16.参数的使用与编程方法 主 讲 人 ： 古 月 参数模型 创建功能包 参数命令行使用 ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 编程方法（C++） • • • parameter_config.cpp 配置代码编译规则 • • CMakeLists.txt 编译并运行发布者 编程方法（Python） • • • parameter_config.py 感谢观看

11.订阅者Subscriber的编程实现 主 讲 人 ： 古 月 话题模型 创建订阅者代码（C++） • • • • pose_subscriber.cpp 配置订阅者代码编译规则 • • CMakeLists.txt 编译并运行订阅者 创建订阅者代码（Python） pose_subscriber.py • • • • 感谢观看 怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜

14.服务端Server的编程实现 主 讲 人 ： 古 月 服务模型 创建服务器代码（C++） • • • • turtle_command_server.cpp 配置服务器代码编译规则 • • CMakeLists.txt 编译并运行服务器 创建服务器代码（Python） turtle_command_server.py • • • • 感谢观看 怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜

13.客户端Client的编程实现 主 讲 人 ： 古 月 话题模型 创建功能包 创建客户端代码（C++） • • • • turtle_spawn.cpp 配置客户端代码编译规则 • • CMakeLists.txt 编译并运行客户端 创建客户端代码（Python） turtle_spawn.py • • • • 感谢观看 怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜

10.发布者Publisher的编程实现 主 讲 人 ： 古 月 话题模型 创建功能包 创建发布者代码（C++） • • • • velocity_publisher.cpp 配置发布者代码编译规则 • • CMakeLists.txt 编译并运行发布者 创建发布者代码（Python） • • • • velocity_publisher.py 感谢观看

18.tf坐标系广播与监听的编程实现 主 讲 人 ： 古 月 创建功能包 创建tf广播器代码（C++） • • • turtle_tf_broadcaster.cpp 创建tf监听器代码（C++） • • turtle_tf_listener.cpp 配置tf广播器与监听器代码编译规则 • • CMakeLists.txt 编译并运行 创建tf广播器与监听器代码（Python）

侧内存管理与加速器侧分离，数据显式搬移，加速器内存管理的易用性和性能难以平衡。 • 大模型场景下加速器设备 HBM 内存（Hign BandWidth Memory）严重不足，现有的手动 swap 方案性能损耗大且 通用性差。 • 搜推、大数据场景存在大量无效数据搬移，缺少高效内存池化方案。 Linux 现有的 HMM 框架，编程复杂度高且依赖人工调优，性能和可移植性差，引发 OS 社区反弹，最终导致 HMM 保持统一，易用性强，性能与可移植性好。 加速器使用 GMEM API 将内存接入统一地址空间后，可自动获得 GMEM 面向异构内存编程优化的能力。与此同时，加 速器驱动无需重复实现内存管理框架，大幅降低开发维护带来的成本。 开发者使用一套统一申请、释放的 API，即可完成异构内存编程，无需处理内存搬移等细节。在加速器 HBM 内存不足时， GMEM 可将 CPU 内存作为加速器缓存，透明地超分 HBM，无需应用手动 逻辑映射系统 页表协同 并发缺页 内存超分 场景创新 11 openEuler 23.09 技术白皮书 异构统一内存编程 在面向异构内存编程时，使用 GMEM 可分配 CPU 和加速器之间的统一虚拟内存，CPU 内存与加速器内存可共享一个 指针，显著降低了异构编程复杂度。当前基于 NPU 试点，驱动仅需百行修改即可接入 GMEM，替换原有约 4000 行内存管 理框架代码。 加速器内存自动超分

相比，对高可靠内存支持更加完善。 • 内存 RAS - UCE 容错增强：支持 copy_from_user 读操作时，发生内存多 bit 错误，可以通过杀掉受影响的进程，而避 免内核复位。 • 可编程内核调度框架抢占、选核、选任务部分实现及示例。 • 基于 BPF 实现内核缓存，可以大幅提升 Redis 性能。 • 支持 AArch64 SME (Scalable Matrix Extension)：ME • 模块签名支持商密算法。 可编程内核 基于 eBPF 的可编程调度框架，支持内核调度器动态扩展调度策略，以满足不同负载的性能需求，具备以下特点： 1. 标签管理机制，开放对任务和任务组进行标签标记的能力，用户和内核子系统可通过接口对特定工作负载进行标记，调 度器通过标签可以感知特定工作负载的任务。 2. 支持抢占、选核、选任务等功能点的策略扩展，可编程调度框架支持 CFS 调度类抢占，选核，选任务等功能的策略扩展， Kernel programmable framework event/map syscall/map A策略 B策略 C策略 …… 基础策略库 (.lib) 标签管理（任务/讲程/组/用户） 可编程基础库 (tools) 选核 内 存 网 络 文 件 系 统 topo_helper 选任务 调度 load_helper 负载均衡 tag_helper …… …… openEuler

数据读写压力的方法。准确的检测方法可以帮资 源使用者确定合适的工作量，帮助系统制定高效 的资源调度策略，最大化利用系统资源，改善用 户体验。 8. TCP 发包切换到了 Early Departure Time 模型： 解决原来 TCP 框架的限制，根据调度策略给数据 包设置 Early Departure Time 时间戳，避免大的 队列缓存带来的时延，同时大幅提升 TCP 性能。 9. 支持 MultiPath 内存访问效率。 • IO 子系统增强：支持多通道并发 IO 能力，提高 IO 性能。支持 IO-QOS 能力，提升虚拟机 IO 流量管理的灵活性和 稳定性。 • 系统调用过滤：通过极简设备模型设计和 SECOMP 过滤系统调用，最简配置下仅需使用 35 个系统调用，有效减小 系统攻击面。 更多详细内容请参考 openEuler 20.09 技术白皮书：https://openeuler 化架构或组件。具 备安全、轻量、高性能、低损耗、组件灵活拆分的特点。 StratoVirt 主要优势如下： • 强安全性：基于 Rust 实现语言级安全，模型设计上最小化攻击面， 实现多租户物理隔离。 • 轻量低噪：采用极简设备模型时，启动时间小于 50ms，内存底噪小于 4M，支持 Serverless 负载。 • 软硬协同：StratoVirt 支持 x86 的 VT，支持鲲鹏的