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  • ppt文档 Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台

    UX/UI 升级,工程师一线体验优化 推出效能看板,实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE 插件 / 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 发布 AI 增强解决方案 企 业 开 放 性 、 A I 能 力 增 强 产品发展历程 高频极速迭代: Zadig 与现存 DevOps 方案对比 来自客户的评价: 2 Zadig 产品特性 Zadig 核心特性 面向开发者的云原生环境 灵活易用的高并发工作流 高效协同的测试管理 云原生 IDE 插件( VS CODE) 客观精准的效能洞察 强大免运维的模版库 • 自动生成面向开发、测试、运维角 色的工作流 • 多个微服务并行构建、部署、测 试,代码验证效率 UP • 自定义工作流,灵活编排发布、自 VScode IDE 中使用 Zadig 核心能 力 • 无需打包镜像,即可一键热部署到自测 环境 • 与 Zadig 基准环境交互,完成自测、 联调验证 云原生 IDE 插件( vscode ) 执 行 企 业 合 规 S O P 流 程 , 灰 度 蓝 绿 部 署 策 略 , 完 成 生 产 环 境 发 布 最 后 一 公 里 特色模块(一) – 发布管理
    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 - 07 深入浅出访存优化

    宽。三级缓存也装不下,那就取决于主内存 的带宽了。 • 结论:要避免 mem-bound ,数据量尽量足 够小,如果能装的进缓存就高效了。 L2: 256 KB L3: 12 MB 缓存的工作机制:读 • 缓存中存储的数据结构: • struct CacheEntry { • bool valid; • uint64_t address; • char data[64]; 个字节时,实际会导致 0x0040~0x0080 的 64 字节数据整个被读取到缓存中。 • 这就是为什么我们喜欢把数据结构的起始地址和大小对齐到 64 字节,为的是不要浪费缓存行的存储空间。 缓存的工作机制:写 • 缓存中存储的数据结构: • struct CacheEntry { • bool valid, dirty; • uint64_t address; • char )才能最高效,原因稍后会说明。 AOSOA :注意,内部 SOA 的尺寸不宜太小 如果内部 SOA 太小,内部循环只有 16 次连续的读 取, 16 次结束后就会跳跃一段,然后继续连续的 读取。这会导致 CPU 预取机制失效,无法预测下 一次要读哪里,等发现跳跃时已经来不及了,从而 计算的延迟无法隐藏。 如果每个属性都要访问到,那还是 AOS 比较好( AOSOA 也不赖哦) 这是因为使用 SOA 会让 CPU
    0 码力 | 147 页 | 18.88 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

    CMakeLists.txt 模板 第 3 章:链接库文件 main.cpp 调用 mylib.cpp 里的 say_hello 函数 改进: mylib 作为一个静态库 改进: mylib 作为一个动态库 改进: mylib 作为一个对象库 https://www.scivision.dev/cmake-object-libraries/ 对象库类似于静态库,但不生成 .a 文件,只由 CMake 编译器自作聪明,会自动剔除没有引用符号的那些对 象 对象库可以绕开编译器的不统一:保证不会自动剔除没引用到的对象文件 虽然动态库也可以避免剔除没引用的对象文件,但引入了运行时链接的麻烦 add_library 无参数时,是静态库还是动态库 ? 会根据 BUILD_SHARED_LIBS 这个变量的值决定是动态库还是静态库。 ON 则相当于 SHARED , OFF 则相当于 STATIC 。 如果未指定 BUILD_SHARED_LIBS STATIC 。 因此,如果发现一个项目里的 add_library 都是无参数的,意味着你可以用 : cmake -B build -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=ON 来让他全部生成为动态库。稍后会详解命令行传递变量的规则。 小技巧:设定一个变量的默认值 要让 BUILD_SHARED_LIBS 默认为 ON ,可以用下图这个方法: 如果该变量没有定义,则设为 ON ,否则保持用户指定的值不变。
    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 - 06 TBB 开启的并行编程之旅

    编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.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 :每个线程一个任务队列,做完本职工作后可以认领其他线程的任务 工作窃取法( work-stealing ) 原始的单一任务队列 解决 4 :随机分配法(通过哈希函数或线性函数) • 然而队列的实现较复杂且需要同步机制,还是有一 定的 overhead ,因此另一种神奇的解法是: • 我们仍是分配 4 个线程,但还是把图像切分为 16 份。然后规定每一份按照 xy 轴坐标位置编号,比 如 (1,3) 等。 • 如果预先知道 size 最后会是 n ,则可以 调用 reserve(n) 预分配一段大小为 n 的 内存,从而 capacity 一开始就等于 n 。 这样 push_back 就不需要动态扩容,从 而避免了元素被移动造成指针和迭代器失 效。 不连续的 tbb::concurrent_vector • std::vector 造成指针失效的根本原因在于他 必须保证内存是连续的,从而不得不在扩容
    0 码力 | 116 页 | 15.85 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

    编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.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 库文件又分为静态库文件和动态库文件。 • 其中静态库相当于直接把代码插入到生成的可执行文件中,会导致体积变大,但是只需要 一个文件即可运行。 • 而动态库则只在生成的可执行文件中生成“插桩”函数,当可执行文件被加载时会读取指定目 录中的 .dll 文件,加载到内存中空闲的位置,并且替换相应的“插桩”指向的地址为加载后的 地址,这个过程称为重定向。这样以后函数被调用就会跳转到动态加载的地址去。 • ,其次是 /usr/lib 等 运行时查找 编译时插入 CMake 中的静态库与动态库 • CMake 除了 add_executable 可以生成可执行文件外,还可以通过 add_library 生成库 文件。 • add_library 的语法与 add_executable 大致相同,除了他需要指定是动态库还是静态库: • add_library(test STATIC source1
    0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前
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  • ppt文档 Rust 异步并发框架在移动端的应用 - 陈明煜

