目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 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 U的串 行处理架构 Ø 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟，10ns Ø D 触发器：数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步：数 据打齐 Ø 纯并行处理架构 / 流水线处理架构 FPGA 如何实现算法加速 如何实现算法加速 FPGA 基本架构 9 赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC (16nm SOC 芯片） Ø 是一种从 C -> RTL 语言的转换工具 Ø 全面覆盖 C、C++、OpenCL，能够进行浮点运算和任意精度浮点运算 Ø 可以输出 Verilog和 VHDL代码 Ø 可以通过制定约束 (Directive) 来提高运算性能和优化资源利用率 Ø 从算法验证到硬件实现的自动化工作流程

目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 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 U的串 行处理架构 Ø 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟，10ns Ø D 触发器：数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步：数 据打齐 Ø 纯并行处理架构 / 流水线处理架构 FPGA 如何实现算法加速 如何实现算法加速 FPGA 基本架构 9 Application Processor 64-bit Dual/Quad-Core 赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC (16nm SOC 芯片） Real-Time Processors 32-bit Dual-Core Platform & Power Management Granular Power Control

目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 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 U的串 行处理架构 ➢ 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 ➢ DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 ➢ 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 ➢ 100M 时钟，10ns ➢ D 触发器：数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步：数 据打齐 ➢ 纯并行处理架构 / 流水线处理架构 FPGA 如何实现算法加速 如何实现算法加速 FPGA 基本架构 9 Application Processor 64-bit Dual/Quad-Core 赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC (16nm SOC 芯片） Real-Time Processors 32-bit Dual-Core Platform & Power Management Granular Power Control

语言编写的 AI 程序。过去这些程序总跑在 GPU 或者 x86 架构的 CPU 上。然而综合考虑到功耗、成本、性能等因素，云厂商们开始建设 ARM 架构的服务平台，如 何整合 Python + AI 的相关软件并使其在该平台上发挥最高的性能成为了工程师们关注的焦点。 • 矩阵乘法是深度学习计算的重要组成部分，我们利用 ARM 架构新提供的矩阵扩展对 bf16 类型的 矩阵乘法计算进行优化，该优化将纯矩阵乘法的运算速度提升 向量化指令：AVX、NEON 原始算法 展开4x1 向量化 GEMM • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON • 硬件加速 • Nvidia Volta 架构引入 tensor core • Intel AMX, Advanced Matrix Extension • ARM SME, Scalable Matrix Extension • CPU

开发实践 •Python + IoT 开发实践 – 智慧农业系统架构 GitHub：https://github.com/Python-IoT/Smart-IoT-Planting-System 系统功能： • 环境监测 • 浇灌系统 • 安防报警 • 照明控制 • 设备管理 •Python + IoT 开发实践 – 终端架构 •Python + IoT 开发实践 – 终端硬件 •Python 灯光控制：通过继电器控制灯光。 • 入侵检测：通过人体红外传感器检测入侵信号。 • 数据显示：通过SPI接口驱动液晶屏，显示终端设备的关键数据与运 行状态。 •Python + IoT 开发实践 – 网关架构 •Python + IoT 开发实践 – 网关硬件 •Python + IoT 开发实践 – 网关功能 • 终端通信：网关通过LoRa模块与终端设备通信，包括数据监听、接收、 缓存、解析和发送。

关于AIOps 根据Gartner的报告，AIOps将在未来5-10年年落地开花，并集中统⼀一 各种Ops平台 IT运维的⽬目标/KPI 1 2 3 IT运维的挑战 • 复杂度越来越⾼高： • 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） • 成本越来越⾼高： • 业务中断成本 • 缺少持续改进（运维⼈人员⼤大部分时间忙于救⽕火） 通过关联、知识图谱获 得可能原因 基于模式的预测 AIOps增强分析与⾏行行动能⼒力力，挡住更更多⼯工单 2 ⼯工程难点 数据采集、数据中台、智能算法、⾃自动化等 AIOps系统（常规层次） AIOps系统架构 • 场景应⽤用 • 智能监测系统 • ⾃自动化系统 • ⼯工单知识库 • 数据湖 • 监控⽣生态系统 • 数据源 数据的摄取挑战 • 各种来源： • SaaS、多云、容器器、微服务、主机、应⽤用等 特定场景下特定的平台搭建选择及策略略以及Python的作⽤用 • ⽇日志类数据⽅方案 • 指标类时序数据⽅方案 • 其他OLAP选择 • AI增强⽅方案 数据源与监控 - 容器器化架构为例例 物理理主机/VM层监控 容器器POD指标监控 容器器CaaS层资源监控 应⽤用层性能监控 应⽤用层 ⽇日志 指标监控 prometheus + grafana + thanos

Website Apps eSign Document IoT 47 个业务应用，400 个业务组件、行业模块，12000 个第三方插件，涵盖企业管理方方面面 基于Python-Odoo 架构技术优势 Odoo架构简述 OdooERP Server OdooERP Client XML-RPC NET-RPC Object Relational Mapping Workflow

完备的标准库和框架 - 接口实现 - 框架搭建 - 不断提升的性能 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 部分第三方库 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 ·系统架构 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 类型实例 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 流程示意 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 算法实现 Python赋能智慧物流 光电开关 超声波 二维码 传感器 防撞条 电池 开关按钮 灯条 MCU2 SLAM 算法服务 实时定位 重定位 路径规划 局部绕障 轨迹跟随 自主回充 辅助定位 系统架构 状态管理 异常管理 配置管理 通信管理 梯控 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · AMR模型实例及业务流程 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 仿真演示 Python赋能智慧物流

Python与云 ——AWS的Python原生应用浅析 张孝峰 亚马逊AWS资深解决方案架构师 Python 30周年 Python发展时间线 2019/10 v3.8 v2.7.17 开始实现 1989/12 v0.9.0 1991/2 v1.0.0 1994/1 v2.0 2000/10 v2.5 2006/9 v2.6 2008/10 v3.0 2008/12 摆脱无差异化的工作 • 数分钟全球化部署 Infrastructure as Code AWS CloudFormation 这个样例模板，通过500多行JSON代码完整的描述了一个LAMP网站 包括私有网络架构，数据库，和根据业务量自动伸缩的能力 Infrastructure as Code Infrastructure is Code vs AWS Cloud Development Kit (CDK)

3D 游戏，最好用 C 或 C++。 如果你是小白用户，满足以下条件：  会使用电脑，但从来没写过程序；  还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；  想从编程小白变成专业的软件架构师；  每天能抽出半个小时学习。 不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！ 准备好了吗？ Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 7/531 模式简称 CS 架构。 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 399/531 随着互联网的兴起，人们发现，CS 架构不适合 Web，最大的原因是 Web 应用程序的修改和升级非常迅速，而 CS 架构需要每个客户端逐个 升级桌面 App，因此，Browser/Server 模式开始流行，简称 BS 架构。 在 BS 架构下，客户端只需要浏览器，应用程序的逻辑和数据都存储在 当然，Web 页面也具有极强的交互性。由于 Web 页面是用 HTML 编写 的，而 HTML 具备超强的表现力，并且，服务器端升级后，客户端无 需任何部署就可以使用到新的版本，因此，BS 架构迅速流行起来。 今天，除了重量级的软件如 Office，Photoshop 等，大部分软件都以 Web 形式提供。比如，新浪提供的新闻、博客、微博等服务，均是 Web 应 用。 Web