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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

    新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队,其中 80% 为技术人员,创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后,探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年,海致院 士专家工作站成立,站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 的学科带头人,我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日,海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向,满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求,是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新,打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ,培育世界级的图计算软硬件 生活中无处不在的图 图分析技术分类 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边搜索 图算法 • 中心性算法 • 社区算法 • 路径算法 • … 图深度学习 • 图嵌入 • 图卷积 • 图注意力网络 • 图自编码器 图查询及其应用场景 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边的关联查询,可以快速完成传统数据库难以完成的 多度点边关 联 当前图的典型应用场景 路径识别 群体挖掘
    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 - 14 C++ 标准库系列课 - 你所不知道的 set 容器

    C++ 标准库系列课 - 你所不知道的 set 容 器 by 小彭老师( @archibate ) 课件 & 代码: https://github.com/parallel101/course 上期回顾: https://www.bilibili.com/video/BV1qF411T7sd 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术,用户自定义迭代器与算法 9. allocator ,内存管理与对象生命周期 set 和 vector 的区别 • 都是能存储一连串数据的容器 。 • 区别 1 : set 会自动给其中的 元素从小到大排序,而 vector 会保持插入时的顺序。 • 区别 2 : set 会把重复的元素 去除,只保留一个,即去重。 拟出来的 + n 复杂度为 O(n) 。虽然低效,但至少可 以用了。 std::next 等价于 + • 但是这样手写三个 ++ 太麻烦了 ,而且是就地操作,会改变迭代 器本身。 • 因此标准库提供了 std::next 函 数,他的内部实现相当于这样: • 没错,他会自动判断迭代器是否 支持 + 运算,如果不支持,会 改为比较低效的调用 n 次 ++ 。 std::advance 等价于
    0 码力 | 83 页 | 10.23 MB | 1 年前
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  • ppt文档 谈谈MYSQL那点事

    互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单,使用 数据存储方式简单,使用 数据存储方式简单,使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表: 使用三个文件定义一个表: .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问 •
    0 码力 | 38 页 | 2.04 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

    计算机如何表达字符 • 众所周知,计算机只能处理二进制 整数,字符要怎么办呢? • 于是就有了 ASCII 码表,他规定, 每个英文字符(包括大小写字母、 数字、特殊符号)都对应着一个整 数。在计算机里只要存储这个的整 数,就能代表这个字符了。 • 例如 32 代表空格, 48 代表 ‘ 0’ , 65 代表 ‘ A’ , 97 代表 ‘ a’…… • 32~126 这些整数就用于是表示这些 可显示字符 ,因为 cpp 字符串没要求一定是 ‘ \0’ 结尾,字符串里是可以包含 ‘ \0’ 的。 C++14 新特性:自定义字面量后缀 • 如果你 using namespace std; 其实标准库已经自动帮你定义好了 “” s 后缀。 • 这里 “ hello”s 就等价于原本繁琐的 string(“hello”) 了。 C++14 新特性:自定义字面量后缀 • 如果你觉得 using namespace 233_i32 , cpp 做得到吗? • cpp 标准委员会:谢邀,人在 cpp14 ,已经在 operator“”_i32 了。 • 其实 cpp 这种自定义挺好的,把自由度给到用户。 • 例如标准库说 “ hello”s 是 std::string ,“ hello”s 是 std::string_view 。 • 我也可以定义一个 “ hello”ms 是 mylib::String ,而且还是受
    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 - 10 从稀疏数据结构到量化数据类型

    第 0 章:稀疏矩阵 稠密数组存储矩阵 用 foreach 包装一下枚举的过程 改用 map 来存储 分离 read/write/create 三种访问模式 foreach 直接给出当前坐标指向的值 改用 unordered_map 来存储 unordered_map 手动 read(i, j) 也一样速度 索性把坐标和值打包成 tuple ,存储在 vector 按行压缩( Compressed e91.html 第 1 章:稀疏网格 稠密网格计算粒子经过的格点数量 改用更小的 char 存储 只用一个 bit 存储,一个 char 可以存储 8 个 bit 用 map 来存储 读取:如果不存在,则读到 0 写入:如果不存在,则创建该表项 用 unordered_map 来存储 map 基于红黑树,会按照键值排序,需要键值具有 operator< 重载,复杂度 O(logn) 16x16 分块存储 分块能减少 unordered_map 中存储的表项数量,从而减轻哈 希的压力。但意味着键值在空间上需要具有一定的局域性,否 则 会浪费分块中一 部分空间。 然而我们这里是 要用他记录粒子 经过的点,因此 具有一定空间局 域性,能够被分 块优化。 实际上空间局域 性正是稀疏网格 能够实现的一大 前提,稍后详细 讨论。 在 16x16 分块的基础上,只用一个 bit 存储 图片解释稀疏的好处
    0 码力 | 102 页 | 9.50 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

