器的电脑，他正在渲染 cornell box 的图像， 这个图像在单核上渲染需要 4 分钟。 • 他把图像切成 4 份，每个是原来的 1/4 大小 ，这样每个小块渲染只需要 1 分钟。 • 然后他把 4 个小块发给 4 个处理器核心， 1 分钟后 4 个处理器都渲染完毕得到结果。 • 最后只需将 4 个小块拼接起来即可得到完整 的 cornell box 图像。总共只花了 1 分钟。 图形学爱 1 2 3 4 1 分 15 秒 1 分 30 秒 0 分 45 秒 0 分 30 秒 解决 1 ：线程数量超过 CPU 核心数量，让系统调度保证各个核心始终饱和 • 因此，最好不是按照图像大小均匀等分，而是按照工 作量大小均匀等分。然而工作量大小我们没办法提前 知道……怎么办？ • 最简单的办法：只需要让线程数量超过 CPU 核心数量 ，这时操作系统会自动启用时间片轮换调度，轮流执 15 13 5 解决 2 ：线程数量不变，但是用一个队列分发和认领任务 • 但是线程数量太多会造成调度的 overhead 。 • 所以另一种解法是：我们仍是分配 4 个线程，但 还是把图像切分为 16 份，作为一个“任务”推送到 全局队列里去。每个线程空闲时会不断地从那个 队列里取出数据，即“认领任务”。然后执行，执行 完毕后才去认领下一个任务，从而即使每个任务 工作量不一也能自动适应。

也不会越界。 ndarray ：解决访问越界问题 • 我们采用了“索性分配更大数组”的办法。 • 因此我们现在给 ndarray 的模板加了一个 额外参数，用来控制边界层的大小。 • 这里我们的图像模糊操作需要向外扩张访 问 8 个元素，因此需要把 a 的边界层大小 声明为 8 ，即 ndarray<2, float, 8> 。 ndarray ：解决起始地址对齐问题 有些 SIMD 指令要求地址对齐到一定字节数，否则会 structured grid ）表示，那就是一个插桩操作。 • 插桩的内核（ kernel ）指的就是这个“周围范围”的形状（如右图三个例子） 和每个地方读取到值对修改自身值的权重等信息。 • 个人认为，图像处理中的模糊操作，或者是滤波操作，就属于插桩。有的 插桩内核各轴向是对称的（比如高斯模糊），有的是单单往一个方向延伸 很长（比如径向模糊），有的内核是正方形（箱滤波）。 • 人工智障圈子里好像管这个叫卷积（ 两步走的高斯模糊 两步走的箱型滤波 黑边是因为我们 ndarray 采用的 ghost cell 避免越界，可以手动填充一下这些 ghost cell 为 clamp 之类，不过我们是性能优化课，不是图像处理课所以不卷 了 什么是两步走？ 第 8 章：矩阵与莫顿码 案例：矩阵转置 • 效率很低，为什么？ • 循环是 YX 序的，虽然 b(x, y) 也是 YX 序的没问题，但是 a(y

dim3(n, 1, 1)>>> 的简写而已。 图片解释三维的板块和线程 • 之所以会把 blockDim 和 gridDim 分三维主要是因为 GPU 的业务常常涉及到三维图形学和二维图像，觉得 这样很方便，并不一定 GPU 硬件上是三维这样排列 的。 • 三维情况下同样可以获取总的线程编号（扁平化）。 • 如需总的线程数量： blockDim * gridDim • 如需总的线程编号： 效，可以把数组故意搞成不对齐的 33 跨步来避免。 • 顺便一提，英伟达的 warp 大小是 32 ，而 AMD 的显卡则是 64 ，其他概念如共享内存基本类似 。 第 10 章：插桩操作实战 读写图像 • 首先是读写图像的函数，利用了 stb_image 这个单头文件库。 X 方向模糊 • 然后看实现径向模糊的核函数。 Y 方向模糊 • Y 方向同理。 经典案例： jacobi 迭代 • 相比第七课

运维 ) 准备——工作 流 管理员 ( 运维 ) 准备——工作 流 面向角色 环境描述 环境名称样例 场景介绍 开发工程师 用于日常开发、联调 dev 如果 Java 栈实现灰度能力，可以通过新建环境随时拉 起开发自测子环境 如果采用 Istio + Skywalking 技术栈，通过 Zadig 开启自测模式随时拉起子环境 测试工程师 用于测试手工验证 sit 自主升级环境，选择一个或多个 热部署 1. 查看服务和环境 2. 本地代码热部署到远端 测试验证 变更发布 需求开发 提交代码及 CI 过程 1. 本地编写代码推送到远端分支 1. 本地基于 develop 分支新建分支，在新建的分支上，编写代码 2. 推送代码到自己账号下的代码库 3. GitLab 上创建 MR 2. 自动触发 CI 过程，包括单元 测试，代码风格 检查、代码扫描 。 Sprint

标准库的功能，难免会用到一些第三方库。 • 最友好的一类库莫过于纯头文件库了，这里是一些好用的 header-only 库： 1. nothings/stb - 大名鼎鼎的 stb_image 系列，涵盖图像，声音，字体等，只需单头文件！ 2. Neargye/magic_enum - 枚举类型的反射，如枚举转字符串等（实现方式很巧妙） 3. g-truc/glm - 模仿 GLSL 语法的数学矢量

这里我们是在 func 内部调用了 malloc ，当然我们需要告诉调用者去 free 我们返回的指 针。 • size_t* n 用于额外返回数组的大小，如果不需要也可以不加。 • 例子：读取图像像素值作为数组的 stbi_load 函数（稍后要 stbi_free 释放他返回的指 针）。 函数需要输入或输出数组？分类讨论 • 第三种情况有一个更好的解决方案，那就是分成两个函数： •

resize(4); • void resize(size_t n); vector 容器： resize • 当然， resize 也有一个接受第二参数的重载 ，他会用这个参数的值填充所有新建的元素。 • vector a(4, 233); • 等价于： • vector a; • a.resize(4, 233); • void resize(size_t

[] 和 at() 只是返回引用，不管你是读取还是写入这个引用，函数本身的特性是不变的。 • 唯一的区别是等号在他后面，是往 K 对应的 V 里赋值。 • [] 创建在先， = 写入在后。成功写入了新建的元素。 • at 报错在先， = 写入在后。结果是报错了，没有写入。 写入 map 元素 • map m; • m[“key”] = val; • 写入键值为 “

这时候张心欣蒙着眼来 这里一拉，就会直接拉到地上，臭烘烘的，但至少没影响别人吃饭（释放后，这块内存暂时 没有其他对象，不慎写入这个弱引用，暂时没什么影响）。 2. 星巴克把厕所这块地腾空后，在这里新建了个餐桌，上面坐着其他顾客，在吃饭。那么这时 候张心欣来这里一拉，就会拉到别人碗里，臭烘烘的（释放后，这块内存又被用来存储其他 对象，不慎写入这个弱引用，就写入到其他对象里了）。 3. 星巴克把厕