论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.15352.pdf
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现，在该系统中，优步（Uber）上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今，该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器，自其建立以来，已净减少了超过 12 万个内核的分配，从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步（Uber），我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载，如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
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本文作者高洋，目前在商汤科技高性能计算组担任总监，对于并行计算颇有心得。本篇为高洋写给高性能并行计算的初学者，核心内容是教初学者用科学手段测量硬件的理论指标。有了这个指标，就能对硬件的能力上限有更深入了解，知道优化工作做到了什么程度，是否还有上升的空间。 此篇干货满满，如果你对高性能计算感兴趣，本篇绝对不可错过。 这个系列的第一篇文章，先谈点轻松的，常用CPU架构浮点峰值的理论计算和实测。做性能优化，先要知己知彼，了解自己优化的CPU的能力上限。这样优化做到什么程度，心里会有数。 本文只介绍Inte
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教程完整下载地址：http://forum.armfly.com/forum.php?mod=viewthread&tid=45785 第2章 示波器操作说明及其介绍 本章节主要讲解示波器
之前一直在写一些算法怎么优化，包括算法逻辑甚至是更加底层一些的文章，但是测试工作都做得比较随意，也就是粗略的比较时间。最近准备学习一下矩阵乘法的优化，觉得这种比较方式实际上是看不出太多信息的，比如不知道当前版本的算法在某块指定硬件上是否还存在优化空间。因此，这篇文章尝试向大家介绍另外一个算法加速的评判标准，即算法的浮点峰值（gflops）。
前言： 在面试的时候，经常遇到有应聘者说自己的职业规划是向性能测试工程师发展。对此说一下我的看法，希望对刚接触性能测试的同行有所帮助。 其实真正做过性能测试的都知道，平时遇到的性能测试需求大都比较简单，只要掌握一门性能测试工具的使用基本就能完成任务。那么掌握一种性能测试工具一般用多长时间呢？ 以loadrunner为例，大约5-10个小时我就可以教会一个稍微有点性能测试基础的人上手使用——换句话说，把十个小时就能达成的目标作为职业发展方向，是不是要求太低了点呢？而且，多数小公司都不做性能测试，只有规
与IT领域中的很多事情一样，将应用迁移到云中没有通用的方法。实际上，企业基于很多因素选择自己的应用迁移路径——从应用寿命到应用是由外部还是内部开发，都会影响将应用迁移到云中的方式。 将应用迁移到公有云时，大多数IT组织选择“直接迁移”(lift-and-shift)方式或者对应用进行重构。尽管这两种方式都有各自优势，但在制订云迁移战略时，组织应该仔细选择。 正如其名，“直接迁移”方式选取内部应用并将其复制到云中，并不对架构或设计进行修改。 与此同时，重构方式，同样称为应用重构，涉及到在将应用迁移到云之前对应
参考文档： Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf
之前在阅读Ansor论文的时候（https://zhuanlan.zhihu.com/p/390783734）我就在想这样一个问题，既然Ansor是在人为指定的推导规则下启发式的生成高性能的Scheduler模板。那么这个算子生成的Scheduler模板是否可以反过来指导我们写程序呢？嗯，然后我就开启了这个实验，但最近因为工作的事情delay得厉害，终于在这个周末抽出时间来更新这个实验结果并且记录了这篇文章。由于笔者只对GEMM的优化熟悉，这里就以优化X86的GEMM为例子来探索。希望这篇文章能为你带来启发，文章所有的实验代码都放到了https://github.com/BBuf/tvm_learn ，感兴趣的可以点个star一起学习（学习TVM的4个月里，这个工程已经收到了快100star了，我很感激）。
在这之前想必大家对ab(http)与abs(https)也有一些了解，我们今天不去看ab和abs,SuperBenchmarker(sb.exe)是一个压测工具，他是一个受Apache Benchmark的启发，他会在终端窗口为我们显示最终的结果，同时也会在web界面生成一个动态结果。SuperBenchmarker(sb.exe)可以在Windows或者Mac上运行(尚未在Linux上进行测试)，他可以安装.NET4.52+或者.NET Core2.0+。
MindSpore 自动并行提供了 5 维的并行方式：数据并行、算子级模型并行、Pipeline 模型并行、优化器模型并行和重计算，并且在图编译阶段，有机融合了 5 个维度的并行。这 5 维并行方式组合起来构成了盘古的并行策略。
