1.2 问题发现 最近做项目过程中，把卡券组装渲染逻辑好好的梳理了一遍，其中仔细研读了【图3】这段模板变量替换逻辑。这是一段老代码，从卡包产品诞生之日起就存在，差不多有十年的时间了。...这段代码逻辑咋一看，并没有什么问题，就是把模板里面两个$ 之间（包含）的变量，用动态数据进行替换。考虑到这是一段极为核心又高频的调用逻辑，于是看看有没有性能优化的空间。...【图3】模板变量替换代码实现 把替换逻辑厘清了之后，第一感觉就是这段代码有性能提升的空间。...因为StringBuilder.append 相对于String.replace 来说，能够减少中间大量String 对象的创建和销毁，能够减少GC的压力，从而降低CPU的负载。...所以，性能好的应用相对于性能差的应用在稳定性方面也更胜一筹。 最后再回到本次文章的主题：是什么让一段20行代码的性能提升了10倍？ 我的回答是：StringBuilder yyds！
今天我们要聊的是“坏味道的代码”给系统性能带来的影响，笔者会给大家展示几个案例，希望能对大家有所启发和帮助。 FGC实战：坏代码导致服务频繁FGC无响应问题分析 问题 网络问题？...3、在写代码过程中尽量使用原项目中已经被广泛使用的公共工具类，尽量不要把自己自创的没有经过项目检验的代码引入工程，即使看起来很简单的一段代码可能给项目引入灾难，除非你有充足的把握了解你代码的底层，比如这个超时的设置问题...后记 Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。...一般将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层。每层优化难度逐级增加，涉及的知识和解决的问题也会不同。...毕竟不是有这么一句话是这么说来着——80%的性能问题都是你写的烂代码导致的，哈哈哈。虽然有点犀利，但是保持良好的编码习惯，合理使用某些可能引起问题的关键字，谨慎使用内存资源，的确能规避很大一部分问题。
www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html 代码中有错误...，关于GpuMat OpenCV代码中没有对其进行操作符运算的重载，所有编译的时候有错误。...对于GpuMat的运算只能调用相关函数才行，后面我嫌麻烦就没有重写 // PSNR.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。.../ Basic OpenCV structures #include // Image processing methods for the CPU...------------------------------------------------" << endl CPU
本文将分享一些在前端开发中通过代码审查发现性能问题的实用案例，并附上代码实例，帮助开发者提高代码质量和性能。 1....通过上述优化，减少了DOM操作的次数，提升了页面性能。 2. 避免不必要的全局变量 全局变量会增加代码复杂性，并可能导致内存泄漏。通过代码审查，我们可以确保尽量避免全局变量的使用，降低性能风险。...优化图片加载性能 大多数前端应用中，图片资源的加载是影响性能的重要因素之一。代码审查可以帮助我们找到加载图片时的性能瓶颈，并加以优化。...： 通过代码审查，发现了不必要的循环嵌套，优化后提高了代码的执行效率，减少了性能瓶颈。...在实际开发中，我们应持续进行代码审查，确保代码质量和性能的持续优化。
标题 本文标题和作者信息 本文题目为基于MLIR的矩阵乘法高性能GPU代码生成：一些早期结果。这说明论文可能还会继续完善，也许是实验或部分还要补充吧。...虽然之前的工作对CPU单核的高性能实现进行了类似的研究，但我们这里的目标是专用的加速器。...然后作者引出本文的思路是基于MLIR这个基础设施来探索一下生成高性能的GPU Tensor Core GEMM代码，并列出了本文的贡献。（可以看出这篇论文是MLIR的一个应用，偏工程方向。 0x4....unrool之后，我们观察到：（1）C 矩阵上的操作现在变得独立于两个紧邻的循环，因此我们现在将C上的操作提到最外面的k循环。...FP16情况下自动生成的代码和CuBlas以及浮点峰值的比较 实验部分大概就是这样，实际上在不同的尺寸和精度（fp32 vs fp16）上，cuBLAS和本文基于MLIR自动生成的kernel性能都互有高低
