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 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 / 高成 本： 人淹没在系统的海洋里，无数平台手工切换 高人效 / 高质量 / 高效率 / 低成 本： 人在系统之外 / 上，复杂性下沉到单一平台 希望 工程师不再花时间在开发写代码之外的脏活累活，比如服务部署、找环境，服务编排等 Infra 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策

第三届中国 Rust 开发者大会 使用 Rust 构建 LLM 应用 夏歌 SECTION TITLE SECTION TITLE 我们能不能直接用 Rust • 训练 • 推理 • AI 应用相关的工具 • WASI-NN spec • WasmEdge 已经支持 Pytorch 、 TensorFlow Lite • WASI-NN 2.0 比如 Langchain Rewrite 围绕 LLM 生态封装相应的 Rust 框 架，让开发者能够使用简单的 Rust 写 应用 如何用 Rust 实现的 构建和部署 AI 相关工作流的 serverless 平台 • 上传 Rust function ，平台负责将 Rust 编译成 Wasm ，并运行在 WasmEdge 安全容 器中 • 平台封装了一些常用 LLM 和 SaaS 的 API ，并发布成了 crate ，比如 ChatGPT 、 telegram 、 GitHub 、 Discord 、向量数据库比如 qdront 。 • 整个 serverless 平台是为 Rust 和 WebAssembly 设计的 视频演示如何使用 serverless 的方式部署 一个 PR review 机器人。 待插入视频，大概是 2 分钟的录屏 Talk is cheap, show me the code!

第三届中国 Rust 开发者大会 应用 waPC (rust) 做软件测试工具 Alan poon 潘泳权 大家好！ @rustropy_gaming ruito_89 PhoTto / image / chart Webassembly Procedures Call waPC 协议标准化了本机代码调用 WebAssembly 和 WebAssembly 调用本机代码的通信 (messaging) rust to compile wasm and send to wasm mock server • Let Wasm Mock Server send http request • 升级平台能解决不一致的问题 • Each rust file can be compiled into wasm separately • Won’t exhaust memory • A test

第三届中国 Rust 开发者大会 利用 Rust 重塑移动应用开发 陈东 Aaron Chen CTO AccountLabs Rust China Conf 2023 2023 移动应用开发有那些选择？ 1. Native 2. Flutter 3. React Native ？ 利用 Rust 重塑移动应用开发 React Native is an open-source reload - Rendering Engine 利用 Rust 重塑移动应用开发 跨平台开发的优势和局限性 Pros: - Fast - Single Codebase - Third-party support (Javascript better than Dart) 利用 Rust 重塑移动应用开发 跨平台开发的优势和局 限性 Cons: - Performance - Native utilize - Existing Codebase 跨平台开发到到底 应该跨什么？ UI or Logic ? 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust 在移动端应 用的价值 Rust is the only advanced choice for cross platform development. 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust 的特点 Why Rust? -

第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 本科就读加州大学圣地亚哥分校，毕业时长两年半， Rustacean 在 华为 目前正在使用 Rust 开发并行调度框架等模块。 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 crates and their incompatibility with mobile environment Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 区别于多线程编程模型，它带来以下优势：  任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源  更可控的线程数  单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte  任务切换时间

线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 温馨提示： 1. 会用到第二讲（ RAII 与智能指针）里的知识 2. 课件中一部分代码是基于 milliseconds 是 duration 的类型别名 这里我们创建了 double_ms 作为 duration 的别名 跨平台的 sleep ： std::this_thread::sleep_for • 可以用 std::this_thread::sleep_for 替代 Unix 类操作系统专有的的 usleep 接受一个时间点的 sleep_until ，表示让当 前线程休眠直到某个时间点。 第 1 章：线程 进程与线程 • 进程是一个应用程序被操作系统拉起来加载到内存之后从开始执行到执行结束的这样一个 过程。简单来说，进程是程序（应用程序，可执行文件）的一次执行。比如双击打开一个 桌面应用软件就是开启了一个进程。 • 线程是进程中的一个实体，是被系统独立分配和调度的基本单位。也有说，线程是 CPU 可