单位每年都会举行运动会，有一个2000m长跑的项目，大约每年报名人员为男选手40人，女选手20人，只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑，所以至少需要6场比赛。
腾讯WeTest的手游性能分析工具Cube已经完成了全新改版！支持了更多手游引擎，随着腾讯内部腾讯手游质量标准第11版的产生，Cube也同步更新了机型标准，Cube在测试报告中增加了更多的“彩蛋”~快来了解吧！
目前大多数游戏使用的都是Unity引擎，所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要，而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。
本文一共分析了三个案例，分别介绍并发系统中的共享资源并发访问、计算型密集型任务缓存访问 、单一热点资源峰值流量问题和解决方案。 Q1：订票系统，某车次只有一张火车票，假定有1w个人同时打开12306网站来订票，如何解决并发问题？ A1： 首先介绍数据库层面的并发访问，解决的办法主要是乐观锁和悲观锁。 乐观锁 假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。 乐观锁使用一个自增的字段表示数据的版本号（或者timestamp），更新的时候检查版本号是否一致，比如数据库中版本号为4，更新时版本号使用
腾讯云计费方式分为基础计费、增值服务计费和免费试用。其中基础计费包括语音通话额直播、视频通话和直播，增值服务主要为云端录制，采用旁路直播推流的方式使用云直播的能力并提供全程录制功能，录制的文件可以存储到云点播平台。
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL，这是一种新的云托管选项，可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量，峰值需求靠租用解决”，它可以根据负载变化来扩展容量，试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
在云计算客户的拓展过程中，会面临客户的各种需求。其中最常见的需求包括，如何在云计算上构建客户的业务系统，搭建基础架构；另外一个就是如何实现客户数据的高效存储，包括存储新产生的用户数据，以及将现有的用户数据平滑迁移到云计算上来，提供更方便，更快捷的访问。
我的笔记本电脑CPU还可以，在TensorFlow等库的加持下，这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年，即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现，发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时，我非常震惊。
本周正式开始了贪心算法，在关于贪心算法，你该了解这些！中，我们介绍了什么是贪心以及贪心的套路。
人工神经网络是如今最成功的人工智能(AI)算法，它的基本构成是按照我们大脑真实神经网络的处理模式，一般来说，隐藏层越多，越复杂，网络精度就越高。但基于计算机运行的人工神经网络会消耗惊人的能量和时间，而且它的效率远不及人类的大脑运算能力。为了提高AI算法的效率，科学家们将目光转向如何令AI系统能够像人脑一样处理信息，即如何让这个系统在结构成分上更像大脑？
雷锋网 AI 研习社按，CVPR 2018 图像压缩挑战赛（CLIC）结果已经出炉，腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。（腾讯音视频实验室凭借在 CLIC 中 PSNR 指标第一在雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目「AI 影响因子」中增加 10 分。）
执行此步骤是为了修复条形码(barcode,细胞的标识)中偶尔出现的测序错误，从而使片段与原始条形码相关联，从而提高数据质量。16bp条形码序列是从“I2”索引读取得到的。每个条形码序列都根据正确的条形码序列的“白名单”进行检查，并计算每个白名单条形码的频率。我们试图纠正不在白名单上的条形码，方法是找出所有白名单上的条形码，它们与观察到的序列之间的2个差异(汉明距离（Hamming distance）<= 2)，并根据reads数据中条形码的丰度和不正确碱基的质量值对它们进行评分。如果在此模型中，未出现在白名单中的观察到的条形码有90%的概率是真实的条形码，则将其更正为白名单条形码。
什么是弹性伸缩？ 弹性伸缩（Elastic Scaling）是根据业务需求和策略，自动调整其弹性计算资源的管理服务，达到优化资源组合的服务能力。在业务量上升时增加计算能力，当业务量下降时减小计算能力，
MACS全称是Model-based Analysis of ChIP-Seq，是使用的最广泛的peak calling软件之一，其基本原理简介如下
原文名：《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》 2004年
