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加速MapReduce2
案例1：对Map的输出进行排序时的CPU缓存本地性加速 此案例中，我们发现WordCount上性能的降低：某个作业在MR1上只需运行375秒，在MR2集群上需要运行475秒，这比MR1上多运行了25% 更小的块可能更加适合CPU缓存，也就是说，当排序的时候，所有的内存加速都非常快，因此排序过程也非常快。更大的块可能不适合CPU缓存加速，这意味内存加速会在更高级别的缓存中进行，或者直接在内存中进行。 以前的版本中，为了加速map输出记录，我发现首先会存储第n个记录在meta数组中的索引，接着存放记录key的位置，接着存放value在原始数据的位置。 而缓存外内存加速的代价大于缓存内额外的内存移动的代价，因此这种方法值得一试。 为什么会加速呢？这是因为排序时，我们将可以操作一段连续的内存空间，而操作其中一块时，可以进行CPU缓存加速。 以前方法在进行寻址或者移动时，因为缓存区的元数据区段比较大，可能没法利用CPU缓存加速。 这个小的改变就像魔术一样。
59510编辑于 2022-09-23 - 来自专栏范传康的专栏
Llama2.c 学习笔记2： 编译加速
llama2.c使用纯C编写，不过不同的编译优化能够提供不同的加速性能。 相比原始的c编译（O3优化），叠满Fast，OMP，GNUC11后有了近10倍的加速。centos 安装 gcc 9.xubuntu20，22好像默认安装的gcc都是高版本的没有问题。 /run out/stories110M.bin图片2. Fast: 13.30 tok/sgcc -Ofast -o run run.c -lm.
4K61编辑于 2023-08-04 P2P加速技术概览
P2P加速技术是一种利用网络中每个参与者的带宽和存储资源来提高数据传输效率的技术。它通过分布式网络架构，允许用户之间直接交换数据，从而减轻中心服务器的负担，提高下载速度和降低延迟。 腾讯云X-P2P产品介绍 腾讯云X-P2P是一款高效的P2P加速产品，旨在为用户提供更快的下载速度和更低的带宽成本。该产品通过智能调度算法，优化数据传输路径，实现快速内容分发。 优势： 高效的带宽利用：X-P2P通过优化传输路径，减少带宽浪费，提升传输效率。 降低延迟：分布式架构减少了数据传输的中间环节，有效降低延迟。 劣势： 对网络环境要求较高：在网络不稳定或带宽受限的环境下，P2P加速效果可能受到影响。 总结 P2P加速技术以其高效的数据传输和成本效益在现代网络中扮演着重要角色。 随着技术的不断进步，P2P加速技术有望在未来实现更广泛的应用和更优的性能表现。
53310编辑于 2025-07-28- 来自专栏机器人课程与技术
ROS 2 感知节点的硬件加速
ROS 2 提供了各种预构建的节点（Components更具体地说），可用于轻松构建感知管道。 之前的一篇文章介绍了硬件加速如何帮助加速 ROS 2 计算图（包括感知图）。 关于感知模块在 ROS 2 节点中对硬件加速进行基准测试 为了比较 ROS 2Nodes在 FPGA 和 GPU 加速器上的感知任务，我们选择 AMD 的 Kria KV260 FPGA 板和 NVIDIA 进一步改进 ROS 2 中的硬件加速 就感知而言，FPGA 的性能似乎明显优于其加速同类产品，但是，与可重新编程的硬件一样，这是以硬件-软件协同设计Nodes的复杂性为代价的。 为机器人专家简化开发流程需要创建通用架构和约定，这就是我们为 REP-2008 - ROS 2 硬件加速架构和约定做出贡献的原因。 进一步改进 ROS 2 需要将计算技术以正确的方式组合在一起，并针对每项任务：CPU、GPU 和 FPGA。如果您对找到正确的组合感兴趣，请关注ROS 2 硬件加速工作组。
1.1K40编辑于 2022-05-01 - 来自专栏狼组安全团队
低成本隐藏加速你的C2
当然你甚至还可以把C2管理端口使用不同工具映射出来。。。。
1.4K10发布于 2021-03-01 - 来自专栏Java实战博客
WordPress加速 – Redis加速 – Opcache加速
本页目录 Redis加速 Opcache – PHP脚本加速 任何网站的加速都离不开缓存，Wordpress也是一样，我们本次采用Redis做Wordpress的缓存！ 同时我们采用Opcache给PHP脚本加速！ Redis加速 我们去宝塔，下载一个Redis，然后启动Redis，然后配置文件配置如下。 // 设置使用的Redis库 define( 'WP_REDIS_DATABASE', 0 ); Opcache – PHP脚本加速 在宝塔里安装一下。 默认是2 opcache.revalidate_freq=3 ;OPcache更快速清理内存的机制，实际效果视环境而异，默认是0 opcache.fast_shutdown=1 完成！
