公司IT信息化建设中非常重要的一环,用于保护公司重要数据免受意外损失的影响。
Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition
作为NAS垂类的作者,玩NAS已经有四五年了,而身边的设备也越来越多。从最开始的星际蜗牛到后面的白裙918,从群晖再到绿联、极空间,在NAS的折腾之路上熊猫一直坚持着为大家输出或者有趣或许实用的内容。而就在前段时间,熊猫补齐了我“NAS宇宙”的最后一块缺陷,我入手了威联通!是的,就算是一直输出NAS的我,也从没体验过威联通系统,这就导致很多人问我:猫哥猫哥,这个容器威联通怎么部署呢?而我只能保持沉默,因为我压根没用过啊! 于是乎为了输出更好的内容,也为了解答粉丝的问题,本次入手了威联通的TS-464C2,以下就统称为464C吧!在实际体验了接近一个月后,交出了这份威联通系统的体验报告与购买建议。
介绍一下我在商汤科技&悉尼大学AutoML组ICLR2020最新文章,文章也会分享一些我对NAS的一些浅显的个人看法,希望能够对大家有所启发。
内网穿透是指通过一种技术让外部网络可以访问到内网的NAS设备,这样即使在不同网络环境下,也能够远程访问和管理NAS设备。以下是一些常见的内网穿透方案:
AutoML和神经结构搜索(NAS)是深度学习城堡的新国王。它们是一种快速的方法,可以在不需要太多工作的情况下为机器学习任务获得很高的准确性。
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