好久不见, 最近忙于应聘, 好长时间没有写新的文章了, 但实际上屯了好几篇半成品, 预计未来更新频率会逐渐恢复.
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
而根据这两个阶段而不同的操作方法，就会产生多种io模型，本文只讨论select，poll，epoll，所以只引出三种io模型。
nginx 利用 rewrite 屏蔽IE浏览器 1. 四种理论的I/O模型 1） 调用者（服务进程）： 阻塞： 进程发起I/O调用，如果调用为完成，进程被挂起休眠，不能再执行其他功能 非阻塞：进程发起I/O调用，被调用的函数完成之前，依然可以执行其他功能 2） 被调用函数或过程（系统调用I/O读写操作） 同步： 函数或功能被进程调用时，不立即返回值，直到此调用完成 异步： 函数或功能被进程调用时，不能立即完成则返回未完成
1. 四种理论的I/O模型 1） 调用者（服务进程）： 阻塞： 进程发起I/O调用，如果调用为完成，进程被挂起休眠，不能再执行其他功能 非阻塞：进程发起I/O调用，被调用的函数完成之前，依然可以执行其他功能 2） 被调用函数或过程（系统调用I/O读写操作） 同步： 函数或功能被进程调用时，不立即返回值，直到此调用完成 异步： 函数或功能被进程调用时，不能立即完成则返回未完成状态，完成后通知调用进程 3）四中理论模型
移动AI与端上推理已经不是一个新鲜话题，阿里巴巴开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN（Mobile Neural Network），用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型，进行推理预测。出于实时性、保护用户隐私、降低服务器负载的需求，算法工程师会将服务端上由PyTorch/ TensorFlow / Caffe 训练的模型，转成端上推理引擎MNN所使用的格式，调用MNN在移动端上进行推理，也就是在移动端上部署。
高可用数据库系统常常使用用数据复制来达到容错的目的。Active-passive和active-active复制算法都是严重依赖于时延，网络常常成为性能的主要瓶颈。从某种意义上说，这些技术旨在最小化副本之间的网络通信。然而，下一代网络的出现，以期高吞吐低延迟的特性，使得需要重视这些假设。
零拷贝是一种计算机操作，其中计算机的操作系统减少了在从一个应用程序到另一个或从应用程序到操作系统的数据传输过程中所需的数据复制次数。这种技术尤其在处理大量数据时非常有用，因为它可以显著减少CPU的使用率，减少上下文切换，以及减少数据在系统中的传输时间。
在阻塞模式下，相关方法（如ServerSocketChannel.accept和SocketChannel.read）会导致线程暂停。当没有连接建立或没有数据可读时，线程会处于等待状态，尽管此时线程不占用CPU资源，但线程本身处于闲置状态。
你无法优化代码；优化是针对特定的条件来实现的。当条件改变时，你的优化反而可能会变为瓶颈。这时仔细审查你对这些条件的假设，其中也许就蕴藏着解决方案的关键。
最近越来越认为，在讲解技术相关问题时，大白话固然很重要，通俗易懂，让人有想读下去的欲望。但几乎所有的事，都有两面性，在看到其带来好处时，不妨想想是否也引入了不好的地方。
纹理抗锯齿主要是指在计算机图形学中，减少或消除图像中由于纹理映射导致的锯齿效应的技术。常见的有以下几种：
本文整理了阻塞I/O模型、非阻塞式I/O、I/O复用（select和poll）、信号驱动式I/O（SIGIO）、异步I/O原理知识点。
这个过程涉及到 4 次上下文切换以及 4 次数据的复制，并且有两次复制操作是由 CPU 完成。但是这个过程中，数据完全没有进行变化，仅仅是从磁盘复制到网卡缓冲区。
我们都知道unix世界里、一切皆文件、而文件是什么呢？文件就是一串二进制流而已、不管socket、还是FIFO、管道、终端、对我们来说、一切都是文件、一切都是流、在信息交换的过程中、我们都是对这些流进行数据的收发操作、简称为I/O操作(input and output)、往流中读出数据、系统调用read、写入数据、系统调用write、不过话说回来了、计算机里有这么多的流、我怎么知道要操作哪个流呢？做到这个的就是文件描述符、即通常所说的fd(file descriptor)、一个fd就是一个整数、所以对这个整数的操作、就是对这个文件（流）的操作、我们创建一个socket、通过系统调用会返回一个文件描述符、那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作、不能不说这又是一种分层和抽象的思想、
「线程一直等待数据，数据没有完全加载到内存的期间，线程处于阻塞状态；直到数据完成拷贝以后，线程才结束阻塞状态」
elasticsearch提供的一种复制索引的API。可以在集群内进行索引的复制，也可以跨集群进行索引的复制。
操作系统的存储空间包含硬盘和内存,而内存又分成用户空间和内核空间。以从文件服务器下载文件为例,服务器需要将硬盘中的数据通过网络通信发送给客户端,大致流程如下:
RHI是Render Hardware Interface的缩写，虚幻引擎通过RHI把各个平台的图形API包装成统一接口，供上层渲染来使用，让业务不用过多的关注API细节（实际还得关注RHI细节）。从代码结构上来看，RHI封装的比较贴合于现代的图形API(vulkan, metal, DX12)，也支持opengl/opengles。这个接口是广义上的概念，不仅指C++的纯虚基类，也包括一些全局变量，全局函数等，具体形式就像下面RHI.h头文件这样：
分布式缓存对应于CPU的模型有如下的关系,我们知道,CPU跟内存的关系中间还有三级高速缓存L1,L2,L3.L1最靠近CPU内核,CPU在进行数据处理的时候一般是先把内存的数据复制到L1中进行处理,把处理结果恢复到内存中,所以多CPU多线程中会有数据复制不一致的问题.