3.6K10编辑于 2022-11-18 - 来自专栏OpenFPGA
创建 Vitis 加速平台第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程
这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 2 篇博文。在前文中，我们讲解了如何创建硬件以及如何通过 XSA 将元数据 (metadata) 传递给 Vitis™。 在本文中，我们将讲解如何使用此 XSA 以及如何创建在目标平台上实现设计加速所需的软件镜像。 您可通过下列链接查看其它各部分： 第 1 部分：在 Vivado 中为加速平台创建硬件工程 第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台 第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 引言： 熟悉 在 Vitis 加速流程中也使用同样的命名法。但在其中使用 Xilinx Runtime (XRT) API 来执行内核。 "xlnx,zocl"; status = "okay"; interrupt-parent = <&axi_intc_0>; interrupts = <0 4>, <1 4>, <2
2.9K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏欢迎加入非凸科技
让 Rust 的 CI 加速 2~3倍速度
主要通过以下手段加速: （1）使用 Rust cache GitHub 构建运行器很慢，但 GitHub 为每个 repo 提供了10GB 的缓存空间。 （2）将 build 和 test 分开 在“测试模式”中构建输出可能不同，这对缓存有影响。另外，并行运行构建和测试更快，GitHub 免费提供了 20 个构建运行器，不妨使用它们。
58930编辑于 2022-05-05 - 来自专栏机器之心
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
，并且在几乎不损失生成质量的前提下，实现高达 2 倍的 GPU 端到端推理加速。 草图构建：首先，对隐藏空间的特征图进行空间下采样（如 816 平均池化），生成低分辨率版本的 Query 和 Key； 2. 使用平均池化构建的 Draft Attention Map 与原始高分辨率 Attention Map 之间的差异在 Frobenius 范数意义下是有界的，且该误差随 token 的空间连续性降低； 2. 在多个评价指标上，DraftAttention 表现更优： PSNR（越高越好）：在高分辨率下可提升约 +2~+3 分； SSIM（越高越好）：一致性更强，生成视频结构更稳定； LPIPS（越低越好）： 同时，我们测试了在 H100 和 A100 GPU 上的加速效果： 在 NVIDIA H100 和 A100 GPU 上，DraftAttention 实现了最高 1.75 的端到端推理加速； 加速效果随视频长度
55310编辑于 2025-06-29 - 来自专栏维基链技术专区
维基链力推T2D2计划 加速社区生态建设
粉丝：维基链曾提出T2D2计划，这个计划包括哪些内容？已经做了哪些？ 陈晓东：T2D2计划，也就是培训培训者(train the trainers)和开发开发者(develop the developers)的计划。 基于区块链技术尚未被广大技术社区所掌握和维基链的公链技术也只是一小部分技术人员所拥有的现况，维基链推出T2D2计划就是为了培养出一大批合格的和优秀的开发者，能够充分掌握区块链和维基链的各项知识和技能。 为了迎接好这些未来区块链开发者们，维基链正在实施和推进以下工作： 1） 推出维基时代APP - 除了像加密货币的投资者们，让学者、开发者和相关技术人员都能加入这个平台来交流、分享与协作； 2） 建设开发者门户网站 这种担保有可能需要借贷出去的代币的同等价值乘以一个大于1的系数（比如说1.5甚至2）的基础币来抵押在合约内。
77040发布于 2018-12-14 - 来自专栏Java项目实战
FishSpeechS2-Pro一键整合包 加速版
