6UVPX 3U VPX 加固智能计算异构服务器

北京太速科技有限公司,公司成立于2010年,总部位于北京亚运村.致力于高端智能计算硬件平台开发设计. 公司全力服务于研究所.高校.大型企业的科研硬件平台开发,以PMP项目管理流程实现公司知识管理.风险控制.工艺优化.实现项目的费用.进度.范围.质量的完美统一.以先进制造理念,完善的设计工艺流程和稳健的过程控制,为客户实现稳定.可靠的硬件设计服务.公司长期积累形成的智能图像计算平台.软件无线电处理平台.智能工业设备.服务器加速计算卡已经广泛运用于各领域,深受专家们的好评.公司技术骨干主要毕业于北京

基于双TMS320C6678 DSP的3U VPX的信号处理平台 一.板卡概述 板卡由我公司自主研发,基于3U VPX架构,处理板包含两片TI DSP TMS320C6678芯片:一片Xilinx公司的Spartan XC3S200AN 配置芯片:一片 IDT 公司的 RapidIO Switch: DSP之间通过 RapidIOX4互联,Hyperlink X4 互联,SGMII互联,每片DSP外挂 1GB DDR3 ,32MB Nor Flash,512Kb Eeprom ,SPI Flas

网络分流器|智能网卡|服务器降负载戎腾网络分流器|智能网卡主要用于降低分析服务器的负载,降低服务器的负载有以下三种技术途径:(1) 提高报文到达服务器多核中每个核的性能及流量分配的均衡能力:(2) 通过多种过滤机制在网卡上衰减无关流量:(3) 在执行应用层分析时,通过将会话层还原(俗称拼包)过程下移(Offload)到智能网卡上,通过智能网卡与CPU的并行计算提高整体应用层分析性能.戎腾的智能网卡包括基于定制硬件的PCAP和基于多核平台的SMA两类.前者用于报文过滤与捕获,同时解决10G POS

基于XC7K325T的3U VPX FMC接口数据收发预处理平台 一.板卡概述       标准VPX 3U板卡, 基于Xilinx公司的FPGAXC7K325T-2FFG900 芯片,pin_to_pin兼容FPGAXC7K410T-2FFG900 ,支持PCIeX8.64bit DDR3容量2GByte,HPC的FMC连接器,板卡支持各种接口输入,软件支持windows,Linux驱动.,可应用于高性能计算,频域算法,如与FFT的加速等:配合AD,DA FMC子卡,实现高速数据采集,回放.

零.需求缘起 第一篇文章“一分钟了解负载均衡”和大家share了互联网架构中反向代理层.站点层.服务层.数据层的常用负载均衡方法. 第二篇文章“lvs为何不能完全代替DNS轮询”和大家share了互联网接入层负载均衡需要解决的问题及架构演进. 在这两篇文章中,都强调了“负载均衡是指,将请求/数据[均匀]分摊到多个操作单元上执行,负载均衡的关键在于[均匀]”. 然而,后端的service有可能部署在硬件条件不同的服务器上: 1)如果对标最低配的服务器“均匀”分摊负载,高配的服务器的利用率不足: 2

基于5VFX70T的3U VPX 光纤数据采集存储板 1.板卡概述 本板卡是基于3U VPX架构,符合VITA46标准,实现了多种图形图像接口的采集与转换.图像数据的处理.宽带数据缓存.SATA存储主控和千兆以太网通信.采用一片 Xinlinx Virtex-5系列FPGA XC5VFX70T-2FFG1136作为主控芯片,外接1个光纤接口,2路SRIO x4,2路SATA II,2路CAN总线接口,3组256MB DDR2,1路千兆以太网口(外部PHY模式)等.该板卡板卡设计芯片目前使用商业级

最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数量.每个用户的页面浏览数量.用户在网站的平均停留时间等. 网站访问量的常用衡量标准:独立访客(U

Easy v7.6 1CD(德国的结膜软件,只能用于win98操作系统) 膜结构设计软件Easy 8.2 Demo 1CD TEKLA产品: Tekla.Structures(XSteel).v15.0-ISO 1CD(简体中文版,钢结构设计及分析软件,升级后的钢结构分析,比任何时候都更加直观) Tekla Structures v15.0 SR2 Update Only 1CD Tekla XSteel Structures v12.0 钢结构细部中文教程 Tekla Xsteel Struc

1.概述 1.1基本概念 模式识别的目的是利用计算机对物理对象进行分类,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与客观物体相符合. 特征:与识别有关的因素,称为一个特征. 模式:就是样品所具有的特征的描述. 模式识别系统:数据获取-->预处理--->特征提取和选择-->分类决策-->分类器设计 统计模式识别研究的主要问题:特征的选择与优化,分类判别,聚类判别. 1.2特征空间优化设计问题 所选用的特征应具有使同类物体分布具有紧致性,对初始的特征进行改造,目的在于提高某方面的性能,因