Rust并行编译的挑战与突破 李原 2022年5月28日 • 相关浅谈 • Rust并行编译的挑战与突破 • 从并行编译到并行程序设计 • Rust社区与并行编译 目录 相关浅谈 Rust编译速度之殇 编译器设计造成编译速度缓慢 · 单态化 · 借用检查 · 宏展开 · MIR优化 ... Rust规模编译速度慢于C++ Rust编译速度之殇 提升编译效率成为近年社区重点工作 提升编译效率成为近年社区重点工作 并行编译或成下一代编译效率突破利器 2017-2021，Rust编译速度已提升一倍以上 Rust社区编译器性能工作组 Rust编译器并行化 Cargo多crate并行 二进制生成并行 更多更好的并行化？ Rust编译器架构 语法树生成 宏展开 命名解析 泛型解析 类型检查 借用检查 单态化 二进制生成 增量编译系统 底层数据 结构 Rust语言编译器结构总览 考虑内部编译流程并行化 Mutex与RwLock rustc profileing 数据 · 代码复杂度及健壮性 · benchmark资源限制 · profileing成本 ... 收益 > 代价？ Rust并行编译的挑战与突破 挑战：消减共享数据结构效率损失 共享数据结构的性能损耗问题 基于条件编译的共享数据结构实现 缺点：用户需自行生成编译器 挑战：消减共享数据结构效率损失 Specailization ——

金融风险预测与管理：开发金融风险分析 工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标 受众自动生成创意广告文案和宣传语，提高广 告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 用简单的话来解释一下这个数据集 其他常用中文指令 Prompts（指令） 跨学科融合：将“舆论分析”概念与其他领域的最新具有突破性的理论深度结合，提出极其具有创新的交叉领域的十个问题。 探索“舆论分析”概念的基础理论、哲学基础或科学原理等深层次原理，提出挑战这些基础的前所未有的突破性十个问题。 舆论分析这个概念在最前沿科技或理论中的潜在应用，列出十个充满想象力和震撼性，前所未有的应用。 如果要量 Meta成立四个专门研究小组来分析DeepSeek R1的工作 原理，并基于此改进其大模型Llama 。 • 英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。 DeepSeek R1引发全球关注 推理能力：核心突破，专项升级  推理能力 • 强化学习驱动：DeepSeek R1-Zero 是首个完全基于强化学习（RL） 训练的推理模型，无需任何监督微调（SFT）步骤，打破传统模型依 赖大量标注数据的惯例。DeepSeek-R1

社交：社交媒体、直播、社区、互动 创建包含多样化元素的知识库 从元素库中随机选择元素 强制联系 创意整合 将随机选择的元素强制性地联系起来 基于随机组合生成新的创意概念 极端假设策略（EHS）：突破思维界限 �EHS的理论基础： EHS借鉴了“逆向思维”和“假设性思考”的概念，开发了以下策略： �EHS实施步骤： 1. 识别常规假设：列出在特定领域被广泛接受的假设 2. 生成极端假设：将这些假设推向极端或完全颠覆 创新方案构思：在多重约束下寻找创新解决方案 5. 约束重构：必要时重新定义或调整约束条件 应用示例 约束条件设定 约束间矛盾分析 制定多个具有挑战性的限制条件 识别约束之间的潜在冲突 创造性妥协探索 约束突破思考 寻找满足所有约束的创新解决方案 探索创造性地绕过或重新定义约束 任务：用多重约束策略来设计一款创新的智能家居产品。 （1）核心问题：设计一款多功能智能家居设备 （2）约束条件： ▪ 关键项目：[列举项目名称、目 标、结果及自己的角色]影响力： [项目如何推动了部门或公司目 标的实现，具体成果如何体现] 成就展示 未来规划 成就展示部分应突出个人和团队在过 去一年的创新、突破及贡献，提示语 设计应侧重： • 团队贡献 • 创新与突破 • 个人荣誉 未来规划部分是年终总结的重点，旨 在为新的一年设定明确的目标和发展 方向。提示语设计应关注以下要点： • 目标设定 • 行动计划 • 个人成长

