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 构建 | 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 | YAML/ 托管场景接入流程优化 UX/UI 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE 插件 / 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 发布 AI 增强解决方案 企 业 开 放 性 、 A I 能 力 增 强

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。 和 CUDA_ARCHITECTURES 也有 这两种方式，我一般推荐直接设置全局的 CMAKE_CXX_STANDARD 即可应用到全部 add_executable/add_library 的对象上，比较方便。 进一步：核函数调用核函数 • 从 Kelper 架构开始， __global__ 里可以 调用另一个 __global__ ，也就是说核函数 可以调用另一个核函数，且其三重尖括号 。这样 分配出来的地址，不论在 CPU 还是 GPU 上都是一模一样的，都可以访问。而 且拷贝也会自动按需进行（当从 CPU 访 问时），无需手动调用 cudaMemcpy ，大 大方便了编程人员，特别是含有指针的一 些数据结构。 注意不要混淆 • 主机内存 (host) ： malloc 、 free • 设备内存 (device) ： cudaMalloc 、 cudaFree

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。 1 cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.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 图像。总共只花了 1 分钟。 图形学爱好者：我看中的是多核，目的是加速比，如果是单核，那多线程对我无用！ 某互联网公司：我看中的是异步，目的是无阻塞，即使是单核，多线程对我也有用。 因特尔开源的并行编程库： TBB https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4842-4398-5_2 安装 TBB • Ubuntu: • sudo apt-get

C++ 进阶：模板元编程 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 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。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.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 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 2” 这个 功能，需要： 为什么面向对象在 HPC 不如函数式和元编程香了？ 这个例子要是按传统的面向对象思想，可能是这样： 令 Int, Float, Double 继承 Numeric 接口类并实现 ，其中 multiply(int) 作为虚函数。然后定义： Numeric

性能优化 之 无分支编程 Branchless Programming by 彭于斌（ @archibate ） 两种代码写法：分支 vs 三目运算符 两种使用方式：排序 vs 不排序 测试结果（均为 gcc -O3 ） 测试结果可视化 图表比较：分支 vs 无分支 分支 无分支 0 0.01 0.02 0.03 耗时（越低越好） 乱序 有序 • 传统的分支方法实现的

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。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.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 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 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 分离该 线程——意味着线程的生命周期不再由当 前 std::thread 对象管理，而是在线程退 出以后自动销毁自己。 • 不过这样还是会在进程退出时候自动退出 。 解构函数不再销毁线程：移动到全局线程池 • 但是 detach 的问题是进程退出时候不会 等待所有子线程执行完毕。所以另一种解 法是把 t1 对象移动到一个全局变量去， 从而延长其生命周期到 myfunc 函数体外 。

lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 10. C++ 异常处理机制的前世今生 我们都要认真鞋习哦 我们都要认真鞋习哦 第一章：读取与写入 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 ! map 查找元素的两个接口 • map v]: m) { v = v2; } 纹丝不动 ~ • 如果你想让你对局部变量 v 的修改，能对原本 map 中的 v 生效，就要得到 v 的指针， 因为只有指针是浅拷贝的，是可以远程修改另一个对象的。 • 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 v]: m) { v = v2; } 未初 始化 • 如果你想让你对局部变量 v 的修改，能对原本 map 中的 v 生效，就要得到 v 的指针， 因为只有指针是浅拷贝的，是可以远程修改另一个对象的。 • 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

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） • OBJC ：苹果的 Objective-C （ 3 3.16 版本新增） • OBJCXX ：苹果的 Objective-C++ （ 3.16 版本新增） • ISPC ：一种因特尔的自动 SIMD 编程语言（ 3.18 版本新增） • 如果不指定 LANGUAGES ，默认为 C 和 CXX 。 https://cmake.org/cmake/help/latest/command/project.html 常见问题： LANGUAGES 改进： mylib 作为一个对象库 https://www.scivision.dev/cmake-object-libraries/ 对象库类似于静态库，但不生成 .a 文件，只由 CMake 记住该库生成了哪些对象文件 改进： mylib 作为一个对象库 https://www.scivision.dev/cmake-object-libraries/ 对象库类似于静态库，但不生成 .a

* 重新认识 SOA * * * * 结构体的内存布局： AOS 与 SOA • AOS （ Array of Struct ）单个对象的属性紧挨着存 • xyzxyzxyzxyz • SOA （ Struct of Array ）属性分离存储在多个数组 • xxxxyyyyzzzz • AOS 必须对齐到 2 的幂才高效， 解决：手动池化 • 声明为 static 变量，这样第二次进入 func 的时候还是 同一个数组，不需要重复分配内存。 thread_local 表示 如有多个线程，每个线程保留一个 tmp 对象的副本， 防止多线程调用 func 出错。 • 返回时（或者进入时）调用 tmp.clear() 清除已有数据。 由于 vector 的特性，他只会把 size() 标记为 0 并调 用其成员的解构函数，而不会实际释放内存（

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。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.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 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 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 引用。 • > g++ -c hello.cpp -o hello.o • > g++ -c main.cpp -o main.o • 其中使用 -c 选项指定生成临时的对象文件 main.o ，之后再根据一系列对象文件进行链接 ，得到最终的 a.out ： • > g++ hello.o main.o -o a.out 为什么需要构建系统（ Makefile ） • 文件越来越多时，一个个调用