芯方向
面对多样化的神经网络计算框架，定义一套标准的神经网络算子成为了不同框架模型移植和快速部署，算法优化和共享工具链以及构建开源NPU智能生态的重要一环。在这样的背景下，周易SDK及IR标准定义开放给工程师，与工程师们一起更快构建智能生态。（来源：极术社区安谋科技专栏）
Brendan最近在USENIX LISA2021大会上做了一篇关于BPF内部原理的演讲，这篇演讲把BPF的内部逻辑剖析地非常清楚，本文大部分素材来自Brendan的这篇PPT,额外加了一些kprobe原理的解释，分享给大家。（来源：极术社区Arm服务器专栏）
大部分框架靠先验的经验选择算法，MegEngine亦总结有优秀的先验经验值，实现计算时自动选择算法。但是，MegEngine设计了专门的流程，可以为每个计算自动选择最快的算法，从而保证整个网络的运行时间最短。并且同时能够将计算的参数和其对应的算法信息以及设备信息记录到内存或文件，当用户再次运行网络时，可以直接获取性能最好的算法。这一提升性能的流程被称为 Fast Run，它能让MegEngine的用户运行不同的网络时都能收获最好的性能。（来源：极术社区旷视研究院专栏）
本文提出了一种新的轻量级卷积方法——Cross-Stage Lightweight(CSL)模块，从简单的操作中生成冗余特征。在中间展开阶段用深度卷积代替逐点卷积来生成候选特征。所提出的CSL模块可以显著降低计算量。在MS-COCO上进行的实验表明，所提出的CSL-Module可以达到近似卷积的拟合能力。最后，利用该模块构建了轻量级检测器CSL-YOLO，在仅43%FLOPs和52%参数的情况下，实现了比TinyYOLOv4更好的检测性能。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
Server SAN是软件定义存储的一个分支，也是超融合架构的基石。2016年夏天，我以足球和篮球作比，由整体到局部探讨Server SAN的六个方面：规模、架构（两大）、SSD、网络、副本、管理（四小）……今夏，NBA与欧洲杯、美洲杯合体，LBJ和C罗先后被淘汰，意大利和梅西的阿根廷在24小时内相继捧杯……将此文翻出，仍别有一番风味。如5年前题材，分三期连载，本文为第三部分。（来源：极术社区云·基·数@狒话专栏）
芯观察
由开源社公布的《2020中国开源年度报告》在往年问卷调查的基础上，增加了GitHub和Gitee两大开源平台的数据分析篇，结合数据分析手段和调查报告等多种形式，绘制了一份2020年中国开源世界的地图。 作为开源社的长期合作伙伴和中国开源运动的推动者之一，InfoQ将该报告完整版发布出来，以飨读者。（来源：极术社区InfoQ 电子书专栏）
安创“芯”视野汽车电子线上圆桌论坛，以“汽车自动驾驶的产业逻辑和机遇”为题，与会嘉宾围绕自动驾驶相关问题进行了充分地研讨交流。与非网内容总监陆楠担任此次会议主持人。（来源：极术社区安创加速器专栏）
本文是作者《软硬件融合》书中内容的节选，聚焦云计算中的业务和管理分离。文中提出了发展的四阶段论：SmartNIC->DPU->IPU->eIPU，代表了作者对数据中心DPU/IPU发展的基本看法。（来源：极术社区软硬件融合专栏）
Galaxy Watch4被传在亚马逊上泄露了有关设计、功能及价格等核心数据，而这其中耐人寻味的则是三星将在Galaxy Watch4上对芯片的选择。Galaxy Watch4不会再使用已「服役」3年的Exynos 9110，同时也不会选用此前高调官宣全力支持新一代 Wear OS的高通骁龙Wear 4100/4100+，而将搭载全新的芯片平台Exynos W920。（极术社区深圳湾专栏）
如果回溯整个昇腾AI计算产业的发展历程，会发现两个节点非常重要。一个是昇腾AI作为算力底座，形成了完整的产品体系；第二个是昇腾AI构建了全栈开放的软硬件平台，发展出了广泛的应用生态。应该很多人会好奇，昇腾的下一阶段会如何发展？（来源：极术社区脑极体专栏）
