Data is all you need for fusion N 1int x = 4; callee(x); // do work } #include #include #include "benchmark.h" #include "matrix_lib.h" int main(..){ std::vector a; a.reserve(100); 1, &R(0, j), R.m); cblas_saxpy(m * ColTile, 1.0f, &A(0, j), inc_x_y, &R(0, j), inc_x_y); } } Fusion!A Simple Computation Chunky AccelerateKey Observation #2: Naive function composition results in Algebra Neural Nets Database Trees 89 x: 0, y: 0, len_x:2, len_y:2Write a Pipeline Lightweight Fusion of Black Box- Function Interfaces /* Make a pipeline of functions using the classes inhertied from

5.2、VMWare、Parallels 或 Hyper-V （四选一，我们通常选择 VirtualBox，因为只有它是免费的） 以及 Vagrant，所有这些软件包都为常用操作系统提供了一个便于使用的可视化安装器，通过安装界面引导就可以完成安装。 要使用 VMware 的话，需要购买 VMware Fusion（Mac） / Workstation（Windows） 以及 VMware Vagrant 多块人民币，但是 VMware 可以提供更好的性能和体验（废话，不然谁用，不过考虑到这个价格，只能呵呵了）。 要使用 Parallels 的话，需要安装 Parallels Vagrant 插件，这是免费的（仅仅是插件免费哈）。 由于 Vagrant 限制的因素，Hyper-V 提供者会忽略所有网络设置。 安装 Homestead Vagrant 盒子 VirtualBox/VMWare 和 Vagrant 配置 Homestead 设置 Provider Homestead.yaml 文件中的 provider 键表示使用哪个 Vagrant 提供者：virtualbox、vmware_fushion、 vmware_workstation、 parallels 或 hyperv，你可以将其设置为自己选择的提供者，当然对大部分人来说也没得选： provider: virtualbox

Virtual Box、VMWare、 Parallels 或 Hyper-V （四选一，我们通常选择 VirtualBox，因为只 有它是免费的）以及 Vagrant，所有这些软件包都为常用操作系统提 供了一个便于使用的可视化安装器，通过安装界面引导就可以完成安 装。 注：直接下载安装相应软件的最新版本即可。 要使用 VMware 的话，需要购买 VMware Fusion（Mac） / Workstation（Windows） 以及 VMware Vagrant 插件，尽管不便宜， 一套下来要 1000 多块人民币，但是 VMware 可以提供更好的性能 和体验（废话，不然谁用，不过考虑到这个价格，只能呵呵了）。 要使用 Parallels 的话，需要安装 Parallels Vagrant 插件，这是免费 的（仅仅是插件免费哈）。 由于 Vagrant 限制的因素，Hyper-V 本文档由学院君提供 学院君致力于提供优质 Laravel 中文学习资源：https://xueyuanjun.com 57 安装 Homestead Vagrant 盒子 VirtualBox/VMWare 和 Vagrant 安装好了之后，在终端中使用如下 命令将 Homestead Vagrant 盒子 laravel/homesterad 添加到 Vagrant 中。下载该盒子将会花费一些时间，具体时间长短主要取决于你的网

Rayon 并行迭代器异步化  可以对 Rust 常规数据容器生成并行迭代器，对容 器内的数据进行异步并行的操作 Fusion of IO/CPU intensive IO & CPU 融合 Fusion of IO/CPU intensive IO & CPU 融合 Fusion of IO/CPU intensive 南向调度融合：异步并行迭代器  将数据容器内的数据进行递归二分，对左 & CPU 融合 南向调度融合  IO & CPU 通过设置不同优先级，进 入不同线程池调度  线程池根据负载监控（任务平均等待 时间等数据）进行线程池动态扩缩 容。  任务窃取 Fusion of IO/CPU intensive 结构化并发 Structured Concurrency 核心在于通过一种父子结构化的方法实现并发程序，用具有明确入口点和出口 点的控制流结构来封装

Nacos 架构 Nacos 前端设计 Nacos 前端设计 背景 我们需要提供⼀个简单控制台提升易用性，并且可以得到开发者的共建。前端框架上选择目前比较 流行的 react 技术，组件上选择 fusion/antd。 选型 React 注意：如果对外宣讲 React/Vue/Angular 选型的时候,⼀定不要把话讲死,核心观点就是 三个都不错, 根据我们自身的情况与偏好选择了其中⼀个。这 前端组件选型上有⼀些争议，差别在 fusion 和 antd 上。 antd fusion 社区影响力 开源早,影响力大 内部使用久,开源工作刚起步 与内部兼容性 无 大（云产品基于这个搞的） 前端人力资源 少 多（简单从商业化上平移过来） 设计定制能力 ⼀般 很强 未来为商业化引流 有差别 平滑 121 > Nacos 架构 Antd 和 fusion 的主要设计差别。 fusion 的通用性+定制型会更强。 的通用性+定制型会更强。 蚂蚁作为业务团队，始终是以做服务于蚂蚁的产品为大前提，所以叫做 Ant Design。 Fusion 项目组作为中台团队，服务的是全集团，所以是要帮助每个 BU 做出自己的 XX Design。 从结果上，⼀方面这两个产品确实类似，另⼀方面 Fusion Design 在各方面都比 Ant Design 要设 计得更为通用。 由于我们的项目有设计师深度参与,设计理念和产品形态与蚂蚁集团的应用场景有差别。基于

����IP Underlay: MacVLAN / IpVLAN ■ ���� MacVlan��MAC���IpVlan��MAC�� ■ IpVlan � IaaS �������VMWare ���������� VM � MAC �� ■ IpVlan ����Mac������� L2 ��� � switch � Port Security �� – Networking ������������� ■ IpVlan �� Kernel ��� 4.2 ■ IpVlan ��� IPv6 ������������� IPv6 ����������SLAAC� ■ VMWare Vsphere �������� ■ �������Network Policy� ������������� �� – Networking �3� L3 Routing: Flannel

Github link https://github.com/apache/servicecomb-mesher • Next step - Gateway capabilities - Fusion ecology suche as Istio/Promethues/Skywalking/… - Compatible with heterogeneous infrastructure suche framework Authentication framework Configuration center Mesher Rest (OpenAPI)/RPC Cloud Native Fusion ecology Apache ServiceComb Microservice framework Communication specification Development toolkit

nested loops in a textbook sequential implementation 3. Increasing potential data reuse, loop fusion, & parallelism24 1980’s: Evolving computer architectures expanded BLAS Architecture Mainframe Vector nested loops in a textbook sequential implementation 3. Increasing potential data reuse, loop fusion, & parallelism Competed in ‘80s & early ‘90s; see 1991 New York Times article “Killer Micros”25

. * - this_talk * - this_talk C++ C++ boost.mpl boost.mpl boost.mp11 boost.mp11 boost.fusion boost.fusion boost.hana boost.hana mp mp https://wg21.link/p2996 https://wg21.link/p2996 Circle-lang Circle-lang

accelerating larger C++-based engines and applications with performance portability C++ Kernel Fusion can give better performance on complex apps and libs than hand-coding AI/Tensor HW GPU FPGA Parameterized Code and dynamically compose the algorithms (C++ templates, parallel STL, inlining and fusion, abstractions) Math, ML, Data Libraries; C++ Std, C, Python Libraries Libraries augment compiler