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    DragonOS中的READ_ONCE()宏和WRITE_ONCE()宏

    DragonOS中实现了与Linux相似的READ_ONCE()宏以及WRITE_ONCE()宏,主要目的在于解决并行计算场景下,编译器错误的优化导致的数据访问错误的问题。...为了保证代码之间不乱序,我们可以使用READ_ONCE()和WRITE_ONCE()宏,告知编译器涉及到的操作之间不能乱序。...阅读这两个宏的源代码之后我们不难发现: // READ_ONCE能保证变量x的读取操作不被乱序,但不能确保对a[0]、a[1]的写入操作不乱序 a[0] = READ_ONCE(x); a[1] = READ_ONCE...(x); // WRITE_ONCE能保证对a[0]、a[1]的写入操作不乱序,但不能确保对x的读操作不乱序。...WRITE_ONCE(a[0], x); WRITE_ONCE(a[1], x); 以上就是对READ_ONCE()和WRITE_ONCE()的简单介绍,如果有任何疑问或意见,可以通过邮件联系我:longjin

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    面试系列-kafka exactly once语义

    将服务器的 ACK 级别设置为-1,可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据,即 At Least Once 语义; 相对的,将服务器 ACK 级别设置为 0,可以保证生产者每条消息只会被...发送一次,即 At Most Once 语义; At Least Once 可以保证数据不丢失,但是不能保证数据不重复;相对的,At Most Once 可以保证数据不重复,但是不能保证数据不丢失。...但是对于一些非常重要的信息,比如说 交易数据,下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失,即 Exactly Once 语义。...幂等性结合 At Least Once 语 义,就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。...即: At Least Once + 幂等性 = Exactly Once 要启用幂等性,只需要将Producer的参数中enable.idompotence设置为true即可。

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    【神经网络搜索】Once for all

    这样的方法扩展性很差并且计算代价太大,所以once for all从这个角度出发,希望能做到将训练和搜索过程解耦,从而可以训练一个支持不同架构配置的once-for-all网络(类似超网的概念),通过从...once-for-all网络中选择一个子网,就可以在不需要额外训练的情况下得到一个专门的子网络。...Contribution 提出了解决以上问题的方法:设计once-for-all网络,可以在不同的网络配置下进行部署。...第一个问题:once-for-all网络长什么样子? once-for-all网络支持深度、宽度、卷积核大小、图像分辨率四个因素的变化。...第二个问题:once-for-all怎样才能同时训练这么多子网络? 由于once-for-all的目标是同时优化所有的子网,所以需要考虑使用新的训练策略。

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