，且整合包一直没有加速方案，给大家推荐了在线版，终于有整合包了，速度大大提升且支持GGUF量化模型，以前属于基本跑不动的。 1.Fish Speech S2 Pro 开源天花板 支持情绪控制 商业版本成熟 本地Comfyui会很慢，目前在整体主观测试上最强！！！ Fish Speech S2 Pro：一句话操控情感 还是美团的高保真LongCat-AudioDiT 告别付费！阿里 Qwen3-TTS 开源封神！ 97ms 低延迟 + 3 秒克隆，碾压 GPT-4o-Audio 附整合包 B站黑科技IndexTTS2情感拉满、表情级演技！横空出世，开源界新神已就位！ 、专业配音 → IndexTTS-2（适合有声书、专业解说）
44510编辑于 2026-05-14 - 来自专栏DrugOne
Methods | GPU 加速的 MMseqs2 同源搜索
研究人员开发了 GPU 加速版 MMseqs2 (MMseqs2-GPU)，在单一蛋白搜索中比基于 128 核 CPU 的方法快 6 倍，在大规模批量任务中，使用 8 张 GPU 时可实现 2.4 倍的成本效率提升 MMseqs2-GPU 能显著加速结构预测与比对任务，例如在 ColabFold 中的多序列比对生成较 AlphaFold2 标准流程快 31.8 倍，在 Foldseek 中的结构搜索快 4–27 倍 研究人员将两类 GPU 加速算法集成到 MMseqs2 中：无缺口筛选与 基于 PSSM 的有缺口比对，在保持灵敏度的同时显著提高了速度和效率。 结构预测与 Foldseek 搜索 在 ColabFold 流程中，MMseqs2-GPU 使多序列比对生成加速 176 倍，整体结构预测加速 31.8 倍，同时保持 TM-score (0.70 ± 总结 MMseqs2-GPU 在保持高灵敏度的同时，大幅加速蛋白质同源性搜索、结构预测与比对任务，并显著降低能耗与成本。
38910编辑于 2025-10-14 - 来自专栏一英里广度一英寸深度的学习
百度网盘加速Aria2GUI
Aria2GUI aria2 是一款开源的命令行下载工具。 Aria2GUI封装了aria2的图形界面工具。 https://github.com/yangshun1029/aria2gui ? mac系统，解压安装在Application目录下。 BaiduExport 浏览器插件，导出aria2下载的RPC路径。 我安装chrome插件的时候，出现“CRX_HEADER_INVALID”错误，所以安装的firefox版。 百度网盘 启动Aria2GUI 登录百度网盘，选择文件，导出aria_rpc， AriaGUI自动开始下载 ? ? Aria2GUI 配置 多线程配置 ? ?
2.8K00发布于 2019-04-18 - 来自专栏粑粑是程序员
使用 CPU SSE2 指令集加速字符查找
SSE2 指令集 引用维基百科：SSE2，全名为Streaming SIMD Extensions 2，是一种IA-32架构的SIMD（单一指令多重数据）指令集。 在2004年，Intel 再度扩展了SSE2指令为 SSE3 指令集。与 70 条指令的 SSE 相比，SSE2新增了144条指令。 在2003年，AMD也在发布AMD64的64位处理器时跟进SSE2指令集。 _ /* If the CPU supports the SSE2 instruction set, use the SSE2 instruction set to quickly filter 火焰图回顾 在相同的环境下再次测试，得到最新的火焰图： 2.jpg 在火焰图同等比例的情况下，已经看不到热点函数的踪影。
1.5K50发布于 2020-07-02 - 来自专栏机器之心
ECCV 2022｜R2L: 用数据蒸馏加速NeRF
学术界已有不少研究工作来加速 NeRF。 尽管加速很可观 (如 [Yu et al., ICCV, 2021] 实现了 3000x 的渲染加速), 但这种数据结构也破坏了 NeRF 作为场景表征存储小的优点。 到 NeLF, 所以我们把方法命名为 R2L。 (2) 同样一堆图片, 用来训练 NeLF 的话, 样本量会大幅降低. (2) 如何用更少, 更高质量的伪数据 (譬如进行数据筛选) 来加速 NeLF 的训练也非常值得探索。
73910编辑于 2022-08-25 Methods | GPU 加速的 MMseqs2 同源搜索
