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新智元专访CVPR2019程序主席微软华刚 :arXiv让双盲评审形同虚设,单纯刷分把研究机械化,暴力化

5月11日凌晨,英伟达CEO 黄仁勋在GPU峰会(GTC)上发表主旨演讲,介绍了这家在深度学习红利下飞速发展的芯片公司接下来的布局情况,黄仁勋在会上有“7大发布”,分别是:“迄今为止最先进的深度学习 GPU Tesla V 100”、“面向TensorFlow 的TensorRT”、“英伟达GPU云”“AI 研究基础设施DGX-1和DGX Station”、“开源自动驾驶超级计算机 Xavier DLA ” “丰田采用其无人驾驶系统”“机器人模拟系统ISAAC”。 黄仁勋:从摩尔定律的尽头到深度学习大爆炸 黄仁勋的主旨演讲从摩尔定律讲起。他说,在过去30年中,我们从一股强大的力量中受益良多:摩尔定律使我们能够一年又一年地推进微处理架构。此外,Dennard扩展规律也让我们能够将更多的晶体管放置在一个区域。我们将微处理器性能提高

网络丢包诊断与分析的现实与理想

自从有了网络便有了网络故障,网络故障的最大体现是丢包。如何对丢包进行诊断一直是一个令工程师头疼的问题,可关注丢包原因分析的人却非常的少。 现实 目前对于网络中出现丢包的传统处理步骤如下: 首先,确定丢包的设备。 然后,确定报文在该设备的处理流程。 最后,一一核对对应处理流程的转发表项(从软件表项到硬件表项)。 也许你会觉得一一核对转发流程表项太慢太麻烦,熟悉芯片的处理流程和功能之后你会找到如下一种处理方式: 首先,还是要确定丢包的设备。 然后,利用芯片提供的一些diagnosis功能进行确认,例如Broadcom的Flexible Counter,Mediatek的drop statitics等。 最后,根据硬件的丢包原因去确认丢包的真实原因。 虽然看起来步骤很明确,但是执行这些步骤需要对其中的流程以及机制了解的非常清楚,才能准确的诊断出丢包的原因。目前各个厂商对于丢包的诊断没有更进一步的手段和方案。 为什么会这样 是什么导致了网络诊断的手段在长时间都没有什么实质性的发展呢?主要是因为以下几个方面: NOS本身的封闭性 NOS厂商不愿暴露更多的细节给客户 NOS以前都是一些专用的系统,...

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