第三届中国Rust开发者大会 Rust Atomic Deep Dive Pu Wang @ DatenLord 2023/06/17 Rust原子操作高性能实践 What are atomic operations in Rust? What Why need atomic operations? Why How 01 02 03 Memory order in atomic operations

新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 海致获得“ 2021 年 CCF 科学技术奖科技进步卓越奖” CCF 科学技术奖被认为是计算机科学与技术领域最具影响力的专业奖项之一， 其中科技进步卓越奖是 CCF 科技

Source Code Python code Pros Cons 简单易上手 生态丰富 研发效率高 性能问题 无法满足自动化系统需求 稳定性问题 None 空对象，属性不存在等运行时错误 我们遇到了哪些问题？ 1. Go, Python, Rust 性能对比 为什么选择 Rust? > https://github.com/Peefy/StackMachine 越来越多的基础设施选择 Rust 3. 更好的性能和稳定性 4. 通过 FFI 暴露 C API 供多语言使用和扩展、方便集成 5. WASM 支持友好 6. 智能合约语言？ 为什么选择 Rust? 03 重写的收益 稳定性和性能提升 IDE：用户体验提升 源于 Rust 强大的编译检查和错误 处理方式， 更少的 Bug 稳定性提升 端到端编译执行性能提升了 66% 66 % 20 & & 40 前端解析器性能提升 20倍 中端语义分析器性能提升40倍 稳定性和性能的巨大提升 50 % 语言编译器编译过程平均内存使用 量变为原来 Python 版本的一半 01 02 03 04 Case1: 单文件编译 > https://github.com/KusionStack/kcl#showcase Case2: Konfig模型 + 用户定义 > https://github

云原生架构和 AI 能力 架构特点 性能特点 功能特点 云原生架构 单机架构 动作物理分离 跨平台确定性 动作物理统一 算力动态调配 分布式计算 物理材质统一解算 算法优化 物理材质单独解算 工程优化 性能待优化 AI仿真加速 前沿动作功能 缺乏动作功能 AI动作生成 优秀的易用性和适配性 缺乏AI能力 保证每个目标平台的极致性能 跨端确定性 – 保证所有目标平台计算结 果完全一致 具备分布式能力 – 通过横向扩展突破单 机物理算力的上限 Motphys 物理引擎的设计目标 Rust 的性能和 C/C++ 比肩，支持 SIMD 优 化，满足苛求性能的引擎研发需求； Rust 的零开销抽象甩掉了复杂设计的性能包袱 # 高性能 Rust 在不损耗性能的情况下，其优秀的语 法设计保证了语言的强大表达力：用更少 的代码写更多的功能 # 高表达力 # 安全 Rust 依靠 motphys-math 为高性能物理引擎量 身定制 增加了 AoSoA 类型， 并做了大量 SIMD 优化 增加了跨端确定性模 式 保证所有设备浮点计算结果 完全一致 性能超越目前开源的 Rust基础数学库 glam nalgebra ultraviolet Generic, procedure macro, or… Generic 表达力不足 不容易做精细性能优化 Procedure

org/wiki/System_programming 系统编程 • 对硬件的控制（嵌入式, OS） • 对系统底层的控制（OS, kernel, driver） • 对CPU和内存的高效利用（Server, OS） • 对运算性能的高要求 • 对系统安全和内存安全的强需求 重点项目&热门领域 • 大数据 • 云计算 • 物联网 • 航空航天 • 超级计算机 • 科学运算/机器学习 • 图形图像处理 • 虚拟现实 网络流量 • 其他设备和人员维护费用 都是白花花的银子，“硬件很便宜”的说法不靠 谱 你能买最新硬件，对手也能，无助于提升竞争力 物联网 • 需要大批量部署，必须控制硬件成本 • 受限于成本控制，硬件性能不强 • 受限于电池供电，功耗不能高 这就要求系统和应用软件要高效利用硬件 程序运行在VM上，或后台跑GC 白白浪费了宝贵的CPU和内存资源 Rust在系统编程领域 面临极其强大的竞争对手 嵌入式 本文后面不再涉及现代C++，因为对其了解有限 系统编程小结 • 系统编程是软件行业的基石 • 很多基础性的、平台性的大中型项目…… • ……或隶属于系统编程，或依赖于系统编程 • 系统编程强调底层控制、运行性能和系统安全 • 当前主流的系统编程语言C/C++在内存安全方面有 重大欠缺 零运行时 Minimal Runtime Overhead 系统编程+零运行时+内存安全 • 极小的运行时开销（与C语言相当）