独立站对AI客服、智能推荐等技术的需求明确，HAI-CPU的算力成本与性能匹配度高。独立站掌握用户数据，便于构建私域流量池，为AI模型训练提供高质量语料。...图片基于腾讯的云推出的HAI-CPU，HAI-CPU是腾讯云推出的一款高性能AI推理芯片，专为人工智能（AI）场景设计，旨在提升AI推理任务的效率和性能。...HAI-CPU在保证高性能的同时，注重能耗优化，能够以更低的功耗完成AI推理任务，适合大规模部署和云端应用。图片跨境电商独立站的高增长性、技术适配性与明确痛点，使其成为AI客服方案的最佳落地场景。...HAI-CPU的高性价比与长文本推理优势，为中小卖家提供了低成本、高效率的解决方案。通过数据驱动与技术创新，AI客服不仅解决了传统客服的痛点，还为行业带来了新的商业价值与增长机会。...图片## HAI-CPU的使用教程那么我们下面就使用HAI-CPU进行一个跨境电商客服助手的搭建操作点击HAI-CPU 进行 高性能应用服务 HAI的体验，进入到页面之后我们点击立即使用我们本次的客服是基于
x86：Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU arm：Qualcomm ® snapdragon ™ 821（MSM8996-AC） 一千万次nop循环c代码如下： int.../calplusloop ---- 如果偏好是自己编写基准工具，在汇编中，然后对编译的机器代码进行反汇编以进行验证。怎么知道CPU实际上在做什么？ 这样做通常是不切实际的，但会尽可能地分享一个案例。...这是用于 CPU 基准测试的，将它与其他工具（例如 sysbench、lmbench）和主动基准测试方法一起使用。 这是使用展开的无操作 (NOP) 循环测量 CPU 时钟速度的过程。...它旨在简单，最大限度地减少由缓存未命中、停顿周期和分支预测错误引起的变化。在尝试更复杂的 CPU 基准测试之前，该结果提供了一个基线。...更信任的一种方法是简单地从 CPU 性能监控单元读取周期计数器（例如，使用 perf），但在虚拟化环境中访问这些计数器的权限有限或无法访问。
而主频睿频则是直接影响CPU性能的因素。 整体CPU性能比较后，我们再来对比一下这两款处理器核显性能。因为轻薄本一般是不配独显的，此时核显的性能更好的话，笔记本的图形处理能力更强，使用体验更好。...这种架构也就是传说中的锐炬Xe显卡，堪比独显级的图形性能直接较上代提升87%。...一款联想笔记本(82CU) 搭载了1165G7，以它在GeekBench上的跑分，对比MX350独显的笔记本，可以看到大部分项目分数基本相同，甚至还有部分项目超过了MX350，也就是说1165G7的图形性能追赶上了...看看实际5800U和1165G7的图形性能跑分也印证了这点，蓝色的1165G7领先很大一段： 1165G7的EU单元数为96，1135G7为80 EUs，两者采用同一种GPU架构，图形性能差别不大，不过都超过...整体来说，目前英特尔处理器版本的笔记本还是更有选择价值，在没有独显的轻薄本上，它更强的核显性能能够大大提升使用体验。所以5800U还是1165G7？轻薄本处理器买哪个好大家心里有答案了吗？
咳咳跑题了…… 在以400亿美元收购Arm的6个月后，这次的大会上，英伟达宣布推出三款基于Arm IP打造的处理器，即全球首款专为TB级加速计算而设计的CPU NVIDIA Grace、全新BlueField...具体来说，基于Grace的系统与英伟达GPU紧密结合，性能将比目前最先进的NVIDIA DGX系统（在x86 CPU上运行）高出10倍。...NVLink，从CPU到GPU连接速度超过900GB/s，相当于目前服务器14倍的带宽速度；从CPU到CPU的速度超过600GB/s。...CPU+GPU+DPU，未来计算的三大支柱 除了备受瞩目的英伟达CPU，英伟达的DPU同样值得关注。...BlueField-2能够卸载相当于30个CPU核的工作负载，而BlueField-3实现了10倍的加速计算性能提升，能够替代300个CPU核，以400Gbps的速率，对网络流量进行保护、卸载和加速。
近日，厦门大学和腾讯优图联合发布了一种基于transformer的端到端的实例分割方法ISTR： ?...代码已经开源在：https://github. com/hujiecpp/ISTR。在类似FPS下，ISTR模型效果超过Mask R-CNN和SOLOv2： ?...ISTR模型的主体网络结构如下所示，其主体思路借鉴了DETR和Sparse R-CNN，其中采用基于CNN的FPN网络作为backbone来作为特征提取器，然后定义一系列learnable query...ISTR的核心点是mask head不是直接预测一个2-D的mask，而是预测的是一个mask embedding，具体做法是基于PCA对sxs大小的mask进行降维，得到维度为l的embedding...ISTR的训练loss也包括三个部分： ? 其中mask loss包括基于mask embeddings的L2 loss和基于2-D mask的dice loss： ?