    Introduction to third party Runtime crates and their incompatibility with mobile environment Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 区别于多线程编程模型,它带来以下优势:  任务调度颗粒度更小,充分利用线程资源  更可控的线程数 async / await  Waker asyn c Future Waker poll Syntax sugar wake await Rust 异步机制 Asynchronous Rust Rust 异步机制 Asynchronous Rust Waker Task Future task Queue wake Worker Future.poll() Reactor 半和右半分别生成一个异步任务。最终对 单个数据执行用户业务逻辑 IO & CPU 融合 南向调度融合  IO & CPU 通过设置不同优先级,进 入不同线程池调度  线程池根据负载监控(任务平均等待 时间等数据)进行线程池动态扩缩 容。  任务窃取 Fusion of IO/CPU intensive 结构化并发 Structured Concurrency 核心在于通过一种父子结构化的方法实现并发程序,用具有明确入口点和出口
    0 码力 | 25 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 12 从计算机组成原理看 C 语言指针

    断,才能支持有符号整数的加减法,因此如今的计算机都采用了一种更聪明的表示法: • 他们让 11111111 表示 -1 , 10000000 表示 -128 ,也就是大名鼎鼎的补码表示法。 • 这样做的目的是,利用加法器的“溢出”机制,例如 -1 + 2 = 1 ,在计算机看来就是: • 11111111 + 00000010 = 100000001 • 正好和普通的二进制加法一样,只需要丢弃最前面的那一位进位就可以了。 • 33554432 了。 实验:把 char 数组的首地址,强制转换为 int 指针来访问会怎样? • 大端序的电脑会得到 0x01020304 。 • 小端序的电脑会得到 0x04030201 。 动态数组的分配与释放 如果不是固定长度为 4 的数组呢? • 刚才的 char a[4] ,数组的长度是一个编译期常 量。如果不是常量呢? • 比如 char a[n] ,在 gcc 上居然是可以编译通 是 gcc 特有的函数,微软比较笨,所以不支持。 • 因此栈上动态数组不是标准的 C 语言特 性,是无法跨平台使用的。 • 所以一般认为栈上的东西都是固定长度的 。 • DIDU_KNOW_THAT_MICROPIG_BUYS_GITHUB 使用 malloc 函数:在堆上分配内存,实现动态数组 • 栈上不能动态分配内存,堆上就可以! • char a[4] 可以在编译期确定一片栈上的连
    0 码力 | 128 页 | 2.95 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理

    编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.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 管理的对象生命周期长度,取决于他所属的唯一一个引用的寿命 。 那是不是只要 shared_ptr 就行,不用 unique_ptr 了? • 可以适当使用减轻初学者的压力,因为他的行为和 Python 等 GC 语言的引用计数机制很像。但从长远 来看是不行的,因为: 1. shared_ptr 需要维护一个 atomic 的引用计数器, 效率低,需要额外的一块管理内存,访问实际对象 需要二级指针,而且 deleter 除拷贝函数的那一类,解 决这种需求,几乎总是在用 shared_ptr 的模式,于是 Java 和 Python 干 脆简化:一切非基础类型的对象都是浅拷贝,引用计数由垃圾回收机制自动管理。 • 因此,以系统级编程、算法数据结构、高性能计算为主要业务的 C++ ,才发展出了这些思 想,并将拷贝 / 移动 / 指针 / 可变性 / 多线程等概念作为语言基本元素存在。这些在我们的
    0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    char * 类型 传递给其他函数时,其数组的长度无法知晓。为了确切知 道数组在什么地方结束,规定用 ASCII 码中的“空字符”也 就是 0 来表示数组的结尾。这样只需要一个首地址指针就 能表示一个动态长度的数组,高,实在是高。 “0 结尾字符串”知识点应用举例 • 利用 C 语言字符串“以 0 结尾”这个特点,我们可以在一个 本来非 0 的字符处写入 0 ,来提前结束字符串。例如在第 n string 。 字符串胖指针 第 7 章 C 语言 0 结尾字符串 • C 语言为什么喜欢 0 结尾字符串( null-terminated string )呢? • 众所周知,要描述一个动态长度的数组(此处为字符串),需要首地址指针和 数组长度两个参数。 • void cihou_array(char *ptr, size_t len); • 这样好麻烦,明明是一个字符串,却要传两个参数进去!能不能简化? O(n) ,如果需要频繁的查询长度,势必会非常低效。 • 4. 若需要在尾部切片就得修改字符串本身(写入一个 ‘ \0’ ),影响其他弱引 用。 胖指针大法横空出世 • 刚刚说了,要描述一个动态长度的数组(此处为字符串),需要首地址指针和 数组长度两个参数。 • void cihou_array(char *ptr, size_t len); • 可以把这描述同一个东西的两个参数,打包进一个结构体(
    0 码力 | 162 页 | 40.20 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

    编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.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 weak_ptr • 存储在栈上(利于优化): • array, bitset, glm::vec, string_view • pair, tuple, optional, variant 存储在栈上无法动态扩充大小,这就是 为什么 vector 这种数据结构要存在堆上 ,而固定长度的 array 可以存在栈上 那么刚才那个例子改成 array 是不是就可 以自动优化成功了?你可以自己试试看, 想一想,为什么会是这个结果,然后在作 263032155 课件: https://github.com/parallel101/ course 作业: https://github.com/parallel101/ hw04 作业还在准备中,等做完了会在动态中放出!
    0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前
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