社交：社交媒体、直播、社区、互动 创建包含多样化元素的知识库 从元素库中随机选择元素 强制联系 创意整合 将随机选择的元素强制性地联系起来 基于随机组合生成新的创意概念 极端假设策略（EHS）：突破思维界限 �EHS的理论基础： EHS借鉴了“逆向思维”和“假设性思考”的概念，开发了以下策略： �EHS实施步骤： 1. 识别常规假设：列出在特定领域被广泛接受的假设 2. 生成极端假设：将这些假设推向极端或完全颠覆 创新方案构思：在多重约束下寻找创新解决方案 5. 约束重构：必要时重新定义或调整约束条件 应用示例 约束条件设定 约束间矛盾分析 制定多个具有挑战性的限制条件 识别约束之间的潜在冲突 创造性妥协探索 约束突破思考 寻找满足所有约束的创新解决方案 探索创造性地绕过或重新定义约束 任务：用多重约束策略来设计一款创新的智能家居产品。 （1）核心问题：设计一款多功能智能家居设备 （2）约束条件： ▪ 关键项目：[列举项目名称、目 标、结果及自己的角色]影响力： [项目如何推动了部门或公司目 标的实现，具体成果如何体现] 成就展示 未来规划 成就展示部分应突出个人和团队在过 去一年的创新、突破及贡献，提示语 设计应侧重： • 团队贡献 • 创新与突破 • 个人荣誉 未来规划部分是年终总结的重点，旨 在为新的一年设定明确的目标和发展 方向。提示语设计应关注以下要点： • 目标设定 • 行动计划 • 个人成长

Diffusion 和 Midjourney 这两大图像生成系统 的出现，极大地拓展和加速了 LLM 在计算机视觉领域的应 用，它们突破了传统图像生成方式的局限，仅需要用户提供 文字描述，就可以生成高质量的数字艺术作品。它们的图像 生成质量、样式多样性和用户便捷性都是极大的突破。这为 广大的个人用户和创意行业提供了强有力的工具，彻底改变 了数字艺术内容的创作方式。同时，它们也引发了人工智能 在创作领域的伦理和法律讨论。LLM GPU 的巨大需求，跻身市值万亿美元俱乐部；  主要芯片供应商开发了不受出口管制影响的替代产品；  在 ChatGPT 的带领下，生成式 AI 的应用在图像、 视频、编码、语音等领域取得了突破性的进展，带动了 180 亿美元的风险投资和企业投资。 O'Reilly 发 布 的 “ 2023 Generative AI in the Enterprise”报告显示：  54% 的 模型的可行分发机制。不过在大型语言模型 (LLM) 领域却并非如此，这些 模型只能通过 API 获取。并且这些模型的开源替代品没有表现出相同水平 的性能，特别是在它们遵循人类指令的能力方面。 然而，一项意想不到的研究突破和泄露的模型版本彻底改变了这一现状。 2023 年 3 月，Meta 宣布了它的大语言模型 LLaMA，该模型的一大优势是 能运行在单张显卡上。当时 Meta 没有开源 LLaMA，而是通过邀请制的方

势就丢失了。所 以我们肯定还是会维持⼀个精简⾼效的组织。我觉得⼀个核⼼判断是
AGI
不需要那么多⼈。⽽且⻓期 来看，真的“拔掉了数据”之后，GPT-6
⽔平之后的模型完全可以⾃我进化，这样才能突破⼈类已有 能⼒的边界。
海外独⻆兽：你怎么看追平
GPT-4
的难度和时间？
杨植麟：Benchmarking
刷到
GPT-4
⾮常简单，但是达到它的实际效果肯定有难度的，⽽且靠的不只 ⾏程到底是什么样的，直接整 理出来⼀个报销⽂档。 ⼜或者有好⼏篇英⽂论⽂，你想对他做⽐较、分析，Kimi
智能助⼿都可以利⽤它的⻓⽂本能⼒，去很 好的完成任务。
如果放到五年前，AI的这些技术突破⸺帮你筛选简历、去挑选实习⽣，我认为是完全 不可想象的。如果我们看历史的发展，这⾥⾯其实有⼀些偶然性，也有⼀些必然性，我愿意称之为是 偶然中的必然。 在2022到2023的时间点，我们刚好具备 我觉得这个是⼤概率会发⽣的事情。 张鹏：OpenAI
在你眼⾥是⼀个⽐较好的
AGI
的组织形态的样板吗？它有什么是你觉得对的？有哪些 可能也未必是最好的？ 杨植麟：⾸先从结果上来讲，OpenAI
肯定做出了⾮常⼤的突破。如果没有这个公司，我觉得可能⼈类 的进程都会不⼀样。 如果再深⼊下讨论的话，⼀个好的组织⾸先需要很⾼的⼈才密度，然后所有⼈都应该有⼀个共同的
vision（愿景），能够很⾼效地聚焦围绕⼀个

