标签：SOA DPU 性能 社区 极术 专栏 2021 GPU
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芯方向
• 苹果公司提出Mobile-ViT | 更小、更轻、精度更高，MobileNets或成为历史！
MobileviT是一个用于移动设备的轻量级通用可视化Transformer，据作者介绍，这是第一次基于轻量级CNN网络性能的轻量级ViT工作，性能SOTA!。性能优于MobileNetV3、CrossviT等网络。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
• 在AWS Graviton 2处理器上使用Apache Kafka可优化高达30%的性能
本文对运行在基于64位Arm Neoverse的AWS Graviton2处理器上的自我管理Apache Kafka进行了性能基准测试。基于64位Arm Neoverse N1内核的AWS Graviton 2处理器是使用现代7nm技术构建的定制CPU。这些CPU是从头开始构建的，专门针对云本地工作负载进行设计和优化。与当前一代基于X86的实例相比，高效的基于Arm Neoverse的体系结构有助于AWS Graviton2为各种工作负载提供高达40%的性价比。（来源：极术社区Arm软件开发者专栏）
• GPU渲染/光线追踪测试：NVIDIA RTX A4000 vs. GeForce 3070
单纯从GPU渲染计算应用来看，GeForce RTX 3090单卡的性能没得说，性价比也较专业显卡更好。如果是多卡环境，特别是高密度部署，RTX A系列（即Quadro）就显现出优势了。从A4000的能耗比和16GB显存来看，可以说继承了4000系列“甜点卡”的称号。（来源：极术社区企业存储技术专栏）
网络侧现在还没有形成标准的接口。Virtio-net因为软件虚拟化的流行所以标准，但其性能较差；AWS有自己的ENA/EFA接口，NVIDIA提供的是NV-SRIOV自定义接口，以及基于此封装的Virtio-net接口。在存储侧，业界形成了“伟大”的共识：NVMe标准接口，兼顾了标准化和高性能。与此同时，从Virtio-blk逐步切换到NVMe在业界得到了众多的认可。（来源：极术社区软硬件融合专栏）
芯观察
身处汽车行业的我们深知，新技术的应用或者新概念的提出，一定是事出有因的。通常是为了抢夺新技术高地，让汽车更好地满足未来的需求。那么，汽车电子电气架构领域掀起的这股SOA热潮是由什么导致的？什么是SOA？SOA能带来什么好处？怎样实施SOA呢？Adaptive AUTOSAR与SOA是什么关系？（来源：极术社区汽车电子与软件专栏）
DPU是承载RDMA的另一个载体。通过DPU把整个数据中心连接起来，实现高速率，低延迟的效果。核心目标就是像本地数据一样，访问分布式或者池化的资源。通过DPU实现数据资源池化。（来源：极术社区IC设计专栏）
与A14相比，全新A15将双性能核心集群的单核峰值频率提升了8%，相比上一代的2998MHz，新核心的频率现在达到了3240MHz。性能 CPU的 L2 增加到 12MB，SLC 增加到 32MB，在 GPU 方面，Apple的峰值性能改进超出了图表，新的更大的 GPU、新的架构和更大的系统缓存相结合，有助于提高性能和效率。（来源：极术社区半导体行业观察专栏）
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标签：SOA,DPU,性能,社区,极术,专栏,2021,GPU 来源： https://blog.csdn.net/weixin_47569031/article/details/120741339
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