并基于 CLIP，浙大提出 ActionCLIP，用检索的思想做视频动作识别！性能 SOTA！代码已开源！...最后，它对目标数据集进行端到端的微调，以获得强大的性能。...通过合理吸收时间维度，出现了许多设计良好的网络，如two-stream网络、三维卷积神经网络（CNN）、计算高效的网络和基于Transformer的网络。...然后，提示输入被输入到语言编码器中，这与预训练的语言模型相同。对于视觉模型，基于CLIP的预训练图像编码器，作者采用以下三种类型的视觉提示。...作者实现了新范式 ActionCLIP 的一个实例，它在一般和zero-shot/few-shot动作识别方面都具有优异的性能。
解决方案 2.1 ThunderImage JPEG2JPEG缩略图方案 鉴于此，深维科技推出了基于FPGA+CPU异构计算的解决方案——JPEG2JPEG，通过高性能FPGA分担CPU处理任务，其所带来的优势是...4.2 某视频网站WebP转码方案 上图为某视频网站WebP转码方案的实际案例，我们在云端上的整体性能都是有保障的，虽然云端的CPU为VCPU，在性能上会有些损耗，但整体性能收益一般情况下都会有20倍以上的性能提升...关于深维科技 北京深维科技有限公司（简称深维科技）成立于2016年，由中国顶级FPGA软件和硬件开发人员组成。 公司团队在多媒体处理，HPC应用和异构系统架构设计方面拥有丰富的经验。...致力于成长为领先的异构加速应用领域FPGA计算平台供应商，为更多行业和应用提供支持。 深维科技基于FPGA + CPU的异构计算技术，为数据中心应用提供超高性能的图像和视频处理解决方案和产品。...欢迎将你的技术实践、踩坑与填坑经历、技术与商业创业的思考分享出来，独乐不如众乐。
1、APU Accelerated Processing Unit APU是AMD的一个处理器品牌，它第一次将中央处理器和独显核心做在一个晶片上，它同时具有高性能处理器和最新独立显卡的处理性能。...今天我们看到的情况是所有的手机芯片都必须有 AI 处理芯片了，2020年麒麟9000的出现更是把AI移动端处理器的性能再升一大截。 另外一种趋势，做高性能计算CPU的公司也不甘错过AI的浪潮。...2019年，英伟达在 GitHub 上开源了 NVDLA 编译器的源代码，这是世界上首个软硬件推理平台的完整开源代码，给业界带来了不小的波澜。下图是NVDLA的架构示意。...这里多加一段小八卦，Vivante的创始人叫戴伟进，VSI的创始人叫戴伟民，一句话对这次收购进行总结就是，戴家老大收购了戴家老二。...向量处理器在超级计算机和高性能计算中，扮演着重要角色。基于向量处理器研发AI领域的专用芯片，也是很多公司的选项。例如，前面刚提到Movidius的Myriad2中，就包含了12个向量处理器。
我们都知道，性能最好的代码往往并不是优美直观的代码，往往看起来非常晦涩。下图是 JS 转换字符串到数字的三个方法在 Chrome 下的性能对比。可以看出， + 是最快的方法。...所有的优化都应该基于性能分析（Profiling），凭空想象进行优化是一件很危险并且没有效率的事情。很多你觉得可以优化的点说不定编译器早替你做了，很多你觉得很慢的地方说不定非常快。...Golang提供了非常棒的Profiling工具，可以很容易地得到CPU和内存的Profiling数据。更加赞的是，Golang还提供了工具来可视化这些数据，一眼就可以看出程序的性能瓶颈在哪儿。...一般Golang的性能测试我们会使用Golang提供的Benchmark功能，Golang提供了命令行参数我们可以直接得到测试文件中Benchmark的Profiling数据。不需要添加任何代码。...regionInfoslice 来存储九宫格里的情况，每一次设置数独中格子的值时，我们更新一下regionInfo的信息。
基于 Grace 的系统与 NVIDIA GPU 紧密结合，性能比目前最先进的 NVIDIA DGX 系统（在 x86 CPU 上运行）高出 10 倍。...，还可用于无缝降低来自 PyTorch 或 TensorFlow 等框架的高级 Python 代码。...Poplar 可以将基于 Pytorch、Tensorflow 或 ONNX 的模型转换为命令式、可以兼容 C++ 的代码，支持公司提倡的顶点编程（vertex programming）。...一段时间以来，它一直处于隐身模式，从各种来源获得资金。...基于 RISC 的 AI 加速器 Esperanto Esperanto 成立于 2014 年，并在相当长一段时间内一直处于隐身模式，直到 2020 年底才宣布他们的第一款产品 ET-SoC-1 芯片，