    如果你没看出来(哪怕是其中一个),那就要好好上小彭老师的课哦! 字节( byte ) 和位( bit )有什么区别 • 众所周知,计算机是二进制的,存储的实际上是一个个 0 和 1 。 • 每个存储 0 或 1 的空间称为一个位( bit ),一位可以存储 0 或 1 两个可能的值。 • 现在的计算机都会把 8 个位打包成一个字节( byte ),也就是说: 1 字节 = 8 位。 • 一字节可以表示 = 1024 KB • 1 GB = 1024 MB • 1 TB = 1024 GB • 也有人说 1 KiB 才是 1024 B 的,但是很少有人采用这种写法…… • 在买硬盘和 u 盘等存储设备的时候,往往会出现容量减少的情况,这是因为生产厂家按照 的是 1000 倍的换算的,而我们的系统中一般都是按照 1024 倍去计算的。 字还被用于表示内存地址 • 字的长度除了决定一次处理 大小(也就是字的大 小)决定了他能读写的内存大小,例如: • 由于 16 位计算机的寄存器只能存储 16 位,他只能访问 65536 字节( 64 KB )的内存 。 • 由于 32 位计算机的寄存器只能存储 32 位,他只能访问 4 GB 的内存。 • 由于 64 位计算机的寄存器能存储 64 位,他理论上能访问 16777216 TB 的内存! • 因此,如果你的电脑内存超过了 4
    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 - 07 深入浅出访存优化

    CPU 的厂商早就意识到了内存延迟高,读写效率低 下的问题。因此他们在 CPU 内部引入了一片极小的存储 器——虽然小,但是读写速度却特别快。这片小而快的 存储器称为缓存( cache )。 • 当 CPU 访问某个地址时,会先查找缓存中是否有对应的 数据。如果没有,则从内存中读取,并存储到缓存中; 如果有,则直接使用缓存中的数据。 • 这样一来,访问的数据量比较小时,就可以自动预先加 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]; • }; 架构中每个条目的存储 64 字节的数据,这个条目 又称之为缓存行( cacheline )。 • 当访问 0x0048~0x0050 这 4 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:
    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 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

    项目的文件后缀名全部改成 .cu ,都能编 译出来。 • 这是 CUDA 的一大好处, 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 ,类型为 T 的数组 抽象的 std::allocator 接口 • vector 会调用 std::allocator 的 allocate/deallocate 成员 函数,他又会去调用标准库的 malloc/free 分配和释放内存空间 (即他分配是的 CPU 内存)。 • 我们可以自己定义一个和 std::allocator 一样具有 allocate/deallocate 的统一内存 (managed) 上分配。 • 实际上这种“骗”来魔改类内部行为的操作,正是现代 C++ 的 concept 思想所在。因此替换 allocator 实际上是标准库允许的 ,因为他提升了标准库的泛用性。 进一步:避免初始化为 0 • vector 在初始化的时候(或是之后 resize 的时候)会调用所 有元素的无参构造函数,对 int 类型来说就是零初始化。然而 这个初始化会是在
    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 - 13 C++ STL 容器全解之 vector

    https://github.com/parallel101/course C++ 标准库五大件:容器( container ) C++ 标准库五大件:迭代器( iterator ) C++ 标准库五大件:算法( algorithm ) C++ 标准库五大件:仿函数( functor ) C++ 标准库五大件:分配器( allocator ) 侯捷 STL 侯捷 STL vector vector 容器 vector 容器:构造函数 • vector 的功能是长度可变的数组,他里面的数据 存储在堆上。 • vector 是一个模板类,第一个模板参数是数组里 元素的类型。 • 例如,声明一个元素是 int 类型的动态数组 a : • vector a; vector 容器:构造函数和 size • vector 可以在构造时指定初始长度。 • explicit vector(size_t const noexcept; vector 容器: data() 获取首地址指针 • data() 会返回指向数组中首个元素的指针, 也就是等价于 &a[0] 。由于 vector 是连续 存储的数组,因此只要得到了首地址,下一 个元素的地址只需指针 +1 即可。 • 因为指针的 p[i] 相当于 *(p + i) ,因此可以 把 data() 返回的首地址指针当一个数组来 访问。
    0 码力 | 90 页 | 4.93 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

    1 章:添加源文件 一个 .cpp 源文件用于测试 CMake 中添加一个可执行文件作为构建目标 另一种方式:先创建目标,稍后再添加源文件 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 gmake 。 对于 VS 7 , 它被设置为 devenv. 对于 Nmake 构建文件,它的值为 nmake 。 • CMAKE_DL_LIBS: 包含 dlopen 和 dlclose 的库的名称。 • CMAKE_COMMAND: 指向 cmake 可执行程序的全路径。 • CMAKE_CTEST_COMMAND: 指向 ctest 可执行程序的全路径。 • CMAKE_EDIT_COMMAND: 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 记住该库生成了哪些对象文件
    0 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前
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