Roofline 性能模型是一个以吞吐量为导向的性能模型，在 HPC 领域广泛使用。它于 2009 年在加州大学伯克利分校开发。模型中的“roofline”表示应用程序的性能不能超过机器的能力。...Roofline 性能模型会考虑到这一点，可以在同一个图表上显示应用程序的多个函数和循环。 算术强度 (AI) 是 FLOPS 和字节之间的比率，可以针对程序中的每个循环进行提取。...如果我们发现我们的应用程序受计算绑定（即具有高算术强度）并且低于峰值标量单核性能，我们应该考虑强制向量化并将工作分发到多个线程上。相反，如果应用程序的算术强度低，我们应该寻求改善内存访问的方法。...请注意，Roofline 图表使用的是对数刻度。 Roofline 方法可以通过在同一个图表上打印“之前”和“之后”的点来跟踪优化进度。...使用 AVX2 指令启用最内层循环的自动向量化。 总结来说，Roofline 性能模型可以帮助： 识别性能瓶颈。 指导软件优化。 确定优化何时结束。 相对于机器能力评估性能。
1.3 使用示例 ? 此时多了一个Map Nav的应用。 ? ? ? ? 2. 补充说明（机器翻译） 常问问题 1 是什么让Anbox与Shashlik或Genimobile等其他项目不同？...像Shashlik 或Genimobile这样的项目使用模拟器来运行Android环境。模拟器创建一个完整的模拟系统，它有自己的内核等，而Anbox在与主机操作系统相同的内核下运行Android系统。...6 Anbox无法在我的设备上启动。我做错了什么？ 最有可能的不是你的错。Anbox仍处于早期阶段，并且在各种不同的系统中没有太多的测试覆盖率。...如果Anbox没有为您启动，请按照 此处的说明进行操作并提交错误报告，以便开发人员可以查看问题。 7 你说Anbox是收敛的。它今天在手机上运行吗？...Anbox目前没有做的一件事是对快照使用适当的限制。现在它只有在安装在所谓的快照模式中时才可用，它会禁用任何限制。这是我们将在未来几个月与上游合作的事情，以使我们的快照完全受限。
如果您希望确认您的代码对 1.7 干净，在 C 中使用： #define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION 在支持#warning 机制的编译器上，如果您没有定义符号...在 v1.23 中弃用 如果没有设置策略，释放时会发生什么 一种罕见但有用的技术是在 NumPy 之外分配一个缓冲区，使用PyArray_NewFromDescr将缓冲区包装在一个ndarray中，然后将...下面是可能需要更改默认设置的最常见情况： 我正在为本地使用构建 NumPy 我不打算将构建结果导出给其他用户，也不打算针对与主机不同的 CPU 进行优化。...以下是可能需要更改默认设置的最常见情况： 我正在为本地使用构建 NumPy 我也不打算将构建导出给其他用户或针对与主机不同的 CPU。...如果用户在构建过程中指定了特定的基线特性，但在运行时机器甚至不支持这些特性，会怎么样？
OpenAPI 的核心是一个机器可读的文档，用于描述 API 中可用的 Endpoint（端点）。它不仅包含有关参数、请求和响应的信息，还包含其他元数据，例如属性描述、与安全相关的元数据等。...它会在运行时为您的 ASP.NET Core 终端节点生成一个 OpenAPI 文档。端点的形状（例如其方法、路径、请求、响应、参数等）都源自您的应用程序代码。...，我在这些抽象之上构建了一个自己的库，以便为我自己的 API 添加其他功能。...如果这对您的应用程序至关重要，您可以研究创建自己的转换器，以便在那之前使用您的 XML 文档。...在我创建了比较这三种实现的存储库后，我认为对它们进行基准测试以比较它们在生成 OpenAPI 文档时的性能会很有趣。
模型和配置使用 LM Studio，您可以...以完全离线的模式，在笔记本和台式电脑上运行 LLM与您的本地文档聊天（0.3 中的新功能）通过应用内聊天 UI 或兼容 OpenAI 的 API 在本地服务器使用模型...从 Hugging Face 下载任何兼容的模型文件和存储库在应用程序的发现页面中发现新的和值得注意的 LLMLM Studio 支持任何在 Hugging Face上 GGUF格式的 DeepSeek-R1...选择更改后的目录，本文使用d:\lmstudio\models（需要提前创建），点击「选择文件夹」。...如果你机器有16G以上显存的显卡，可以使用14B的模型。可以点击模型信息的下拉列表，查看模型详情，LM Studio 会自动根据机器配置，判断此模型是否适配。...本地运行 DeepSeek R1 模型接下来我们进行一个简单的对话，测试。我们用最近比较有意思的一个问题进行测试，据说目前为止这个测试只有 DeepSeek R1 回答正确，其他的各种模型都回答错了。
今天有人问我一个问题，刚开始看的我一头雾水（对方截图代码如图1），又像Rust又不像Rust。问了他相关代码上下文之后，发现完整代码是一个宏（图2）。我有点担忧。...Rust in Blockchain meetup视频集 #blockchain 由NervOS在San Francisco组织。...Read More 巴基斯坦物联网和人工智能课程使用Rust #AI #IoT 巴基斯坦一个为期15个月的物联网和人工智能项目，专为绝对初学者设计，让巴基斯坦为物联网和人工智能的新时代做好准备。...Read More Tezos Rust项目获得了Tezos基金会的资助 #Tezos 该资金将用于使用Rust开发新的Tezos节点。 Tezos是一个和以太坊竞争的区块链项目。...加速，所以如果编码/解码大块数据(如何机器支持AVX2)，它会非常快。
