CurveBS I/O processing flow Before introducing IO processing flow, we first describe the overall architecture, data organization and topology structure of CURVE. CurveBS uses the central sockets. l Nebdserver: Accepts requests from NEBDClient and calls Curve Client for corresponding processing. it can receive requests from different NEBDClients.3. Through the above splitting, NebdClient NebdClient replaces Curve Client and directly interfaces with upper services. There is no logical processing in NEBDClient, it just proxy requests and has limited retries, which ensuring that NEBDClient

CppCon ’23 @mkretz@floss.social github.com/mattkretzMotivation std::simd Overview Example: Image Processing Programming Models Outlook Summary Goals and non-goals for this talk • This is not a tutorial CppCon ’23 3 GSI Helmholtz Center for Heavy Ion ResearchMotivation std::simd Overview Example: Image Processing Programming Models Outlook Summary Motivation Motivation © by Matthias Kretz Matthias Kretz CppCon CppCon ’23 GSI Helmholtz Center for Heavy Ion ResearchMotivation std::simd Overview Example: Image Processing Programming Models Outlook Summary std::simd is for you! Matthias Kretz CppCon ’23 4 GSI Helmholtz

Design Goals Methodology Performance Results Live Demonstration A Persistent Hash Map for Graph Processing Workloads and a Methodology for Persistent Transactional Data Structures 2IntroductionIntroduction commercially available through Intel® OptaneTM DC Persistent Memory A Persistent Hash Map for Graph Processing Workloads and a Methodology for Persistent Transactional Data Structures 4Introduction Persistent Block Granularity Figure 1: Traditional Memory Hierarchy [1] A Persistent Hash Map for Graph Processing Workloads and a Methodology for Persistent Transactional Data Structures 5Introduction Persistent

parallel code Writing systems as singletons Assuming only one instance is needed Assuming frame processing is happening Filling frame related buffers - crash when full Assuming all game systems are initialised data into global shared system - like object graph, ECS, or database Good for the game - makes processing files individually more difficult Speaker notesOPTIMISATION GOAL Minimise the time taken to process hash ▶ Use caches - for everything possible Processing caches Used internally during data building Store frequently read values - save on IO & processing Output caches Store built data - Can copy rather

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 143 3.4.5 Data processing · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 143 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 906 7.1.5 Implementation of processing data changes · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 907 7.1.6 Unsupported scenarios· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6724 17.6.1 Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP) · · · · · · · · · · · · 6724 17.7 I · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 138 3.4.5 Data processing · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 138 Titanium) is an open-source distributed SQL database that supports Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP) workloads. It is MySQL compatible and features horizontal scalability, strong consistency users with a one-stop database solution that covers OLTP (Online Transactional Processing), OLAP (Online Analytical Processing), and HTAP services. TiDB is suitable for various use cases that require high

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 116 3.4.5 Data processing · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 116 Titanium) is an open-source distributed SQL database that supports Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP) workloads. It is MySQL compatible and features horizontal scalability, strong consistency users with a one-stop database solution that covers OLTP (Online Transactional Processing), OLAP (Online Analytical Processing), and HTAP services. TiDB is suitable for various use cases that require high

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 3.4.5 Data processing · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 Titanium) is an open-source distributed SQL database that supports Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP) workloads. It is MySQL compatible and features horizontal scalability, strong consistency users with a one-stop database solution that covers OLTP (Online Transactional Processing), OLAP (Online Analytical Processing), and HTAP services. TiDB is suitable for various use cases that require high

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 3.4.5 Data processing · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 Titanium) is an open-source distributed SQL database that supports Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP) workloads. It is MySQL compatible and features horizontal scalability, strong consistency users with a one-stop database solution that covers OLTP (Online Transactional Processing), OLAP (Online Analytical Processing), and HTAP services. TiDB is suitable for various use cases that require high

System-specific adapters may require custom handling • Exceptional events may require special processing • Custom or adaptive behavior may invoke novel execution paths Guarantee • Inviolate principle may require special processing • Custom or adaptive behavior may invoke novel execution paths • Examples: • Prefer generalized solution, but plugin API allows for custom processing (such as hardware offloading) may require special processing • Custom or adaptive behavior may invoke novel execution paths • Examples: • Prefer generalized solution, but plugin API allows for custom processing (such as hardware offloading)