Page 1 of 11 curvefs对接s3方案设计（过程文档）© XXX Page 2 of 11 时间 修订人 修订内容 2021-05-20 胡遥 初稿 2021-07-20 胡遥 细化write和read流程 整体架构 整体思路 接口和关键数据结构 mds.proto client端数据结构 metaserver.proto space相关数据结构和proto 关键流程 init流程

功能分析 模块划分 接口设计 Cache设计 时间 作者 内容 2021-04-27 许超杰 初稿 背景 CurveFS初步设计见 ， 目前需细化Client端设计 CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） 概述 CurveFS client 向上提供两层接口，分别是© XXX Page 3 of 11 对接fuse，提供通用文

据有扩展能力。元数据管理仅使用一台元数据管理服务器是不够的。使 用多台元数据服务器需要对元数据进行合理的分片。 当前的一个可行方案是按照inodeid进行分片。分片算法如何设计，热点如何解决下半年细化，当前简单按照算法为 serverid = (inodeid / inode_per_segment) mod metaserver_num 进行分片。分片算法的具体实现不影响下面的讨论。 比如说

AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 5政企、创业者必读 大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。你相不相信？ 大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 建立AI信仰 6政企、创业者必读 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力 能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI

2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 6.3 重点领域使用者安全应用指引 ……………………… 14 6.4 社会公众安全应用指引 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践， 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架

tensorflow 的模型，转换到 LLVM IR，最后生成可以在无剑 SoC 平台上 执行的二进制。绝赞招聘中 为何添加 caffe 前端？ 客户需求 评估阶段：客户用于评估芯片的网络，caffe 模型占很大比重。 竞品已支持 caffe 前端 当前各大芯片厂商的部署工具大多数都支持，支持 caffe 前端有利于提高竞争力。 开源社区 存量的开源 caffe 网络模型众多，TVM 直接支持 直接支持 caffe 让大家更方便尝试 caffe 资源。绝赞招聘中 当前进度 无 caffe 依赖 from_caffe 直接导入 caffe 模型文件，不需要预先安装 caffe 。 net 已测试网络：alexnet / densenet121 / inception v1 / inception v3 / inception v4 / mobilenet v1 / mobilenet flatten / normalize / crop / proposal / roipooling / permute / priorbox绝赞招聘中 未来 命令行工具 将 caffe 模型转换的功能，通过一组命令行工具提供，命令行工具支持 windows / linux 平台。 支持更多 caffe op / net 随着客户需求和社区发展，提供更多的 caffe 分支变种的 op

将请求发往leader节点CLIENT IO线程模型 用户线程 1. 用户调用接口，发起IO请求 2. AioWrite将请求封装成io task并放入任务队列 3. 放入任务队列后，异步请求发起成功，返回用户 IO拆分线程 4. 从任务队列取出任务后进行拆分 5. 拆分过程依赖元数据，可能会通过MDSClient向 MDS获取 6. 拆分成的子请求放入队列CLIENT IO线程模型 IO分发线程 7

指针以及相关的 trait。 8/562Rust 程序设计语言 简体中文版 第十六章将引导我们了解不同的并发编程模型，并探讨 Rust 如何帮助你无畏地进行多线程编 程。第十七章将在此基础上进一步探索 Rust 的 async 和 await 语法，以及它们所支持的轻量 级并发模型。 第十八章着眼于 Rust 风格与你可能比较熟悉的 OOP（面向对象编程）原则之间的比较。第十 九章是一个模式和模式匹配的参考，它们是在 double）一样，替代演员完成高难度的场景。测试替身在运行测试时替代某个类型。mock 对 象 是特定类型的测试替身，它们记录测试过程中发生了什么以便可以断言操作是正确的。 Rust 并不像其他语言那样在标准库中提供内建的对象模型，Rust 也没有像其他语言那样在标 准库中内建 mock 对象功能，不过我们确实可以创建一个与 mock 对象有着相同功能的结构 体。 如下是一个我们想要测试的场景：我们在编写一个记录某个值与最大值的差距的库，并根据当 求的代码结构也不同于运行于单线程的程序。 编程语言实现线程的方式各不相同，许多操作系统都提供了供语言调用以创建新线程的 API。 Rust 标准库使用 1:1 模型的线程实现，这代表程序的每一个语言级线程使用一个系统线程。有 一些 crate 实现了其他有着不同于 1:1 模型取舍的线程模型。（Rust 的 async 系统，我们将在 下一章看到，也提供了另一种并发方式。） 使用 spawn 创建新线程 为了创建一个新线程，需要调用