本文介绍由美国生物科技公司Calico Life Sciences的Han Yuan 和 David R. Kelley共同通讯发表在 Nature methods 的研究成果：单细胞ATAC-seq（scATAC）在研究表观遗传景观中的细胞异质性方面具有巨大前景，但由于数据高维性和稀疏性的特点，scATAC的分析仍然面临重大挑战。为此，作者提出了一种基于DNA序列的卷积神经网络方法(scBasset)来对scATAC数据进行建模。实验表明，通过利用可及性峰值下的DNA序列信息和神经网络模型的表达能力，scBasset在scATAC和单细胞多组数据集的各种任务中展现了最先进的性能，包括细胞类型识别、scATAC去噪、数据集成和转录因子活性推断。
在上一篇文章性能专题：一文搞懂性能测试常见指标中，已经介绍了，在开展性能测试时，各个维度的常见性能指标项有哪些。
研究意义：这项工作介绍了一种理解睡眠中信息加工的无创方法。我们的结果表明，慢波振荡（slow oscillation, SOs）提供了时间地形的事件框架：与睡眠其他相对local的活动模式相比，长程信息流（flow）显著增加。这些发现表明，在理解SOs如何通过促进长程、有效的沟通来解除故障网络中记忆巩固方面，有了概念性的飞跃。这项研究将促进进一步探讨，了解大脑振荡如何单独地以及在嵌套节律中促进网络沟通，以及研究这些特性如何变化，并预测临床人群和老年人的缺陷模式。
混合云架构融合了私有云和公有云，如何部署混合云已经成为IT圈里面最热门的话题之一。大部分数据中心团队都发现这种架构在技术上具有极大的挑战，这些挑战主要源于各种工具的不成熟和云产品的快速发展。 出于各种原因，IT团队需要将云资源同时分配在私有云和公有云上，从而产生了混合云。其中首要原因是云爆发。云爆发指应用运行在私有云或数据中心中，当私有云计算能力达到顶峰时按需加入公有云资源。除此之外还有经济原因，公有云能降低资源开销，同时也能降低维护成本。 解决峰值业务的访问 对企业来说，在公有云服务提供商(如亚马逊云服务
原文链接 / https://blog.hotstar.com/vp9-encoding-journey-so-far-e1153ab488db
在世界最快超级计算机的竞争中，美国击败了纪录保持者——国内的神威太湖之光，再次居首。
CVPR 2018 图像压缩挑战赛结果已经出炉，腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。
案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。
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大概去年这时候，写过一篇文章：浅谈容量测试与容量规划：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9630846.html
5G之所以能有极高的速率，主要依靠4个武器：频率带宽、帧结构、调制编码、MIMO。
LinkedIn 的技术栈由数千个不同的微服务以及它们之间相关联的复杂依赖项组成。当由于服务行为不当而导致生产中断时，找到造成中断的确切服务既具有挑战性又耗时。尽管每个服务在分布式基础架构中配置了多个警报，但在中断期间找到问题的真正根本原因就像大海捞针，即使使用了所有正确的仪器。这是因为客户端请求的关键路径中的每个服务都可能有多个活动警报。缺乏从这些不连贯的警报中获取有意义信息的适当机制通常会导致错误升级，从而导致问题解决时间增加。最重要的是，想象一下在半夜被 NOC 工程师吵醒，他们认为站点中断是由您的服务引起的，结果却意识到这是一次虚假升级，并非由您的服务引起。
本文以国内某快消品企业X公司自动化立体仓库规划设计为例，通过EIQ -ABC 分析法，对客户全年订单数据进行分析，在剔除异常过高数据后，详细对其出库数据进行了EQ/EN分析、整零比分析、拣选IQ/IK分析，得出了立体仓库整箱拣选策略。与此同时，再结合其他设计基础参数对其库容量和系统流量进行了预测，最终完成了立体仓库的整体规划。
大脑区域之间的相互作用随着时间的推移而变化，这可以用时变功能连接(tvFC)来描述。估计tvFC的常用方法使用滑动窗口，并提供有限的时间分辨率。另一种替代方法是使用最近提出的边中心方法，这种方法可以跟踪成对大脑区域之间共同波动模式的每时每刻变化。在这里，我们首先研究了边时间序列的动态特征，并将其与滑动窗口tvFC (sw-tvFC)中的动态特征进行了比较。然后，我们使用边时间序列来比较自闭症谱系障碍(ASD)受试者和健康对照组(CN)。我们的结果表明，相对于sw-tvFC，边时间序列捕获了快速和突发的网络水平波动，这些波动在观看电影期间同步。研究的第二部分的结果表明，在CN和ASD中，大脑区域集体共同波动的峰值振幅的大小(估计为边时间序列的平方根(RSS)是相似的。然而，相对于CN, ASD中RSS信号的波谷到波谷持续时间更长。此外，高振幅共波动的边比较表明，网络内边在CN中表现出更大的幅度波动。我们的研究结果表明，由边时间序列捕获的高振幅共波动提供了有关脑功能动力学中断的细节，这可能被用于开发新的精神障碍生物标志物。
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