零拷贝机制(Zero-Copy)是在操作数据时不需要将数据从一块内存区域复制到另一块内存区域的技术,这样就避免了内存的拷贝,使得可以提高CPU的。零拷贝机制是一种操作数据的优化方案,通过避免数据在内存中拷贝达到的提高CPU性能的方案。
关于 Vulkan 的学习，网上有一篇很火的文章：《Vulkan in 30 minutes》。
在现在这个大数据时代下，IO的性能问题更是尤为突出，IO读写已经成为应用场景的瓶颈，不容我们忽视，今天，我们就深入了解下Java IO在高并发，大数据场景下暴露出的性能问题.
IO的阻塞与同步 IO即输入/输出（Input/Output）。每个应用系统都少不了交互，或多或少都会产生数据，而它们的核心：IO，其性能的发展明显落后于 CPU 。对于高性能、高并发的应用系统来说，回避IO瓶颈进而提升性能是至关重要的。 阻塞与非阻塞 一般来说，IO模型可以分为阻塞/非阻塞及同步/异步。先从简单的阻塞/非阻塞模型说起。 阻塞IO：用户进程发起IO操作后，必须等待IO操作完成才能继续运行。通信协议中的 Socket 编程，为了简单起见，也使用的这种方式。但这种方式会造成CPU大量闲置，系
根据IDC的相关数据统计，2018年全球的数据复制存储市场规模就已经超过了500亿美金，而其中而作为数据复制技术重要应用场景的数据备份和恢复软件市场的规模也同样蔚为可观。今天，我们就来聊聊5种常见的数据复制技术。
数据是当今Web，移动，社交，企业和云应用程序的流行货币。确保数据始终可用是任何组织的头等大事。几分钟的停机时间可能会导致收入和声誉严重损失。
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP，主打高效、准确的“听歌识曲”，“扫描识别MV”功能，这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge )，可以减少计算时间，改善用户体验，但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力，例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
MySQL复制是一个基于日志的异步复制系统，允许一个MySQL服务器实例（源服务器或主服务器）将数据更改复制到一个或多个其他MySQL服务器实例（复制服务器或从服务器）。
Span是.NET中引入的一种重要数据结构，它允许直接操作内存而无需复制数据。它指向连续内存空间，支持托管堆、原生内存和堆栈。Span是类型安全的泛型结构，提供了高性能的内存操作方式。它的引入解决了在处理大数据量时产生的性能和内存开销问题。Span可以用于数组、字符串和任何实现IReadOnlyList<T>接口的对象。
下图是根据同步、异步、阻塞、非阻塞四个指标总结的Linux下四个象限的I/O通信模式。
阻塞 IO, 非阻塞 IO, 同步 IO, 异步 IO 这些术语相信有不少朋友都也不同程度的困惑吧? 我原来也是, 什么同步非阻塞 IO, 异步非阻塞 IO 的, 搞的头都大了.。后来仔细读了一遍。
在介绍零拷贝的IO模式之前，我们先简单了解下传统的IO模式是怎么样的？
在数据处理和传输过程中，拷贝操作是必不可少的。然而，随着数据量的不断增长，拷贝操作的开销和资源消耗也变得越来越大。
在开始讨论数据复制之前，我们需要一个理由为什么要进行数据复制？数据复制显然会给应用带来更高的复杂性，那么我们给出最大理由就是数据复制可以备份数据，使得节点挂掉的时候，保证数据不被丢失，应用还可以使用，而不仅仅因为这个，数据复制还会给我们带来一个更好读性能的提升，因为请求可以分发到不同节点，读取数据，而不是局限在一个节点，除了这两个，还有一个比较隐性的选择，如果是多地的复制，还可以减少对使用者的延迟。所以我们选择了数据复制，在下面的讨论当中，我们有一个前提，不考虑数据分区，而是假设数据集足够少。
时间回到2011年，Hadoop作为新生事物，在阿里巴巴已经玩得风生水起，上千台规模的"云梯"是当时国内名声显赫的计算平台。 这一年，Hadoop的好兄弟HBase由毕玄大师带入淘宝，开启了它的阿里之旅。从最初的淘宝历史交易记录，到去年的支付宝消费记录存储在线历史存储统一；从蚂蚁安全风控的多年存储演进，到HBase、TT、Galaxy的大数据激情迭代；HBase在阿里经历过年轻的苦涩，释放过青春的活力，也付出过成长的代价。几代人的不懈努力下，五年陈的HBase开始表现出更成熟、更完善、更丰富的一面，成为公司内部被广泛使用的存储产品之一。 经过阿里集团内部的锤炼，集团将这个技术红利输送给广大阿里云客户。现已推出云数据库HBase产品，支持海量的PB级的大数据存储，适用于高吞吐的随机读写的场景。