研究人员开发了 GPU 加速版 MMseqs2 (MMseqs2-GPU)，在单一蛋白搜索中比基于 128 核 CPU 的方法快 6 倍，在大规模批量任务中，使用 8 张 GPU 时可实现 2.4 倍的成本效率提升 MMseqs2-GPU 能显著加速结构预测与比对任务，例如在 ColabFold 中的多序列比对生成较 AlphaFold2 标准流程快 31.8 倍，在 Foldseek 中的结构搜索快 4–27 倍 研究人员将两类 GPU 加速算法集成到 MMseqs2 中：无缺口筛选与 基于 PSSM 的有缺口比对，在保持灵敏度的同时显著提高了速度和效率。 结构预测与 Foldseek 搜索 在 ColabFold 流程中，MMseqs2-GPU 使多序列比对生成加速 176 倍，整体结构预测加速 31.8 倍，同时保持 TM-score (0.70 ± 总结 MMseqs2-GPU 在保持高灵敏度的同时，大幅加速蛋白质同源性搜索、结构预测与比对任务，并显著降低能耗与成本。
25610编辑于 2026-01-08- 来自专栏笔记堡—柠檬酸冰冰
加速狗scdn全站加速
加速你的网站超越极限！ 提高性能 让您的内容保持领先，更贴近您的用户，并在竞争中领先一步。 削减成本 通过简单的现收现付定价消除大量下载的巨大成本。
5.8K40编辑于 2023-03-04 - 来自专栏桃李博客
WordPress 终极加速系列 – 加速原理
优化方案介绍 整个优化方案分为3篇文章,争取写个由简入深的介绍，希望没有技术背景的站长都能看懂： 第一篇介绍加速的原理（本篇也就是第一篇了） 第二篇介绍加速插件 W3 Total Cache 第三篇介绍 四、加速原理 1、利用 APC 缓存 PHP 文件，这一步即可极大提高网站响应速度，尤其是后台，几乎是秒开。 具体操作如下： 执行命令cat /proc/cpuinfo会出来一大串结果，我们只要看physical id，这就是CPU的物理id，如果你是买的2核cpu那么，会有2个physical id。 打开/etc/nginx/conf.d/plus086.conf //文件名请换成自己的配置文件名加入以下2行：worker_processes 2; worker_cpu_affinity 00000001 00000011; worker_processes 2 这行很好理解，表示有2个核心工作。
1.9K30编辑于 2022-10-08 Lightning-Boltz：为 Boltz-2 插上 GPU 加速的翅膀
其核心创新在于：以本地 GPU 加速的 MMseqs2 完全替代对 MMseqs2 公共网络服务器的依赖，消除了大规模推理中的 MSA（多序列比对）生成瓶颈，实现完全离线、无速率限制的高通量结构预测。 Lightning-Boltz：将加速技术引入 Boltz-2 7. 部署指南：四种环境详解 8. 参数配置参考 9. 适用场景与局限性 10. MMseqs2-GPU：突破 CPU 枷锁的关键技术 MMseqs2-GPU 是由 Steinegger 实验室等开发的 GPU 加速序列搜索库，于 2025 年发表在 Nature Methods 上 JackHMMER 177× 加速 单 GPU（L40S）vs. MMseqs2-CPU k-mer 20× 加速，成本降低 71× ColabFold+MMseqs2-GPU vs. 的核心技术——本地 GPU 加速 MSA 生成——移植到 Boltz-2 推理框架中，实现了超高通量的 Boltz-2 推理，并额外获得了 Boltz-2 原生不具备的离线推理能力。
40610编辑于 2026-04-28- 来自专栏喔家ArchiSelf
基于P2P的互联网内容加速
可能是“内容交付”问题的不同方面，例如，客户端的内容加速，高质量的视频交付等到。事实上，一个更好的互联网概念已经走进了大众的视野，即使用 P2P 协议在互联网上以完全分布式的方式发布内容。 P2P的固有问题 在《面向互联网应用的网络优化》一文中谈到了内容分发的四种体系结构: 集中式托管、大型数据中心的CDN、高度分布式CDN 和 P2P 网络。 其中指出：P2P 可以被认为是将分布式架构推向了逻辑极限，理论上提供了近乎无限的可伸缩性。此外，在目前的网络定价结构下，P2P 提供了很有吸引力的经济性。 支持P2P 的协议栈选择 为了支持 P2P 内容分发，需要开发一个覆盖网络，允许 P2P 连接在现有互联网基础设施中运行。幸运的是，这样的堆栈是可用的，那就是WebRTC。 通过service worker，现在可以截获传统的 HTTP 请求，并将这些请求加到 P2P 网络中。利用浏览器本地的存储模型，可以存储和分发 P2P加速的内容。
2.5K20发布于 2021-09-06
腾讯云开发者
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