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  • ppt文档 基于Rust-vmm实现Kubernetes运行时

    0 码力 | 27 页 | 34.17 MB | 1 年前
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  • ppt文档 Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台

    运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 服务一:设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二:设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务三:设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 以前:面向代码片段的串行交付 现在:面向多个服务编排的产品级自动化并行交付 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码一: 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码二: 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码三: 代码编写 | 构建 | 部署 |
    0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 17 由浅入深学习 map 容器

    作为接口函数,可以对应多个具体 实现。 错误示范 • 小彭老师说过,读取必须用 at 。 • 而这位同学却用了 [] 来读取 items 里的值。 • 乍看之下好像没错,运行结果也是正确的,但 这只是碰巧你的 items 里存在 “ hello” 而已, 如果哪天 “ hello” 不存在了他也不会报错而是 默默创建然后返回 0 ,后患无穷! • 这种代码就像被抽空的叠叠乐一样危险重重, } • } • 封装成函数方便使用: • auto val = map_get(m, “key”, “default”); • ss map 常用函数不同情况下的行为分析 类型 C++ 代码 key 已存在 key 不存在 读取 val = m.at(key) 读取这个值 抛出 out_of_range 异常 val = m[key] 读取这个值 创建并零初始化(默认构造函数) 写入 默默放弃 小彭老师四定律: 读取,要用 at 。 写入,要用 [] 。 判断存在,用 count 。 删除,用 erase 。 这四个已经够用了。 map 常用函数不同情况下的行为分析 类型 C++ 代码 key 已存在 key 不存在 读取 val = m.at(key) 读取这个值 抛出 out_of_range 异常 val = m[key] 读取这个值 创建并零初始化(默认构造函数) 写入
    0 码力 | 90 页 | 8.76 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

    CUDA 开启的 GPU 编程 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 前置条件 • 学过 C/C++ 语言编程。 • 理解 malloc/free 之类的概念。 • 熟悉 STL 中的容器、函数模板等。 CUDA 和 C++ 的关 系就像 C++ 和 C 的关系一样,大部分都兼容 ,因此能很方便地重用 C++ 现有的任何代码库 ,引用 C++ 头文件等。 • host 代码和 device 代码写在同一个文件内,这 是 OpenCL 做不到的。 编写一段在 GPU 上运行的代码 • 定义函数 kernel ,前面加上 __global__ 修 饰符,即可让他在 GPU 上执行。 • 不过调用 上执行 printf 了。 • 这里的 kernel 函数在 GPU 上执行,称为核 函数,用 __global__ 修饰的就是核函数。 没有反应?同步一下! • 然而如果直接编译运行刚刚那段代码,是不会打印出 Hello, world! 的。 • 这是因为 GPU 和 CPU 之间的通信,为了高效,是异 步的。也就是 CPU 调用 kernel<<<1, 1>>>() 后,并不 会立即在
    0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起

    GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求: 64 位( 32 位时代过去了) 至少 2 i_blend ) 关于作者(再续) • 主导 Zeno 节点仿真框架的开发( https://github.com/zenustech/zeno ) 什么是编译器 • 编译器,是一个根据源代码生成机器码的程序。 • > g++ main.cpp -o a.out • 该命令会调用编译器程序 g++ ,让他读取 main.cpp 中的字符串(称为源码),并根据 C+ + 标准生成相应的机器指令码,输出到 C++ Fortran GNU gcc g++ gfortran LLVM clang clang++ flang 多文件编译与链接 • 单文件编译虽然方便,但也有如下缺点: 1. 所有的代码都堆在一起,不利于模块化和理解。 2. 工程变大时,编译时间变得很长,改动一个地方就得全部重新编译。 • 因此,我们提出多文件编译的概念,文件之间通过符号声明相互引用。 • > g++ -c hello
    0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前
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  • ppt文档 新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人