大白话解释，零拷贝就是没有把数据从一个存储区域拷贝到另一个存储区域。但是没有数据的复制，怎么可能实现数据的传输呢？其实我们在java NIO、netty、kafka遇到的零拷贝，并不是不复制数据，而是减少不必要的数据拷贝次数，从而提升代码性能
《Life of a Pixel》内容讲的是开发者编写的 web 内容（也就是通常所说的 HTML+CSS+JS 以及 image、video 等其他资源）渲染为图形并呈现到屏幕上的整个过程。我将其演讲内容分为以下三个部分，第一个是静态渲染过程，讲述一个完整的从 content 到 pixel 的渲染过程；第二个是动态更新过程，讲述浏览器如何高效更新页面内容。
请注意，以上回答是基于一般情况下的假设，具体的实现方式可能因环境和配置的不同而有所差异。
计算机系统(A computer system) 是由硬件和软件组成的，它们协同工作运行程序。不同的系统可能会有不同实现，但是核心概念是一样的，通用的。
完整教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第62章 STM32H7的MDMA，DMA2D和通用DMA
内核态:指的是操作系统层面的资源调度,例如内存分配,进程/线程管理调度,硬件驱动,io中断等等.
大家都知道在计算机执行程序的时候每条指令都是在cpu中执行的，那么执行指令的同时势必会有读取和写入的操作，那么这样就引申出了一个问题。那么在程序运行时数据的存储是在计算机中的主存中（物理内存）的而内存的读取和写入的速度与cpu的执行指令速度相比差距是很大的，这样就造成了与内存交互时程序执行效率大大降低，因此在cpu中就有了高速缓存。
机器之心报道 编辑：张倩 在强化学习研究中，一个实验就要跑数天或数周，有没有更快的方法？近日，来自 SalesForce 的研究者提出了一种名为 WarpDrive（曲率引擎）的开源框架，它可以在一个 V100 GPU 上并行运行、训练数千个强化学习环境和上千个智能体。实验结果表明，与 CPU+GPU 的 RL 实现相比，WarpDrive 靠一个 GPU 实现的 RL 要快几个数量级。 深度强化学习是一种训练 AI 智能体的强大方法。然而，如何将强化学习应用于多个智能体或高维状态、观察结果、行动空间等复杂
以上这些技术设计使 Kafka 既可以作为高吞吐的消息队列,也可以作为低延迟的发布-订阅系统,性能非常优异。
OpenGL PBO（Pixel Buffer Object），被称为像素缓冲区对象，主要被用于异步像素传输操作。PBO 仅用于执行像素传输，不连接到纹理，且与 FBO （帧缓冲区对象）无关。
数据湖仓库架构的普及性持续增加，这一点毫不令人惊讶。它们无缝集成数据湖和数据仓库的优点的潜力，承诺为数据处理和分析带来变革性的体验。然而，这种方法也存在缺陷。本文检验了这些挑战，如查询性能和高成本，并确定了帮助数据湖仓库解决它们的新技术。
OpenStack Swift是一个分布式对象存储系统，它可以为大规模的数据存储提供高可用性、可扩展性和数据安全性。Swift是OpenStack的一个核心组件，它允许用户将大量的数据存储在云上，并且可以随时访问、检索和管理这些数据。
Vulkan是一个用于图形和计算设备的编程接口，Vulkan是一个跨平台的2D和3D绘图应用程序接口（API），最早由科纳斯组织在2015年游戏开发者大会（GDC）上发表。
Redis是一种开源的高性能键值对存储数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景。为了提高可用性和数据的冗余备份，Redis提供了主从复制（Master-Slave Replication）功能。本文将深入探讨Redis主从复制的原理、配置和使用方法。
上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间，以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现，也就是推算所谓的内存带宽，博客的最后我们计算了在GPU上单线程计算立方和的程序的内存带宽，发现其内存带宽的表现是十分糟糕的，其所使用的内存带宽大概只有 5M/s，而像GeForce 8800GTX这样比较老的显卡，也具有超过50GB/s 的内存带宽 。
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