可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率 创建 Serving 与训练集成 • 用户只需要简单选择机房和 自有模型 • 用户只需要填写模型地址即 可 GPU 监控 • 容器监控服务，自适 应 GPU 容器，可根据 容器 IP 查询记录 , 便 于用户查看服务状态 ，亦可作为 HPA 的数 据源 • 采集项 name,index,fan.speed,te mperature.gpu,pstate,po wer.draw,power.limit,me mory.used,memory.total, utilization

等 系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表 高效聚合 高效写入  支持标准 SQL 写入，支持批量写入  支持 Schemaless 全球 50 多个国家安装实例超 270k ｜ GitHub 全球趋势排行榜多次排名第一 TDengine - 数据模型 1. 设备 ID 及关联属性（ Tags ） 2. 时间戳 3. 结构化采集量 STable 超级表 Table 子表 CREATE STABLE `meters` ( `ts` TIMESTAMP, `current` FLOAT, `voltage`

边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 60% 业务资源利用率提升 30% 统一治理内部规范，开发 自助上线；解放运维，工 作重心向业务稳定性保 障，建设平台工程体系 研发 研发时间被大量占用： • 本地开发环境难模拟 • 多业务联调艰难，诊断耗时多 • 出现问题诊断耗时多 API/E2E/UI 自动化测试管理 • 与开发协同自动化验收 • 自动化测试效益分析 高效协同的测试管理 • 一套 YAML/Chart 模板管理数百微服务 • 每个技术栈抽象一套构建模板 • 运维统一工作流规范，开发自主使用 • 跨多项目复用模板 扫码查看易快报案例 强大免运维的模板库 • 系统纬度：集群、项目、服务、环境、工作流 • 项目纬度：构建、测试、部署， DevOps 指标

cudaDeviceSynchronize() 等价！ 因此前面的 cudaDeviceSynchronize() 实 际上可以删掉了。 统一内存地址技术（ Unified Memory ） • 还有一种在比较新的显卡上支持的特性， 那就是统一内存 (managed) ，只需把 cudaMalloc 换成 cudaMallocManaged 即可，释放时也是通过 cudaFree 主机内存 (host) ： malloc 、 free • 设备内存 (device) ： cudaMalloc 、 cudaFree • 统一内存 (managed) ： cudaMallocManaged 、 cudaFree • 如果我没记错的话，统一内存是从 Pascal 架构开始支持的，也就是 GTX9 开头及以上 。 • 虽然方便，但并非完全没有开销，有条件的话还是尽量用分离的设备内存和主机内存吧。 个连续的 int 数 据排列在内存中，而 arr 则是指向其起始 地址。然后把 arr 指针传入 kernel ，即 可在里面用 arr[i] 访问他的第 i 个元素。 • 然后因为我们用的统一内存 (managed) ， 所以同步以后 CPU 也可以直接读取。 多个线程，并行地给数组赋值 • 刚刚的 for 循环是串行的，我们可以把线 程数量调为 n ，然后用 threadIdx

分别在各自的目录下有自己的 CMakeLists.txt 。 二、根项目的 CMakeLists.txt 配置 • 在根项目的 CMakeLists.txt 中，设置了默 认的构建模式，设置了统一的 C++ 版本 等各种选项。然后通过 project 命令初始 化了根项目。 • 随后通过 add_subdirectory 把两个子项 目 pybmain 和 biology 添加进来（顺序 ）中用到了其他模块（ Animal ）的类或函数，则需要 在新模块（ Carer ）的头文件和源文件中都导入其他模块（ Animal ）的头 文件。 • 注意不论是项目自己的头文件还是外部的系统的头文件，请全部统一采用 < 项目名 / 模块名 .h> 的格式。不要用 “模块名 .h” 这种相对路径的格式，避 免模块名和系统已有头文件名冲突。 十、依赖其他模块但不解引用，则可以只前向声明不导入头文件 • 而且某些库都 具有多个子动态库，例如 Qt 就有 libQt5Core.so 、 libQt5Widgets.so 、 libQt5Network.so 。因此 CMake 要求所有第三方 库作者统一包装成一个 Qt5Config.cmake 文件包含所有相关信息（类似于 nodejs 的 package.json ），比你单独的一个个去找动态库文件要灵活的多。 • 包配置文件由第三方库的作者（