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。 企业级数据解决方案专家 为建行、工行、交行、招行、上交所、深交所、中国人寿等 70+ 银行证券保险 企 国信通产业集团等电力能源行业提供数据智能产品解决方案及长期服务。 海致专注为政府、金融、能源等客户提供大数据处理、分析、挖掘服务，在互 联网技术基础上，打造专业、易用的企业级大数据实战应用产品及解决方案。 北京中关村总部 武汉运维中心 深圳研发中心 上海应用中心 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 Federation ）“ 2021 年 CCF 科 学技术奖科技进步卓越奖”。 伴随市场对于知识图谱应用的不断深入，图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显，海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关，解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题，提出了基于图缩减的高效分析方法，并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 中国电子学会发布的《

单文件非关系型数据库 • Wisecondor - 生物信息 CNV 分析 • mdsn - A Multi-address DSN(Data Source Name) parser. TDengine 应用开发组 • Python/Rust/Go 连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 • 第三方数据源接入 • BI 系统接入 https://taosdata.com/ https://github ），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表  支持 Schemaless 写入  支持从 Kafaka, MQTT, OPC, PI System 以及文 件直接导入  数据源导入时，可定义规则引擎 TDengine: 与上下游应用的关系 TDengine = Time-Series Database + Caching + Data Subscription + Stream Processing Shell: Command

线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 为什么需要模板函数（ template ） • 避免重复写代码。 • 比如，利用重载实现“将一个数乘以 编译慢的原因找到了……因为他们用了大量的模板 。 模板的应用：编译期优化案例 • 在右边这个案例中，我们声明了一个 sumto 函数，作用是求出从 1 到 n 所有 数字的和。 • 用一个 debug 参数控制是否输出调试信 息。 • 但是这样 debug 是运行时判断，这样即 使是 debug 为 false 也会浪费 CPU 时 间。 模板的应用：编译期优化案例（续） • 因此可以把 debug 留了调试用的打印语句，后者则完全为性 能优化而可以去掉打印语句。 • 后者其实在编译器看来就是 • if (false) std::cout << ... • 这样显然是会被他自动优化掉的。 模板的应用：编译期分支 • 更进一步，可以用 C++17 的 if constexpr 语法，保证是编译期确定的分支： • （下一讲会深入分析编译器的工作原理） 模板的难题：编译期常量的限制 •

因此硬件出于安全，预取不能跨越页边界，否则可能会触 发不必要的 page fault 。所以我们选用页的大小，因为本 来就不能跨页顺序预取，所以被我们切断掉也无所谓。 • 另外，我们可以用 _mm_alloc 申请起始地址对齐到页边 界的一段内存，真正做到每个块内部不出现跨页现象。 手动预取： _mm_prefetch • 对于不得不随机访问很小一块的情况，还可以通过 _mm_prefetch _mm_malloc(n, aalign) 可以分配对齐 到任意 a 字节的内存。他在 这个头文件里。是 x86 特有的，并且需要通 过 _mm_free 来释放。 • 还有一个跨平台版本（比如用于 arm 架构） 的 aligned_alloc(align, n) ，他也可以分配对 齐到任意 a 字节的内存，通过 free 释放。 • 利用他们可以实现分配对齐到页面（ 4KB 知道，这不一定意味着这项改动是错的：有可能要配合多个改动一起上，才能有正面效果。 • 性能优化我们需要尝试所有的排列组合，而不能使用控制变量法，否则无法发现这种组合拳 。 用 stream 直写，进一步优化写入带宽 可以看到应用了分块 + 预取 + 直写的 x_blur ，和直写的拷贝一样快了。虽然 这里 loadu 重复加载了同样的地址可能还有可优化之处，但既然唯一的瓶颈 已经变成了内存带宽，那我们的缓存优化任务应该是完成了。