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

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

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

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

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。

自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高

Kotlin ： 偏业务，适合快速迭代 ● Rust ：偏基础架构，适合精心打磨 ● gRPC ：跨语言跨平台通讯 心路历程 真刀实枪 – 开发调试部署 IDE JetBrains + Rust 插件 Gitlab CI/CD 心路历程 真刀实枪 – 文档工具 文档生成 CI/CD git page 作为文档 心路历程 吐槽点 ● Nightly 版本编译器： tikv ， raft-rs

find_package(spdlog REQUIRED) 时却 变成预编译链接库的版本。（嗯，其实不是 PUBLIC 而是 INTERFACE ，因为伪对象没有实体） 和古代 CMake 做对比：为什么 PUBLIC 属性的传播机制如此便利 现代 CMake ： 古代 CMake ： 和 find_package(TBB CONFIG REQUIRED) 有什么区别？ 其实更好的是通过 find_package(TBB txt 这个文件。 这文件里面装的就是缓存的变量，删了他就可以让 CMake 强制重新检测一遍所有库和编译器。 build/CMakeCache.txt 的内容 find_package 就用到了缓存机制 变量缓存的意义在于能够把 find_package 找到的库文件位置等信息，储存起来。 这样下次执行 find_package 时，就会利用上次缓存的变量，直接返回。 避免重复执行 cmake -B

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

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