是分组加密算法，实现对称加密，分组长度和密钥长度都为 128 位，对长消息进行加解密时， 若消息长度过长，需要进行分组，如果消息长度不足，则要进行填充。 • 保证数据机密性。 • 算法安全保密强度及相关软硬件实现性能与 AES 相当，该算法不公开，仅以 IP 核的形式存在于芯片 中，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口进行调用。 • 采用该算法已经研制了系列芯片、智能 IC 卡、智能密码钥匙、加密卡、加密机等安全产品，广泛应 用例，也常用于区块链或网络安全密码协议，如SSL/TLS、 VPN。 • 保证数据机密性、真实性和完整性。 • SM2 算法和 RSA 算法都是公钥加密算法，SM2 算法是一 种更先进安全的算法，其性能与安全性优于RSA，在我们国 家商用密码体系中被用来替换 RSA 算法。 • 椭圆曲线可使用更少的运算位数来达成与RSA相等的 安全性 • 椭圆曲线与RSA的安全性都依赖于离散对数问题的复 杂程度 总体来说，80%被利用的漏洞是内存安全问题相关的漏洞； • 密码系统问题发现时间长 • 谷歌： Chromium项目中，超过50%的安全问题发现时间超过1年，约25%超过3年； • Rust： • 内存安全； • 性能与 C 持平。 Rust：解决内存安全问题 Advantages in Programming in Rust Rust China Conf 2022 – 2023, Shanghai, China

Rust 与 HTTP 协议 Rust 对于 HTTP 协议有良好支持： HTTP 协议是以 TCP\TLS\UDP 等各种连接为基础的，非常依赖于高性能的 IO 操作。 利用 Rust 异步实现 HTTP 协议和各种应用程序能得到十分可观的性能提升，并且能降低用户编码的难度。 Rust China Conf 2022 – 2023, Shanghai, China Rust 与 HTTP 协议 ✓ 支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2 ✓ 支持 Client 和 Server ✓ 高性能 ✓ 高可扩展性 Rust China Conf 2022 – 2023, Shanghai, China Rust 与 HTTP 协议 reqwest 是基于 hyper 实现的高性能、易用的 HTTP 客户端库。 ✓ Rust 异步实现 ✓ 支持明文、JSON、Multipart 速度和流量限制：受到资费和网络状况的影响，传输速度和流量需要提供给用户设置。 ➢ 暂停和重试：网络传输需要提供给用户控制启动和暂停的控制手段。 ➢ 功耗：网络传输需要消耗终端设备资源，需要尽可能平衡功耗和传输速度。 ➢ 性能表现：网络传输不能影响到和用户直接交互的前台应用的表现。 Rust 与终端 HTTP 通信场景结合 Part 04 我们当前结合 Rust 和终端通信场景的实践的简单介绍 Rust China

................................................................................... 106 第八章 Rust 性能优化 ............................................................................. 107 第九章 测试与评测 .. for (x = 0; x < 10; x++) { printf( "%d\n", x ); } 设计目的： 1.简化边界条件的确定，减少出错； 2.减少运行时边界检查，提高性能。 当你需要记录你已经循环了多少次了的时候，你可以使用 .enumerate() 函 数。比如： for (i,j) in (5..10).enumerate() { println 式等同于[dependencies]段落， # 不同之处在于，[dependencies]段落声明的依赖用于构建软件包， # 而[dev-dependencies]段落声明的依赖仅用于构建测试和性能评估。 # 此外，[dev-dependencies]段落声明的依赖不会传递给其他依赖本软件包的项目 [dev-dependencies] iron = "0.2" 5.2.3 自定义编译器配置

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 13.4. 性能比较：循环对迭代器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 这个表现形式看起来并不像图 4-3 中的那样，如果 Rust 也拷贝了堆上的数据，那么内存看起 来就是这样的。如果 Rust 这么做了，那么操作 s2 = s1 在堆上数据比较大的时候会对运行时 性能造成非常大的影响。 73/562Rust 程序设计语言 简体中文版 s2 name value ptr len 5 capacity 5 indexvalue 0 h 1 e 2 l 这样就解决了我们的问题！因为只有 s2 是有效的，当其离开作用域，它就释放自己的内存， 完毕。 另外，这里还隐含了一个设计选择：Rust 永远也不会自动创建数据的 “深拷贝”。因此，任何 自动的复制都可以被认为是对运行时性能影响较小的。 作用域与赋值 作用域、所有权和通过 drop 函数释放内存之间的关系反过来也同样成立。当你给一个已有的 变量赋一个全新的值时，Rust 将会立即调用 drop 并释放原始值的内存。例如，考虑如下代

题时能够作出专业的反应和判断，从而提升工作的整体质量。举一个简单例子，每种编程语言都内置了排序 函数： ‧ 如果我们没有学过数据结构与算法，那么给定任何数据，我们可能都塞给这个排序函数去做了。运行顺 畅、性能不错，看上去并没有什么问题。 ‧ 但如果学过算法，我们就会知道内置排序函数的时间复杂度是 ?(? log ?) ；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致的。这意味着我们需要在各种机器上进行测试，统计 平均效率，而这是不现实的。 www.hello‑algo.com 19 ‧ 它无需实际运行代码，更加绿色节能。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。