全新独显架构，基于台积电N6 英特尔此次推出了其独立显卡的全新微架构——Xe HPG。 全新的独显将为游戏和创作工作负载提供发烧级的高性能。...能效核可以在不耗费处理器功率的情况下对工作负载进行优先级排序，并通过每周期指令数（IPC）改进功能直接提高性能，这些功能包括： 与英特尔最多产的CPU内核Skylake相比，在单线程性能下，能效核能够在相同功耗下实现...性能核（Performance-core） 英特尔全新性能核微架构，可以突破低时延和单线程应用程序性能的限制。 由于工作负载的代码体积正在不断增长，需要更强的执行能力。...数据集也随着数据带宽的需求提升而大幅增加，性能核显著增速的同时，能够更好地支持代码体积较大的应用程序。 性能核拥有更宽、更深、更智能的架构足以让它成为英特尔有史以来性能最高的CPU内核。...），内置下一代AI加速提升技术，用于学习推理和训练； 减少时延，对大型数据和代码体积较大的应用程序提供更好的支持。
在业内看来，两大收购案的结束，意味着全球半导体巨型并购潮将告一段落。严苛的全球芯片厂商合并案监管审查以及半导体增速周期放缓，或将使更多的巨头转向“捕捉”市场上的中小芯片公司。...收购赛灵思 AMD在数据中心的野心不可小觑 AMD和赛灵思都是美国老牌芯片公司，分别成立于1969年和1984年。 2020年10月，两家公司签订合并协议，AMD将收购赛灵思全部股权。...数据显示，英伟达在高端独显市场的占有率超过80%，在算力芯片这条赛道上难逢敌手。随着自动驾驶、AI、元宇宙（AR/VR等）等产业的持续繁荣，资本市场对英伟达的未来寄予了更高的期望。...类似的，英伟达在数据中心领域主打的芯片路线是“GPU+CPU+DPU”，为此英伟达先是花费69亿美元收购了以色列网络设备商Mellanox，后于2021年的GTC大会上正式推出面向数据中心大规模人工智能和高性能计算应用的自研...CPU——基于Arm架构的Grace芯片。
和酷睿CPU的命名传统一样，Arc 3面向「主流游戏」，Arc 5可用于「性能游戏」，Arc 7则针对「硬核性能游戏」。...Xe-HPG架构在针对视频硬编解码的Xe媒体引擎部分基于Xe-LP架构进行全面增强。...动态功率共享指的是在CPU或GPU任何一方更需要功率的情况下，能够将功率进行动态分配的机制。...超级算力则是在某些应用中同时结合核显和独显的算力，比如视频降噪、超分辨率等可以并行的任务，按照视频帧进行切分后就可以合理分配给不同的算力模块，这个分配过程主要考量的是负载的延迟敏感度、吞吐量、性能要求、...游戏性能测试的结果大概和英伟达的桌面端显卡GTX 1050差不多，但游戏的帧率并不能反映完全反映显卡的性能，比如细节的设置、游戏场景的选择、CPU和内存的匹配都会影响实际帧率。
为此，他就发表了一篇博文回忆了过去一些印象深刻的项目，并感谢Kaggle给他这样一个平台： 我断断续续在Kaggle上跑了七年，这真是一段旅程。 Kaggle不仅仅是网站或竞赛。...对于喜欢数据科学和机器学习的人来说，这是一生的经历。 除此之外，他还是一个数独爱好者，多次获得国家冠军，最高排名第8。...2020年亚洲数独锦标赛银牌得主 来介绍一下作者本作——Vopani，真名叫做Rohan Rao，来自印度，是H2O.ai的数据科学家，毕业于印度孟买理工学院应用统计学专业。 ?...而H2O.ai是一家成立于2012年，总部位于硅谷的开源软件公，该公司拥有一个数据科学和机器学习的开源平台H2O。据介绍称，一半的世界五百强公司都在使用这个平台。 除此之外，他还是一个数独爱好者。...他曾获得7次全国数独冠军，5次全国拼图类冠军，4次时代数独国家冠军，2020年亚洲数独锦标赛银牌得主。 目前数独世界排名在第23名，最佳成绩到过第8名。 ? 果然，优秀的人一定不只一个地方优秀。
---- 传统挖矿木马检测方案包含三个维度 1.静态检测：基于字符串常量、特征检测规则和文件hash的检测方法； 2.动态检测：基于矿池网络连接行为的检测方法； 3.主机层检测：云主机资源异常占用的检测方法...---- BinaryAI引擎检测挖矿木马 基于BinaryAI引擎的挖矿木马检测技术，是腾讯安全科恩实验室联合腾讯安全能力运营团队基于人工智能（AI）方法推出的全新挖矿木马检测解决方案。...组件名称 计算资源 组件说明 XMRig CPU 最常见的Linux平台门罗币挖矿代码 cpuminer CPU 多线程CPU挖矿 Ufasoft CPU 比特币挖矿 FPGAminer CPU 比特币挖矿...相比传统的挖矿木马静态检测方案，解决了漏报率高的问题，而且因为方案不同的设计原理，具有较好的独报能力。...---- 关于腾讯科恩实验室 腾讯安全科恩实验室(Keen Security Lab of Tencent)成立于2016年1月，作为腾讯集团旗下一支国际一流的信息安全团队，在桌面端安全、移动终端安全等基础安全领域有十多年的积累
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