量子计算及其潜在应用 吕定顺 华为中央研究院高级研究员 吕定顺 量子算法和软件研究 • 吕定顺博士，目前就职于华为2012实验室中 央研究院，毕业于清华大学交叉信息研究院 量子物理学专业，至今在量子计算、量子模 拟领域等已经有7年研究经验。博士期间，曾 在 Nature Physics，PRX，Nature Communication，PRL，PRA 等国际知名期刊 发表论文7篇，H index为7，论文累计引用 480次。目前专精并聚焦在量子软件和算法研 究领域。 • 量子计算的基本原理 • 量子计算机遇和挑战 • 华为量子计算的进展 • 量子计算的潜在应用 量子计算的基本原理：叠加 Dead Live Curiosity Kill the Cat 1/2（ Dead + |????⟩） Huawei Confidential 5 量子计算的基本原理：纠缠 Particle 1 Particle Particle 2 1 2 （ ↓1 ↓2 + | ↑1⟩| ↑2⟩） 量子计算的并行性 Equals to classical computer operate 2Ntimes Exp: Decry a 400bits integer that used for RSA password，it will take 600k years with the best classical computer

@Copyright Sunteng Technology 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 @Copyright Sunteng Technology 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cronsun 04 心得体会 @Copyright Sunteng Technology Part One 01 任务系统 @Copyright Sunteng 1. 启动的时候读取所有用户下的 .crontab 文件 2. 计算出每个 crontab 文件里需要执行的命令的下一次执行时间 3. 把这些命令按下一次执行时间排序后放入队列里 4. 进入主循环 ① 计算队列里第一个任务的执行时间与当前的时间差 ② Sleep 直到第一个任务执行时间 ③ 后台执行任务 ④ 计算这个任务的下一次执行时间，放回队列，排序 @Copyright Sunteng Technology Part Two 02 分布式任务系统 @Copyright Sunteng Technology 分布式系统的特点 1. 分布性 2. 对等性 3. 并发性 4. 缺乏全局时钟 5. 故障总是会发生 @Copyright Sunteng Technology 分布式 cron 分布式crond 分布式crontab cmd1 cmd2 cmd3

FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月19日，北京 2 ➢ Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ ➢ 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 ➢ 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 ➢ 嵌入式计算： ➢ 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 ➢ 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. ➢ 加速计算： ➢ 如何提高计算效率，提高计算性能 ➢ 加速计算框架的考虑 ➢ 加速计算平台的考虑 ➢ FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 ➢ FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月20日，深圳 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

海尔实时计算平台技术选型与实践 海尔电器－肖云 个人介绍 • 方正电子新媒体开发总监 • 中投视讯研发总监 • 海尔电器资深架构师 公司介绍 海尔 电器 日日顺 物流 贝业 物流 快递柜 。。。 跨境 电商 健康 水站 盛丰 物流 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 背景－海尔大数据总体规划 实时计算平台框架 存 储 服 服 务 实时数据采集框架 实时计算框架 离线计算框架 数据可视化框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 可选的开源技术 Fluentd Flume Apollo Chukwa Sqoop DataX MySQLStreamer Canal Scribe ZeroMQ ActiveMQ Logstash RabbitMQ Jafka RabbitMQ Storm •Kafka Web Console •Kafka Manager •KafkaOffsetMonitor •Uber开源Kafka监控工具--Chaperone Kafka web监控管理界面 流式计算可选方案 仅流处理框架: • Storm • JStorm • Samza • Heron 混合框架: • Spark • Flink Core Storm or Storm Trident？

第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 构建分布式账务系统 在 Fintech 公司落地 Rust 项目的经验分享 Airwalle x 胡宇 Airwallex 我们是一家跨境支付领域的 Fintech 独角兽 关于我们 E2 轮 Fintech 独角兽，业务遍布全球 关于我们： Airwallex 墨尔本 新加坡 伦敦 深圳 香港 北京 旧金山 上海 东京 提供高效，低成本的数字银行服务 关于我们： Airwallex 从设计架构到实现细节 项目介绍 分布式账务系统 Fintech 互联网 正确性 bug= 资损 bug 不可怕，快速迭代 可靠性 丢数据 = 资损 允许数据丢失 性能 超低延迟 + 高吞吐 超高吞吐 交易日志 审计，监管 调试使用 分布式账务系统 Fintech 领域中的软件与互联网软件的不同 需求分析 支付处理： ● 转账 高可用：在部分节点失效的情况下，依旧可以提供正确的 服务 超低延迟：实时交易，超低响应延迟 水平扩展性：利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展，应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性：业务逻辑与底层 API 解耦，当业务发生改变 时，底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 分布式账务系统 存算分离 API 解耦 读写分离 层级账号 Rust ● 事务层与账户层分

FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年9月21日， 上海 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

微信号： scottlewis 分布式事务框架 Seata-Golang 刘晓敏 H3C ⽬ 录 Demo 演示 01 Seata 原理 02 Mysql driver 原理 03 Mysql driver 接⼊ 04 TODO & QA 05 分布式事务就是指事务的参与者、⽀持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系 统的不同节点之上。简单的说，就是 统的不同节点之上。简单的说，就是⼀次⼤的操作由不同的⼩操作组成，这些⼩的操作分布在不同的服务器 上，且属于不同的应⽤，分布式事务需要保证这些⼩操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布 式事务就是为了保证不同数据库的数据⼀致性。 什么是分布式事务问题？ Demo 演示 整体机制： • ⼀阶段：业务数据和回滚⽇志记录在同⼀个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。 • ⼆阶段： • 提交异步化，⾮常快速地完成。

servicecomb.apache.org github.com/apache?q=servicecomb 华为云分布式事务DTM最佳实践. 王启军 2 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 王启军，华为云PaaS团队架构师，负责微服 务框架的开发。曾任当当网架构师，主导电商平台 架构设计；曾就职于搜狐负责手机微博的研发。 适用广泛性 一般 一般 高 低 产品成熟度 高 高 一般 低 方案对比 6 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 分布式事务管理中间件 （Distributed Transaction Management，DTM） 7 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache

业务分类 业务举例 业务特点 场景归类 核心业务 皮肤、表情、资源、广告、应用墙译等 读多写少 主从模式 （单点写，多点读） 用户个性化数据同步、账号等 读写均衡 多主模式 （多点读写） 分布式日志收集等 写多读少 汇聚模式 （多点写，单点读） 内容统计指标获取、内容榜单等 读写均衡 混合模式 （多点写，单点读， 单点写，多点读） 非核心业务 老版本兼容服务、运营活动、配置、管