写的数据，并标记为脏（ dirty ）。 • 当读和写创建的新条目过多，缓存快要塞不下时，他会把 最不常用的那个条目移除，这个现象称为失效（ invalid ）。 如果那个条目是被标记为脏的，则说明是当时打算写入的 数据，那就需要向主内存发送写入请求，等他写入成功， 才能安全移除这个条目。 • 如有多级缓存，则一级缓存失效后会丢给二级缓存。 连续访问与跨步访问 • 如果访问数组时，按一定的间距跨步访问，则效率如何？ 字节，才能避免 浪费读取的带宽。这样的条件实在有点苛刻，毕 竟小彭老师的电脑还不支持 AVX512 。 • 可以用 _mm_stream_si32 指令代替直接赋值的 写入，他能够绕开缓存，将一个 4 字节的写入操 作，挂起到临时队列，等凑满 64 字节后，直接写 入内存，从而完全避免读的带宽。 • 可惜这货只支持 int 做参数，要用 float 还得转换 一下指针类型， bitcast

关键特性 云原生 Cloud-Native Graph Database 支持弹性伸缩，有 效利用硬件资源，高可用，高 可靠，故障自愈，低成本运维 HTAP Hybrid Transactional/Analytical Processing ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel AQL(Atlas Graph Query Language) ，类 SQL 的图查询 语言，内置上百种分析函数， 面向分析师友好，拥抱标准， 基于 openCypher 向 ISO GQL 迈进 实时大图 支持万亿节点存储及流式计算 引擎的结合，最新数据实时入 库构图，为在线业务决策分析 提供有力支撑 AtlasGraph 架构及实现 新一代图技术应用特征简介 Takeaway AtlasGraph i64 u32 u32 string string 定长 变长 高可用技术方案 基于 Chain Replication （ CRAQ ） 算法实现，进行数据副本处理，头 结点写，多结点读，支持读写分离 ，提供更好的并发查询能力 数据高可用实现 Chain Replication 数据高可用方案 服务高可用实现 系统中 Meta ， TS 服务采用主备架 构，基于 Raft 算法实现租约，进行

面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效 / 低质量 / 低效率 / 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021 年 5 月 2021 年 7 月 2021 年 9 月 2021

• github.com/zenustech/zeno ZENO 中的流体仿真，就是基于 OpenVDB 的稀疏体积 • github.com/zenustech/zeno Taichi 也支持稀疏数据结构 • https://yuanming.taichi.graphics/publication/2019-taichi/taichi-lang-slides.pdf 第 4 章：并行与随机访问 是线程局部的，因此对他的访问不需要加锁， 更快。 应用在刚刚的 SNode 系统中 std::unordered_map 不支持 omp parallel for 遍历…… tbb::concurrent_unordered_map 可以 tbb::parallel_for 为了支持 std::unordered_map 先把要遍历的坐标和块 指针放到一个数组里，然后再对这个平坦的数组遍历。 指针数组的话，本来就是平坦的二维数组，直接 指针数组的话，本来就是平坦的二维数组，直接 用 omp parallel for collapse(2) 遍历二维区间。 把 func 捕获为 firstprivate ，从而支持用 lambda 捕获的访问者模式。 实现访问者模式 • 额，总之就是每一层都有一个缓存。 第 5 章：量化整型 使用 int ：每个占据 4 字节 • 记得我第七课说过，一个简单的循环体往 往会导致内存成为瓶颈（

T> • 可以声明类型 T 作为模板尖括号里的参数。除了 类型，任意整数也可以作为模板参数： • template • 来声明一个整数 N 作为模板参数。 • 不过模板参数只支持整数类型（包括 enum ）。 • 浮点类型、指针类型，不能声明为模板参数。自 定义类型也不可以，比如： • template // 错误！ 模板参数：多个模板参数 vector 类型的参数。 • 这里用了 const & 避免不必要的的拷贝。 • 不过，这种部分特化也不支持隐式转换。 为什么要支持整数作为模板参数：因为是编译期常量 • 你可能会想，模板只需要支持 class T 不就行了？反正 int N 可以作为函数的 参数传入，模板还不支持浮点。 • template void func(); • 和 • void func(int ...] = tup; • 利用一个方括号，里面是变量名列表，即 可解包一个 tuple 。里面的数据会按顺序 赋值给每个变量，非常方便。 tuple ：结构化绑定为引用 • 结构化绑定也支持绑定为引用： • auto &[x, y, ...] = tup; • 这样相当于解包出来的 x, y, ... 都是 auto & 推 导出来的引用类型。对引用的修改可以影响到原 tuple

用户找到并了解该包的具体信息。 • /usr/lib/cmake 这个位置是 CMake 和第三方库作者约定俗成的，由第三方库的安装程序 负责把包配置文件放到这里。如果第三方库的作者比较懒，没提供 CMake 支持（由安装 程序提供 XXXConfig.cmake ），那么得用另外的一套方法（ FindXXX.cmake ），稍后细 谈。 Windows 系统下的搜索路径 • / • /cmake/ =/usr/local 则会拷贝到 /usr/local/lib/libtest.so 如果第三方库发懒，没有提供 Config 文件怎么办？ • 绝大多数常用 C++ 库都提供了 CMake 支持（即使他们本身不一定是用 CMake 构建 的）： • /usr/lib/cmake/Boost-1.80.0/BoostConfig.cmake • /usr/lib/cmake/opencv4/OpenCVConfig 但是，也有少数不听话的库，官方不提供 CMake 支持，即安装时不自带 Config 文件。 • 恼人的是，这些不听话的库有些竟然是非常热门的库！例如 Python ， CUDA ， Jemalloc 。 • 为了不影响 CMake 用户体验， CMake 发明了 Find 文件（ FindXXX.cmake ），你不 支持我是吧？我支持你！ Find 文件会在 CMake 安装时负责安装到

