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Android* 教程:使用英特尔® 线程构建模块编写多线程应用

近来,我们发布了 “Windows* 8 教程:使用英特尔® 线程构建模块为 Win

Autor Vladimir Polin (Intel) Última actualización 09/05/2019 - 13:00
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使用英特尔® 智能存储加速库优化存储解决方案

随着越来越多的设备连接到云/互联网,出现了各种不同的源(包括智能手机、平板电脑和物联网设备)生成数据。 存储需求逐年攀升。  英特尔® 至强™ 处理器产品家族和英特尔® 智能存储库(英特尔® ISA-L)的结合为可发人员提供了安全、快速处理数据,甚至降低存储空间需求的工具。

Autor Thai Le (Intel) Última actualización 05/07/2019 - 14:40
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使用英特尔® 软件开发仿真器的优势

简介

全新的英特尔处理器引入了增强型扩展指令集,以此提升应用的性能或增强其安全性。  英特尔 AVX1 和 AVX21 等扩展指令集主要用于提升性能,而英特尔 SHA2 指令则用于 SHA 加速,从而增强应用的安全性。

Autor Nguyen, Khang T (Intel) Última actualización 05/07/2019 - 20:27
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关于小型联网数据包借助开源解决方案英特尔® DPDK 实现优化后可以获得出色优势的使用案例

英特尔® 数据平面开发套件(英特尔® DPDK)是一套优化的数据平面软件库和驱动程序,可用于加速英特尔® 架构上的数据包处理。 得益于处理器技术的改进,英特尔® DPDK 的出色性能从英特尔® 凌动™ 处理器成功扩展至英特尔® 至强™ 处理器。

Autor David Mulnix (Intel) Última actualización 06/07/2019 - 16:40
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OPNFV* 是什么以及英特尔® ONP 如何调整?

Learn about Open Platform for Network Functions Virtualization* (OPNFV*), how it relates to Intel® Open Network Platform (Intel® ONP), and how Intel is contributing to OPNFV.
Autor Michael Lynch (Intel) Última actualización 05/03/2019 - 22:30
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在英特尔® 数学核心函数库中引入 DNN 基元

    深度神经网络 (DNN) 处于机器学习领域的前沿。这些算法在 20 世纪 90 年代后期得到了行业的广泛采用,最初应用于诸如银行支票手写识别等任务。深度神经网络在这一任务领域已得到广泛运用,达到甚至超过了人类能力。如今,DNN 已用于图像识别、视频和自然语言处理以及解决复杂的视觉理解问题,如自主驾驶等。DNN 在计算资源及其必须处理的数据量方面要求非常苛刻。

Autor Vadim Pirogov (Intel) Última actualización 21/03/2019 - 12:08
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英特尔® OpenVINO™ 工具套件分发版助力加速基于深度学习的大规模反向运动学

使用深度学习部署工具套件 (DLDT) 部署深度学习算法,以解决角色的反向运动学 (IK) 问题。
Autor Tai Ha (Intel) Última actualización 19/09/2019 - 10:37