    科技进步奖评选中的最高级别奖项,旨在嘉奖在计 算机科学、技术或工程领域具有重要发现、发明、原始创新,在相关领域有一 定国际影响的优秀成果, AtlasGraph 的获奖证明了其技术领先性、创新性、 重要性,在自主可控浪潮下,实现了对国外产品的有效替代,防止高新技术领 域“卡脖子”现象的发生。 海致科技集团、海致星图联合清华大学研发的“ AtlasGraph 大规模图数据分析平 台”荣获中国计算机学会( CCF : China 技术挑战,实现了大规模复杂异质图数 据的表示学习模型、语义推荐和风险管理关键技术,构建了完整的兼具理论指导与应用检 验的大规模图数据智能分析系统与平台,满足了大数据时代从复杂异质图数据中进行知识 发现的重要需求。最终获得国内外授权发明专利 43 项, CCF -A 类论文 51 篇,获得 2 次国际竞赛冠军,参与了 2 项图计算相关标准制定。 AtlasGraph 架构及实现 图技术简介 基于 openCypher 向 ISO GQL 迈进 实时大图 支持万亿节点存储及流式计算 引擎的结合,最新数据实时入 库构图,为在线业务决策分析 提供有力支撑 AtlasGraph 架构及实现 新一代图技术应用特征简介 Takeaway AtlasGraph 架构概览 存储层 副本管理 CRAQ 图原生存储 索引 LSM-Tree 容灾保障 ( BR )
    0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 05 C++11 开始的多线程编程

    C++11 开始的多线程编 程 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求: 64 位( 32 位时代过去了) 至少 2 及以上(跨平台作业) Git 2.x (作业上传到 GitHub ) CUDA Toolkit 10.0 以上( GPU 专题) 温馨提示: 1. 会用到第二讲( RAII 与智能指针)里的知识 2. 课件中一部分代码是基于 C++17 的 个人认为, C++11 中很多特性, 其实可以看做是为了支持多线程而 顺带引入的……如 chrono 、移动 、 lambda 、 RAII…… 第 0 章:时间 C 语言如何处理时间:
    0 码力 | 79 页 | 14.11 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化

    从汇编角度看编译器优化 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1 GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求: 64 位( 32 位时代过去了) 至少 2 rsi 并不是指针 整数加常数乘整数:都可以被优化成 leal 因为这种线性变换在地址索引 中很常见,所以被 x86 做成 了单独一个指令。这里尽管不 是地址,但同样可以利用 lea 指令简化生成的代码大小。 eax = rdi + rsi * 8 指针访问对象:线性访问地址 rsi = (int64_t)esi eax = *(int *)(rdi + rsi * 4) 为什么乘以 4 ?因为访问的
    0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 11 现代 CMake 进阶指南

    现代 CMake 进阶指南 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 为什么要学习现代 CMake ? • 现代 CMake 指的是 CMake 3.x 。 • 古代 CMake 指的是 CMake build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件( Makefile 或是 .sln ) • 第二步是 cmake --build build ,称为构建阶段( build ),这时才实际调用编译器来编译代码 • 在配置阶段可以通过 -D 设置缓存变量。第二次配置时,之前的 -D 添加仍然会被保留。 • cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/openvdb-8 如果有多个源文件呢? 逐个添加即可 使用变量来存储 建议把头文件也加上,这样在 VS 里可以出现在“ Header Files” 一栏 使用 GLOB 自动查找当前目录下指定扩展名的文件,实现批量添加源文件 启用 CONFIGURE_DEPENDS 选项,当添加新文件时,自动更新变量 如果源码放在子文件夹里怎么办? 必须把路径名和后缀名的排列组合全部写出来吗?感觉好麻烦 大可不必!用
    0 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化

    深入浅出访存优化 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 为什么往 int 数组里赋值 1 比赋值 0 慢一倍? 第 1 章:内存带宽 cpu-bound 与 memory-bound • 那么,频率相同的情况下,可以考虑插两块 8GB 的内存, 比插一块 16GB 的内存更快,不过价格可能还是翻倍的。 • 系统会自动在两者之间均匀分配内存,保证读写均匀分配 到两个内存上,实现内存的并行读写,这和磁盘 RAID 有 一定相似之处。 验证一下刚刚的 parallel_add 是不是用足了全部带宽 • 刚刚 a 数组的大小是 1024 MB 。 • 因为不光读取了 a com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html • 里面有详细说明每个指令对应的汇编,方便理解的伪代码,延迟和花费的时钟周期等。 第 4 章:循环合并法 两个循环体 • 原始的代码第一个循环体执行 a[i] = a[i] * 2 ,等乘法全 部结束了以后,再来一个循环体执行 a[i] = a[i] + 1 。 • 因为第一遍循环过了
    0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前
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