允许函数参数为自动推断（ auto ） 未来： C++20 引入协程（ coroutine ）和生成器（ generator ） 未来： C++20 标准库加入 format 支持 跑远了！ • 鉴于 C++20 还没有普遍落地（例如 CMake 不支持 C++20 modules ）因此我们的课程 基于 C++17 标准，有时会谈到 C++20 作为扩展阅读。 C++ 有哪些面向对象思想？ C++ 思想：封装 员一样的构造函数。 • 他会将 {} 内的内容，会按顺序赋值给对象的每 一个成员。 • 目的是为了方便程序员不必手写冗长的构造函 数一个个赋值给成员。 • 不过初始化列表的构造函数只支持通过 {} 或 = {} 来构造，不支持通过 () 构造。其实是为了向 下兼容 C++98 编译器默认生成的构造函数：初始化列表（初始化一部分，剩余的为默认 值） • 这个编译器自动生成的初始化列表构造函 数，除了可以指定全部成员来构造以外， 追求性能时推荐用拷贝构造，因为可以避免一次无参构造，拷贝赋值是出于需要临时修改 对象的灵活性需要。 • 这个函数同样可以由 = delete 和 = default 控制是否默认生成。 • 注： return *this 是为了支持连等号 a = b = c; 编译器自动生成的函数：全家桶 • 其实，除了拷贝构造和拷贝赋值，编译器会自动生成的特殊函数还有这些： • 这在其他面向对象语言中是看不到的。他们分别是什么作用？稍后揭晓。

vcxproj 的生成。 project 的初始化： LANGUAGES 字段 • project( 项目名 LANGUAGES 使用的语言列表 ...) 指定了该项目使用了哪些编程语言。 • 目前支持的语言包括： • C ： C 语言 • CXX ： C++ 语言 • ASM ：汇编语言 • Fortran ：老年人的编程语言 • CUDA ：英伟达的 CUDA （ 3.8 版本新增） CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED 是 BOOL 类型，可以为 ON 或 OFF ，默认 OFF 。 • 他表示是否一定要支持你指定的 C++ 标准：如果为 OFF 则 CMake 检测到编译器不支 持 C++17 时不报错，而是默默调低到 C++14 给你用；为 ON 则发现不支持报错，更安 全。 https://crascit.com/2015/03/28/enabling-cxx11-in-cmake/ 特性。 • 此外，最好是在 project 指令前设置 CMAKE_CXX_STANDARD 这一系列变量，这样 CMake 可以在 project 函数里对编译器进行一些检测，看看他能不能支持 C++17 的特 性。 https://crascit.com/2015/03/28/enabling-cxx11-in-cmake/ 常见误区：小彭老师，我手动添加 -std=c++17 行不行？

英伟达 GTX900 及以上显卡。 • CUDA 11 及以上。 • CMake 3.18 及以上。 我负责监督你学习 第 0 章： Hello, world! CMake 中启用 CUDA 支持 • 最新版的 CMake （ 3.18 以上），只需在 LANGUAGES 后面加上 CUDA 即可启用 。 • 然后在 add_executable 里直接加你 的 .cu 文件，和 图片解释板块和线程 • 如需总的线程数量： blockDim * gridDim • 如需总的线程编号： blockDim * blockIdx + threadIdx 三维的板块和线程编号 • CUDA 也支持三维的板块和线程区间。 • 只要在三重尖括号内指定的参数改成 dim3 类型即可。 dim3 的构造函数就是接受三 个无符号整数（ unsigned int ）非常简单 。 • dim3(x 函数，就会出错 。 分离 __device__ 函数的声明和定义：解决 • 开启 CMAKE_CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 选 项（设为 ON ），即可启用分离声明和定义的支持。 • 不过我还是建议把要相互调用的 __device__ 函数放在 同一个文件，这样方便编译器自动内联优化（第四课讲 过）。 两种开启方式：全局有效 or 仅针对单个程序 只对 main

first; // K 类型 • (*it).second;// V 类型 map 的遍历：用 C++17 range-based loop • 和 vector 等 STL 容器一样， map 也支持 C++17 的 range-based loop 语法进行遍历 。 • for (auto tmp: m) • 由于刚刚说了， map 真正的“元素类型”是 K-V 对，所以这里的 auto 这里说的指针，不光是 T * 指针，还包括 T & 引用， iterator 迭代器，他们都是指针的 变体。 • 而 structural-binding 和 range-based loop 语法支持引用，也非常简单： • for (auto &[k, v]: m) { • v = v2; // 引用比指针还方便，自动解引用。此处等价于迭代器版的 (*it).second = v2; 这里说的指针，不光是 T * 指针，还包括 T & 引用， iterator 迭代器，他们都是指针的 变体。 • 而 structural-binding 和 range-based loop 语法支持引用，也非常简单： • for (auto &[k, v]: m) { • v = v2; // 引用比指针还方便，自动解引用。此处等价于迭代器版的 (*it).second = v2;