密集异构网络中的分布式ABS时隙访问：具有广义干扰模型的潜在博弈方法

可重构异构MPSoC上无序执行的评估和权衡

参与式感知中的异构任务分配

学习如何在异构的运行环境里使用Pipeline61管理数据管道Pipeline61的三个主要组件：执行引擎、数据服务，以及依赖和版本管理器自动化版本控制和依赖管理为我们提供了历史可追踪性和可再现性比较几个数据管道框架，如Crunch、Pig、Cascading、Flume和Tez案例学习：使用Pipeline61处理三种不同格式的数据（CSV、文本和JSON）这篇文章先是出现在IEEESoftware杂志上，IEEESoftware是一本提供严谨科技资讯的杂志。企业总是在可靠性和灵活性方面面临挑战，IT经理和技术领导者依赖IT专家们来提供高超的解决方案。Pipeline61框架可以用于为异构的

跨多个异构数据源的实体匹配

异构分布式存储系统中用于数据再生的最佳节点选择

分布式存储系统中的异构感知数据再生

本文来自于www.qcloud.com，主要针对深度学习的计算构架进行讨论，在嵌入式VS云端不同场景下，ai处理器又是怎么工作的。作为通用处理器，CPU(CentralProcessingUnit)是计算机中不可或缺的计算核心，结合指令集，完成日常工作中多种多样的计算和处理任务。然而近年来，CPU在计算平台领域一统天下的步伐走的并不顺利，可归因于两个方面，即自身约束和需求转移。一方面，当半导体的工艺制程走到7nm后，已逼近物理极限，摩尔定律逐渐失效，导致CPU不再能像以前一样享受工艺提升带来的红利：通过更高的工艺，在相同面积下，增加更多的计算资源来提升性能，并保持功耗不变。为了追求更高的性能，

本文来自于www.qcloud.com，主要以当前学术界在AI处理器构架方面的讨论为主，其次对一些流式处理及数据复用，片上存储及其优化等方面接受本篇文章。在一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种：A、流式处理与数据复用B、片上

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