Estimation of availability and reliability in CurveBS CurveBS uses the RAFT protocol to maintain consistency of stored data. It generally takes the form of 3 replicas of data. If one replica fails required to handle the failure according to the actual situation of the system. Estimation of availability and reliability in the three- replicas case Assume that the total number of disks in Curve

in High Performance Computing Victor Eijkhout CppCon 2024 Introduction This poster reports on ‘D2D’, a benchmark that explores elegance of expression and perfor- mance in the context of a High Performance profiling and discussion of performance. By presentation time: So far, exclusively top-of-the-line high core count processors were used. I will compare to a more ordinary desktop, where bandwidth limitations

Introduction Firsts steps Context Theoretical foundations Outline of an implementation Conclusion High-Performance Numerical Integration in the Age of C++26 Vincent Reverdy Laboratoire d’Annecy de Physique Verner’s methods Explicit adaptive Runge-Kutta schemes Slightly enhanced methods with interpolants High-accurary interpolation inside integration steps Interpolation with extra coefficients βi yn+u = talk of last year for the implementation of this kind of expression templates: Symbolic Calculus for High-Performance Computing from Scratch using C++23, V. Reverdy, CppCon2023 CppCon - Vincent Reverdy -

Comparison Binding Constraints Architecture Substitution Construction Conclusion Symbolic Calculus for High-Performance Computing from Scratch using C++23 Vincent Reverdy Laboratoire d’Annecy de Physique . What this talk is not about Complicated maths (you are smart people, you can do it yourself) High-performance computing (you all know about it + see the 2019 talk for that) Benchmarks, assembly, mathematical concepts Symbolic calculus (derivatives, integrals) Full blown custom rule-based rewriting High-performance Since formulas have the entire information on the mathematical AST, it’s possible to

Write Conflicts in Optimistic Transactions· · · · · · · · · · · · · 1672 16 10.2.6 Troubleshoot High Disk I/O Usage in TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1676 10.2.7 Troubleshoot Lock · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2159 12 Tutorials 2236 12.1 Multiple Availability Zones in One Region Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2236 12.1.1 Raft protocol region deployment· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2237 12.2 Three Availability Zones in Two Regions Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2243 12.2.1 Overview

Write Conflicts in Optimistic Transactions· · · · · · · · · · · · · 1373 12 10.2.6 Troubleshoot High Disk I/O Usage in TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1377 10.2.7 Troubleshoot Lock · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1856 12 Tutorials 1933 12.1 Multiple Availability Zones in One Region Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1933 12.1.1 Raft protocol region deployment· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1934 12.2 Three Availability Zones in Two Regions Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1941 12.2.1 Overview

Troubleshoot Write Conflicts in Optimistic Transactions· · · · · · · · · · · · · 1290 10.2.6 Troubleshoot High Disk I/O Usage in TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1294 10.2.7 Troubleshoot Lock · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1743 12 Tutorials 1819 12.1 Multiple Availability Zones in One Region Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1819 12.1.1 Raft protocol region deployment· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1820 12.2 Three Availability Zones in Two Regions Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1827 12.2.1 Overview

Than Ever? Yes, It Is • AI User + Usage + CapEx Growth = Unprecedented • AI Model Compute Costs High / Rising + Inference Costs Per Token Falling = Performance Converging + Developer Usage Rising • 60% 10% 21% 15% 0% Details on Page 293 USA – LLM #1 China USA – LLM #2 AI Model Compute Costs High / Rising + Inference Costs Per Token Falling = Performance Converging + Developer Usage Rising Than Ever? Yes, It Is • AI User + Usage + CapEx Growth = Unprecedented • AI Model Compute Costs High / Rising + Inference Costs Per Token Falling = Performance Converging + Developer Usage Rising •

Troubleshoot Write Conflicts in Optimistic Transactions· · · · · · · · · · · · · 1285 10.2.6 Troubleshoot High Disk I/O Usage in TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1289 10.2.7 Troubleshoot Lock · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1736 12 Tutorials 1812 12.1 Multiple Availability Zones in One Region Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1812 12.1.1 Raft protocol region deployment· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1813 12.2 Three Availability Zones in Two Regions Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1820 12.2.1 Overview