配 置 / 数 据 迭 代 方 式 已 经 无 法 适 应 ， 软 件 工 程 化 时 代 已 然 到 来 。 Z a d i g 软 件 工 程 平 台 是 国 内 落 地 程 度 最 深 、 使 用 范 围 最 广 （ 近 千 家 企 业 ） 的 云 原 生 D e v O p s 平 台 。 领先企业抢先实践 Zadig Zadig 研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 内部推广难度极高 做完后价值难被证明 通用性、可扩展性、技术先进性强，可以灵活 广泛接入各种技术和业务场景 基于代码管理的 DevOps 方案 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 支持多个服务并行构建部署、产品级发布，可 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 核心特性： 运维 真正意义的持续交付：以工程师体验为核心，价值交付为理念，完成需求到发布的全路径。 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎片化 研 发模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 其他 自测 环境 Argo K8s JFrog YAML 产品 开 发 测 试 运维 产研运一体化 解决方案 免运维模板库

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 |

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 位版本 al, ax, eax, rax r15b, r15w, r15d, r15 AT&T 汇编语言 GCC 编译器所生成的汇编语言就属于这种 返回值：通过 eax 传出 movl $42, %eax 相当于： eax = 42; 前 6 个参数：分别通过 edi ， esi ， edx ， ecx ， r8d ， r9d 传入 movl %edi, -4(%rsp) 相当于： *(rsp 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

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 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即： make -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 install 这个目标，即安 装 -D 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 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-8.0 • ↑ 设置安装路径为

TBB 开启的并行编程之旅 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。 net/weixin_42973508/article/details/111681426 详见 https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 的 1:18:48 上一课的案例代码：基于标准库 基于 TBB 的版本：任务组 • 用一个任务组 tbb::task_group 启动多个 任务，一个负责下载，一个负责和用户交 互。并在主线程中等待该任务组里的任务 全部执行完毕。 parallel_for 面向初学者： parallel_for 基于迭代器区间： parallel_for_each 二维区间上的 for 循环： blocked_range2d 三维区间上的 for 循环： blocked_range3d 所有区间类型 第 2 章：缩并与扫描 缩并（ reduce ） 1 个线程，依次处理 8 个元素的缩并，花了 7 秒 用电量： 1*7=7 度电 总用时： 1*7=7

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 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 ，原本 a[0] 处的缓存早已失效，因此第二遍循环开始 读取 a[0] 时必须重新从主内存读取，然后再次写回主 内存。 • 这种代码在主内存看来， CPU 做的事情相当于：读 + 写 + 读 + 写，每个元素都需要访问四遍内存。 合并两个循环体 • 优化后的代码在同一个循环体里，执行完 a[i] = a[i] * 2 后，立 即执行了 a[i] = a[i] + 1 。 • 因为执行完

C++ 系列课：字符与字符串 by 小彭老师（ @archibate ） 课件 & 代码： https://github.com/parallel101/course 上期回顾： https://www.bilibili.com/video/BV1m34y157wb 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 的字样，就是这样出现的。这里我 们的 cat 程序收到 ^C 以后，就直接终止退 出了。 关于控制字符的一个冷知识 • 除此之外，因为 ^D 是“传输终止符”，还可以在控制 台输入 Ctrl+D 来关闭标准输入流，终止正在读取他 的程序。 • 小彭老师常用 Ctrl+D 来快速关闭一个 shell （和输入 exit 命令的效果一样）。 • 以及按 Ctrl+I 的效果其实和 Tab 键一样，按 Ctrl+J 12 ， ptr 指向 ’ h’ ，字符串内可以包含 ‘ \0’ ， cout 能正常打印完整 字符串 printf 指定类型繁琐 • printf 必须告诉他是字符串（ %s ）还是整数（ %d ）还是 字符（ %c ），必须和右边的参数一致，初学者容易搞错 。 • 而且即使搞错了也能正常编译通过（一些高级的编译器会 给出警告），但是运行结果不对，或者还有可能崩溃。 泛型的 iostream

Docker/K8S/VM X86/ARM - 基于 RUST 语言保证性能优势 - 分布式架构性能可线性扩展 - 针对大规模图优化的存算引擎 - 配合 Atlas 图平台，实现无代码图分析 - Query 性能分析模块，启发式提示优化 - 内置多种分析函数，面向分析师友好 -MVOCC 保证事务一致性 - 多副本管理保证数据服务高可用 - 在线备份提供容灾保障 高速 协程和严格的内存安全性，编译 时捕获数据竞争和并发问题 异步物理算子实现，异步 IO 数 据获取 01 可静态分发的 Trait 在不带来性 能损失的同时也提高代码组织性 02 03 强大的跨平台能力，在不同架构 下可以准确的控制代码行为 编译期间对生命周期检查确保内 存安全，无 GC 和运行时损耗 01 完善的测试类型支持，包括单元 测试、集成测试、基准测试等 02 03 和文档系统以及 工具的良 好集成 完整的断言系统 异步协程 零成本抽象 强大的测试框架 REPL 命令行客户端 WebUI 面向分析师，提供图模型定义、数据管理、图查询分析、服务状态监控、用户管理能力 免代码，可视化定义实体、 边，设计图模型。 【亮点】 • 支持模型导入导出 • 拖拽式关系构建 • 丰富的样式配置 • 实时图结构预览 • 用户授权管理 • 中文及显示别名支持 图模型设计

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 请问下面这三段代码有什么错误？ • float x = -3.14; • printf(“%f\n”, abs(x)); • char str[10]; • scanf(“%10s” 稍后我们再来详细讲解一下指针，有时候我们需要把指针的地址值存在整型变量里。 • 而 32 位平台上的指针是 32 位， 64 位平台上的指针是 64 位。 • 所以是不是需要根据当前平台来判断要使用哪一种代码了？ • 不需要，可以用自动随系统位数变化的 intptr_t 和 uintptr_t ！ • intptr_t 在 32 位平台上等价于 int32_t ；在 64 位平台上等价于 int64_t clGetPlatformIDs ， glGetProgramInfo 等专业 API 函数刻在 DNA 里的调用方法 。 错误典型：返回栈上数组的地址 • 看右边这个例子，这是我在一份看起来很 专业的 CFD 代码里看到的，真的泵不住 了。 • int a[1024] 是一个定长数组，是在栈上分 配的。而栈变量的特点是，函数 return 后 就会释放掉，这时返回的指针就是指向一 片已经释放内存的指针，是野指针，外面

CUDA C++ 流体仿真实 战 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV16b4y1E74f 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course CUDA 纹理对象 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index GPU 的多维数组有特殊的数据排布来保障 访存的高效，和我们 CPU 那样简单地行主 序或列主序（如 a[x + nx * y] ）的多维数组 不一样。 • 随后可用 cudaMemcpy3D 在 GPU 的三 维数组和 CPU 的三维数组之间拷贝数据。 CUDA 表面对象：封装 • 要访问一个多维数组，必须先创建一个表面对象 （ cudaSurfaceObject_t ）。 • CUDA 纹理对象：封装 • 表面对象访问数组是可读可写的。纹理对象也可以访问 数组，不过是只读的。好处是他可以通过浮点坐标来访 问，且提供了线性滤波的能力。 • 在核函数中可以通过 tex3D 来读取纹理中的值。 • 之所以纹理是因为 GPU 一开始是渲染图形的专用硬件 ，会用到一些贴图等，这就是二维的纹理。 • 当输入的浮点坐标不是整数时，由 GPU 硬件提供双线 性插值（ bilerp