RustBelt - Rust 的形式化语义模型第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Outline Background • RustBelt Project • Rust Types Overview Rust Semantics • Type System • The own Predict • Exclusive Ownership & Mutable Borrow0 码力 | 21 页 | 2.63 MB | 1 年前3
Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台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 测试 | 部署 | 发布 服务三:设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 以前:面向代码片段的串行交付 现在:面向多个服务编排的产品级自动化并行交付 服务一: 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务二: 服务定义 | 构建 | 部署 | 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 的事情。 1 0 0 % 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前3
KubeCon2020/大型Kubernetes集群的资源编排优化0 码力 | 27 页 | 3.91 MB | 1 年前3
Borsh 安全高效的二进制序列化安全高效的二进制序列化 Daniel Wang @ NEAR Borsh • 运行、编码效率 • 确定性 • 跨平台兼容性 二进制序列化的问题 Binary Object Representation Serializer for Hashing • 字节级别确定性 • 执行速度快 Borsh • 轻量级 • 每一个对象与其二进制表示之间都存在一个双射映射 • 不同的对象的二进制表示一定不同 benchmark 执行速度 benchmark • 编译后的体积更小 • borsh 序列化后的二进制更精简 轻量级 序列化结果体积对比 Borsh 基本用法 Case Study NEAR 智能合约 Case Study Solana 智能合约 Case Study • non self-describing • 保证序列化后的二进制唯一性和确定性 • 主要序列化规则 Borsh Borsh 规范 • 整数采用低字节序( little endian) 存储 • 对于动态长度的集合,先用一个 u32 存储集合 size • 对于原本无序的集合(如 hashmap ),存储时使用 key 的字典序排序 Borsh 规范 let a: [u32; 5] = [1, 2, 3, 4, 5]; let a = vec![1, 2, 3, 4, 5]; let solar_distance0 码力 | 21 页 | 3.35 MB | 1 年前3
Rust 异步并发框架在移动端的应用 - 陈明煜第三届中国 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 Contents #2 社区并发框架介绍以及与移动端的不适配性 Introduction to third party Runtime 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: 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 : 10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架, 只提供异步所需的基本特性: Future async / await Waker asyn c Future Waker poll Syntax sugar0 码力 | 25 页 | 1.64 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程CUDA 开启的 GPU 编程 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 前置条件 • 学过 C/C++ 语言编程。 • 理解 malloc/free 之类的概念。 • 熟悉 STL 中的容器、函数模板等。 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 .cpp 一样。 https://www.nvidia.cn/docs/IO/51635/NVI .1_chs.pdf CUDA 编译器兼容 C++17 • CUDA 的语法,基本完全兼容 C++ 。包括 C+ +17 新特性,都可以用。甚至可以把任何一个 C++ 项目的文件后缀名全部改成 .cu ,都能编 译出来。 • 这是 CUDA 的一大好处, CUDA 和 C++ 的关 系就像 C++ 和 C 的关系一样,大部分都兼容 ,因此能很方便地重用 C++ 现有的任何代码库0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前3
Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 - 赵梓淇Async Rust 可观测性的灵丹妙药 赵梓淇 Bugen Zhao Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Async Rust 的优势 • 异步编程的共同优势 • async/await 关键字 • 用户态调度 • Async Rust 的独特优势 • Ownership 与 Lifetime • 无栈协程 Async Rust 回顾 Rust 的无栈协程抽象 — Future Async • 通过 poll 驱动的状态机 • 组合嵌套为调度单元: Task • async fn 语法糖 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性: Future 灵活的可组合性 • 任意定制 Poll 的执行逻辑 (Join / Select / Timeout) • 动态的调用关系 • 痛点:观测与调试工具无法理解灵活的执行逻辑 • Backtrace0 码力 | 37 页 | 8.60 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅TBB 开启的并行编程之旅 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求: 64 位( 32 位时代过去了) 至少 2 核 4 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) CMake0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - Zeno 中的现代 C++ 最佳实践Zeno 中的现代 C++ 最佳实 践 项目地址: https://github.com/zenustech/zeno by 彭于斌( https://github.com/archibate ) Zeno 节点系统 1.0 Zeno 节点系统 2.0 • Zeno 2.0 所在的分支: https://github.com/zenustech/zeno/tree/zeno2 • Zeno Zeno 1.0 所在的分支: https://github.com/zenustech/zeno/ Zeno 中的基本类型 • IObject 一切对象的公共基类。 • INode 一切节点的公共基类。 多态的经典案例 • IObject 具有一个 eatFood 纯虚函数,而 CatObject 和 DogObject 继承自 IObject ,他 们实现了 eatFood 这个虚函数,实现了多态。 注意这里解构函数( ~IObject )也需要是虚函数 ,否则以 IObject * 存储的指针在 delete 时只 会释放 IObject 里的成员,而不会释放 CatObject 里的成员 string m_catFood 。所以 这里的解构函数也是多态的,他根据类型的不同 调用不同派生类的解构函数。 多态用于设计模式之“模板模式” • 这样之后如果有一个任务是要基于 eatFood0 码力 | 54 页 | 3.94 MB | 1 年前3
新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人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。 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 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 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产生的新的技术方向,满足人们对更大规模、更复 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 CCF0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前3
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