wmma::load_matrix_sync(a, &A[index], stride) c=float(a)*float(blj+c wmma::mma_sync(c ab, c) C[index] = c wmma::store_matrix_sync(&c[index], c, stride, nvcuda::wmma::mem_col_majon 1 。TVM TensorCore Intrinsics 。Authored by @Hzfengsy 。 Intrinsics: tvm_load_matrix_sync tvm_mma_sync … “New Memory Scopes: wmma.matrix_a/b, accumulator 。Tensorization on warp level schedule Motivation

container-native storageDatabase • Database services orchestrated in the cloud • Curve can backup / sync data to slave cloud • When master cloud failure happens, Database service can move to the slave Node in PG SLOW STORAGE/DISK FAILURE INFLUENCE without I/O disruption I/O jitter occasionally CAN SYNC WITH REMOTE DISK SERVER Y NI/O Jitter (vs. Ceph) 3 replicas with 9 nodes cluster each node has

1、追加写改为覆盖写 2、写入时4KB对齐 3、改为O_DIRECT模式 How？ Why？新版本ChunkServer性能优化 1、模拟braft日志落盘方式的demo程序测试结果，latency为调用sync花费的时间（第一次新写，第二次覆盖写）; 2、因为在请求4KB的情况下，写入的大小带上头部后是4120，是不对齐的，所以又测试了一下把写入大小改成4096的情况：新版本ChunkServer性能优化 追加写改为覆盖写（避免每次写的时候改变元数据，减少IO放大） 2. 写入时4KB对齐（4KB不对齐的情况下，每次写入都会有读请求，从而影响效率） 3. 改为O_DIRECT模式（改为Direct模式可以避免显式调用sync）欢 迎 大 家 参 与 C U R V E 项 目 ！ • github主页： https://opencurve.github.io/ • github代码仓库： https://github