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覆盖系统库、压缩、加解密、媒体、数学库、存储、网络等 7 类 加速库，为大数据加解密、分布式存储压缩、视频转码等应用场景提供高性能加速。
如果需要在网络进一步优化，则依赖动态加速网络，而动态加速网络的实现除了加速服务器本身以外，还需要路由服务、DNS 服务来提供路由和域名解析等数据。另外，路由和 DNS 也为 CDN、直播平台提供基础服务。那么，边缘计算、动态加速、路由/DNS 这些关键服务又是如何实现的呢？
为了兑现5G商业价值，我们需要坚定信念，加速5G网络建设，探索5G商业应用，最大化每一频段、每一赫兹、每一瓦特等网络资源的价值，使5G从品牌领先、技术领先，走向体验领先、商业领先，实现商业成功。
在深度学习模型部署过程中，推理速度是难以忽视的一个因素，为了使神经网络更快、更轻，当前流行的一些技术有 1）架构的改进； 2）设计新的、高效的层，可以取代传统的层； 3) 神经网络修剪，删除不重要的权重； 4) 软件和硬件的优化； 5) 模型量化 量化是转换深度学习模型以使用较低精度的参数和计算的过程
今年的IEEE亚洲固态电路会议（IEEE A-SSCC）中，阳明交大与工研院电光系统所团队共同合作，以商用化的28纳米制程技术，发布目前全世界最高能效的三元卷积神经网络（ternary CNN）内存内运算加速芯片。 全世界最高能效的三元卷积神经网络内存内运算加速芯片。
PyTorch Dataloader 加速 参考源码： https://github.com/NVIDIA/apex/blob/f5cd5ae937f168c763985f627bbf850648ea5f3f/examples/imagenet/main_amp.py
虚拟现实也是物联网的一个发展方向，完美的虚拟现实对于移动网络有着极高的要求，如今VR技术让许多人不出远门就可以体验到外面的精彩世界，但是也有一个弊端，许多**验久了会有头晕的现象，对于易晕眩症者来说更是碰都不敢碰，研究表明，对于VR来讲，时延要低于20ms才能缓解晕眩感，而5G毫秒级的时延将很好的解决这个问题
简单来说，CDN 将内容资源分发到位于多个地理位置机房中的服务器上，这样我们在访问内容资源的时候，不用访问源服务器，而是直接访问离我们最近的 CDN 节点 ，这样一来就省去了长途跋涉的时间成本，从而实现了网络加速。 CDN 能加速什么类型的内容？
由于信创的需求，需要采用ascend的加速方案，在华为云上采购了加速ecs，信息显示为： 华为ecs硬件显示： 打算采用mindspore+ascend加速方案，路径为： 1、将paddlepaddle模型转化为onnx，已实现 2、在ascend
3399 - Android8 1 神经网络硬件加速固件
片上网络的优势与挑战 片上网络为硬件加速系统通信带来了显著的优势。
我们的结果表明，通过跳过（skip）连接，更深的深度和/或良好的标签分布，可以隐式地加速GNN的训练。实验结果证实，我们针对线性GNN的理论结果与非线性GNN的训练行为一致。
在针对企业的网络基础设施的服务中，也逐渐发展出一种新的模式——NaaS「网络即服务」，网络服务商们针对企业需求，通过将网络和计算资源化作统一整体来进行资源分配的优化，来整合网络服务，助力企业在数字化时代加速发展，上文中的种种服务，便被NaaS服务方式包含其中
code：https://github.com/hszhao/SAN 它有后接线性映射以及非线性函数达成(即BatchNorm+ReLU)。 常规卷积通过固定核进行特征聚合，即全图权值共享，不会随特征内容而自适应变化，同时参数量会随着聚合特征数量增加而增加
- 常用脚本整理，镜像加速，版本更新，安装，卸载 1、设置镜像加速 sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF' { "registry-mirrors"1234
本课程主要介绍企业网络应用现状与发展趋势、 华为云网络应用加速解决方案和主要应用场景及销售策略。
图卷积神经网络 本质上类似于拉普拉斯平滑，从图信号分析角度看，类似于低通滤波器 图卷积神经网络模型的扩展 深层图卷积网络、图的池化、图的无监督学习、图神经网络的大规模学习、不规则的图深度学习等 深层图卷积网络 通过残差连接，让原始的信息可以向远处传递；Cluster-GCN
打造先进工业网络 加速工业互联网创新发展 点击下载《网络体系强基展望白皮书》了解详情 . 精彩导读 工业互联网是重要的新型通讯基础设施之一，是实现企业数字化转型，促进数字经济浪潮中产业数字化和数字产业化长足发展的重要一环。
值得注意的是，用户所能实现的加速高度依赖于自身正在处理的数组大小。下表显示了不同数组大小（数据点）的加速差异： 数据点一旦达到 1000 万，速度将会猛然提升；超过 1 亿，速度提升极为明显。Numpy 在数据点低于 1000 万时实际运行更快。
也看了知乎上关于python加速方案，有好多方案，但是感觉没全记住，这里把自己需要总结的记下来， 原文：https://www.zhihu.com/question/24695645?
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