--build 指令，不同平台，统一命 令！ • cmake -B build • cmake --build build -j4 • sudo cmake --build build --target install • cmake -B build 免去了先创建 build 目录再切换进去再指定源码目录的麻烦。 • cmake --build build 统一了不同平台（ Linux 上会调用 进一步： GLOB_RECURSE 了解一下！能自动包含所有子文件夹下的文件 GLOB_RECURSE 的问题：会把 build 目录里生成的临时 .cpp 文件也 加进来 解决方案：要么把源码统一放到 src 目录下，要么要求使用者不要把 build 放到和源码同一个目录里，我个人的建议是把源码放到 src 目录下 。 第 2 章：项目配置变量 CMAKE_BUILD_TYPE 构建的类型，调试模式还是发布模式 自创的，绕开了编译器和操作系统的各种繁琐规则，保证了跨平台统一性 。 在自己的项目中，我推荐全部用对象库 (OBJECT) 替代静态库 (STATIC) 避免跨平台的麻烦 。 对象库仅仅作为组织代码的方式，而实际生成的可执行文件只有一个，减轻了部署的困难。 静态库的麻烦： GCC 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

标准化的类型： stdint.h • 而实际上，尽管主流操作系统上 int 都是 32 位的， C 语言标准并没有规定 int 就是 32 位 的。 • int 甚至可以是 16 位的！只不过主流操作系统一致认为是 32 位的而已，并不是标准所保 证的。 • 为了解决不同操作系统上对类型定义混乱的问题， C 语言标准引入了 stdint.h 这个头文件 。 • 他里面包含一系列类型别名 (typedef) C/C++/Fortran 会采用当前硬件架构的字节序，比如在 x86 上就会变成小端字节序。 Java 这种虚拟机语言会采用大端字节序，因此在小端字节序的硬件上会比较低效，需要额外的字节序转换工作。 为了统一，互联网标准规定，协议包头中传输的数据类型（但凡是多个字节组成的）必须是大端字节序。 假如 x=0x01234567 ，则： int 类型对应的指针类型： int* • 指针，顾名思义，就是“指向”一个内存中的变量。 1 ； sizeof(short) = 2 • sizeof(size_t) = 8 （在 64 位系统上） • sizeof(size_t) = 4 （在 32 位系统上） • 结论：我们以后统一用这个形式： • T *a = (T*)malloc(n * sizeof(T)) • 就能分配长度为 n 的任意类型 T 的数组了。 • 当然别忘了最后通过 free(a) 释放。 如果想要的是任意类型的数组呢？

64 ，尹伟达的 wrap 大小 32 高性能计算既然要高性能，必须针对不同硬 件优化，而优化策略都不一样，何谈统一？ 黄仁勋回应称：单机上 CPU 的并行，多机上的 CPU 并行，单机单卡 GPU ，单机 多卡 GPU ，每一种要采用的策略都完全不同，表示不看好 oneapi 能统一异构计算 …… 现在流行改名运动？ Facebook 改名 Meta ？ TBB 改名 OneTBB ？ 方便割投资人韭菜？

分开存”是没问题的。 • 而且 SOA 在遇到存储不是 vector ，而是稀疏的哈希网格之类索引有一定 开销的数据结构，可能就不适合了。这就是为什么王鑫磊最喜欢 AOSOA ：在高层保持 AOS 的统一索引，底层又享受 SOA 带来的矢量化 和缓存行预取等好处……就是随机索引比较麻烦。 结构体剥离： https://blog.csdn.net/qq_36287943/article/details/103601176 = malloc(n * m * sizeof(float)); 可以在堆上分配 n 行 m 列的二维数组。 • 通过 a[i * m + j] 访问第 i 行，第 j 列的元素。 • 释放时，统一用 free(a) • 注意到：动态的数组，因为编译器光从指针没办法推断出列数 m ，因此要手动扁平化。 C++ 动态数组 • vector a(n); 可以在堆上分配有 n 个元素的一维数组。

表示繁体中文的字符，日本又推出了 Shift-JIS 编码格式表示日语的字符…… 再后来，为了促进两岸统一，中国又有了包含同时简体和繁体的 GB18030 编 码，包含了 27484 个汉字。 • 但是随着富连网的普及，很多网站都会跨国访问，如果你的电脑配置为 GBK ，那么看到其他编码格式的网站就会出现乱码。如何统一世界上这么多 文字的编码？所以出现了俗称“万国码”的 Unicode 。他给世界上所有的字符编