谈如何构建易于拆分的单体应⽤ 郑渊 腾讯公司 ⾼级⼯程师 ⽬ 录 微服务架构的困境与突破 01 建模：通过表象看本质 02 基于go-kit构建易拆分的单体应⽤ 03 总结 04 微服务架构的困境与突破 第⼀部分 微服务架构的困境与突破 01 Monolith to Microservices To move from Monolithic to Microservices consider ? (2) Business Logic+Data Interface (3) Database (1) User Interface (4) Infrastructure 微服务架构的困境与突破 ➢ 服务拆分难 • 模块职责不清晰，模块之间耦合严重，⾯向数据库交 互，循环依赖等等，导致服务拆分困难：1.0版本， 2.0版本，3.0版本...... （初期缺乏设计） ➢ 服务维护成本⾼ （职责划分和架构选型不 合理，为了微服务⽽微服务） • 监控，告警，CI/CD，服务治理，分布式追踪等基础 设施不完善，维护成本⾼（⾃建—>云原⽣） 02 困境 MVC架构 微服务架构的困境与突破 ➢ 构建合理的业务模型（Monolith or Microservice） 1. 建模⽅法不只有领取驱动设计-DDD，还有⽤例驱动 设计-UDD等； 2. 并不是开始进⾏微服务拆分的时候才⽤到对应的建

大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力的关键支撑技术，人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命，为高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 市场推广创新——让过去很难得到的东西可以得到  商业模式创新——让过去很昂贵的东西变得很便宜甚至免费 DeepSeek正是符合这四种创新模式的完美例子 25 颠覆式创新的四种方式政企、创业者必读 DeepSeek-R1突破了大模型Scaling Law瓶颈 导致大模型悲观论 认为大模型的能力无法进一步得到质的提升 开辟强化学习新范式 从预训练Scaling Law转变为强化学习Scaling Law 大数据+大参数+大算力的 DeepSeek-R1和GPT-4o不是同一个物种政企、创业者必读 快思考 慢思考 快 慢 人类真正智力表现 的形式 直觉经验型 速度快、准确性低 GPT、DeepSeek-V3擅长的 思考方式 推理能力获得突破的关键是学会了「慢思考」 例：课堂提问 快问快答  长思维链强大的推理能力是真正人类智力的体现  预训练大模型是人记忆和学习的能力，推理模型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力，实现了真正的慢思考

Redis混合存储型实例简介 Redis混合存储型实例是阿里云自主研发的完全兼容Redis协议和特性的混合存储产品。通过将部分冷数据存储 到磁盘，在保证绝大部分访问性能不下降的基础上，大大降低了用户成本并突破了内存对Redis单实例数据量的 限制。 与Redis高性能内存型实例差别 Redis混合存储型实例中，所有的Key和经常访问的Value被保存在内存中，保证绝大部分访问请求的最高性能 多变的硬件选择，配合独特的 QoS模块，使综合硬件性价比达到最高。 产品优势 简单易用 完全兼容Redis协议，用户无需修改任何代码。 大容量 突破内存容量限制，单实例最高可支持TB级别的数据容量。 高性能 Redis混合存储型实例的绝大部分热点请求直接从内存获取，其性能与高性能内存型实例完 全一致。 基于其冷 型实例，内存中保留热门直播间的数据，不活跃的直播间数据被自动存储到磁盘上，可以达到对有限 内存的最佳利用效果。 电商类应用 电商类应用往往有大量的商品数据。使用Redis混合存储型实例，可以轻松突破内存容量限制，将大 量的商品数据都存储到Redis混合存储型实例中。在正常业务请求中，活跃的商品数据会留在内存中 ，而不活跃的商品数据会逐渐交换到磁盘上，可以免受内存不够的困扰。

。 ” 触发模型自解释能力 可能偏离核心目标 从 “ 下达指令 ”到 “ 表达需求 ” 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 学会问问题和挑选答案的能力时代 AI生成循环边界：突破框架 融合百家 AI：与人工智能中的学习 模型和认知结构紧密相关， 反映了其受限于现有算法 和数据。 认知：与哲学、认知科学 中的认知框架和自指性理 论相连，探讨了AI在生成 过程中如何受限于其既有 边界：与康德的认识论和 复杂系统理论中的边界效 应相关，表明AI在认知和 生成过程中受限于其系统 结构和复杂度边界。 智能体知识生成边界的探索 仅仅评估模拟生成的有效性是不够的，更核心问题在于理解智能 体能否突破既有知识框架，完成创造性知识生成。通过构建测量 体系和分析创新条件，探索智能体如何推动知识生成从常规化迈 向创新化。 智能体知识循环边界的研究 智能体在长时间对话中常表现出“知识循环边界”，即生成内容 育、科研和创新领域推动知识生成模式从常规化迈向创新化。 多轮交互中，智能体容易触及认知边界，表现为生成内容的固 定化和信息增量的终止。实验显示，高收敛性提示语导致内容 趋于一致，而非收敛性提示语和多样化设计能突破逻辑循环。 结合自适应反馈和递进式提示链，可推动智能体生成新内容， 避免知识循环，拓宽智能体的生成空间，为人机共生系统中的 深层交互与创新实践提供新路径。 结合自适应反馈和递进式提示链 让AI生成优质内容