例如，某些二进制文件可能没有使用AVX和AVX2指令集，因为这些指令集是在较新的处理器中才引入的。...安装低版本的TensorFlow如果你不想编译TensorFlow源代码，还可以选择安装一个低版本的TensorFlow，该版本没有使用AVX和AVX2指令集。...你可以选择编译TensorFlow源代码以针对你的硬件进行优化，或者安装一个低版本的TensorFlow，该版本没有使用AVX和AVX2指令集。...因此，它们在很多领域都有广泛的应用，特别是需要进行并行计算的科学计算、数据分析和机器学习等领域。...在机器学习和深度学习中，使用AVX和AVX2指令集可以加速矩阵运算、卷积计算和向量操作等关键计算步骤，从而提高训练和推理的速度。
如果你们有看过我之前的一些文章，应该可以看到我在部分博文中有多次提高过“使用AVX对该算法似乎没有什么速度和效率方面的提升”，那么现在我这里要稍微纠正一下：即如果一个算法可以用AVX有效的写出来，那么其效率肯定是不会比同样思路的...如果您没有选择上面的这些选项，比如选择了流式处理SIMD扩展（SSE），那么很有可能，你使用的AVX算法会得到效率很低的版本，我想一个核心的原因是你如果勾选了SSE，那么你在算法里的部分代码会被编译器优化为...另外一点，在不同的CPU上（都支持AVX及AVX2），同一个算法的提速比例也是不同，我甚至遇到过AVX还比SSE慢一点的CPU（都是64位程序），这个目前我不知道是为什么。 ...在PC上，一个算法如果需要使用SIMD优化，除了考虑硬件的因素外（现在市面上能看到的硬件不支持AVX或者AVX2的还是有很多在使用的，特备是AVX2，我他妈的去年买的一个机器，CPU居然还只支持AVX，...其他： 十一期间，我大概把我原有的基于SSE算法里抽取20个左右，转换为AVX的版本，另外，还提供了普通的C语言版本的算法，并提供了速度比较，注意，其实这里的C语言算法，并不是真正的C算法了，他只能说是编译器自动向量化后的算法
我分享点 Java 相关内容。在得物，使用 Java 的同事们占据了相当大的比例，他们是我们业务线的中坚力量。我希望今天所分享的内容能对大家有所帮助，助力于公司价值的创造。...关于这一点，一个简单具体的例子是，Falcon 已经使用 Intel 最新的 CPU（例如，当前 Broadwell Intel E5-v4 服务器上的 AVX2 指令集）所提供的最新 / 最棒的矢量指令功能来优化常规的...由于 AVX2 增加了谓词矢量运算能力，所以 Falcon 能够在循环（例如，“将数组中的偶数相加”）中矢量化在之前的硬件上无法矢量化的谓词操作，因此，同样的 Java 类在较新的服务器上执行速度更快。...在并发标记阶段中，如果应用程序线程修改未标记的对象，那么该对象会被放到一个队列中，以备遍历。这就保证了该对象最终会被标记，也因为如此，C4 垃圾回收器或另一个应用程序线程不会重复遍历该对象。...如果在重映射阶段，应用程序线程访问了处于非稳定状态的引用，它会找到该引用的正确指向。如果应用程序线程找到了正确的引用，它会更新该引用的指向。当完成更新后，应用程序线程会继续自己的工作。
kubernetes内部把设置的服务器抽象为资源池，在部署应用的时候，它会自动给应用分配合适合理的服务器资源，并且能够保证这些应用能正常的和其他应用进行通信。...但是这里有一个意外情况，如果kubernetes集群中存在不同架构CPU的服务器，而你的应用程序是针对特定CPU架构的软件，可能需要在kubernetes中指定节点去运行你的应用程 提高服务器资源的利用率...当你告诉kubernetes运行你 应用程序时，它会根据程序的资源需求和集群内每隔节点的可用资源情况选择合适的节点来运行。而且通过容器的技术，可以让应用程序在任何时间迁移到集群中的任何机器上。...自动修复 在传统的应用架构中，如果一台服务器发生故障，那么这台服务器上的应用将会全部down掉，多数情况下需要运维人员去处理，这也是为什么运维人员需要7*24小时随时待命的一个重要原因。...在kubernetes中，它监视并管理着所有的节点和应用，在节点出现故障的时候，kubernetes可以自动将该节点上的应用迁移到其他健康节点，并将故障节点在资源池中排除。
kubernetes内部把设置的服务器抽象为资源池，在部署应用的时候，它会自动给应用分配合适合理的服务器资源，并且能够保证这些应用能正常的和其他应用进行通信。...但是这里有一个意外情况，如果kubernetes集群中存在不同架构CPU的服务器，而你的应用程序是针对特定CPU架构的软件，可能需要在kubernetes中指定节点去运行你的应用程 提高服务器资源的利用率...当你告诉kubernetes运行你 应用程序时，它会根据程序的资源需求和集群内每隔节点的可用资源情况选择合适的节点来运行。而且通过容器的技术，可以让应用程序在任何时间迁移到集群中的任何机器上。...在传统的应用架构中，如果一台服务器发生故障，那么这台服务器上的应用将会全部down掉，多数情况下需要运维人员去处理，这也是为什么运维人员需要7*24小时随时待命的一个重要原因。...在kubernetes中，它监视并管理着所有的节点和应用，在节点出现故障的时候，kubernetes可以自动将该节点上的应用迁移到其他健康节点，并将故障节点在资源池中排除。
几乎每个机器学习训练都涉及很多这些运算，因此将在支持AVX和FMA的CPU上速度更快（最高300％）。...另一个论点是，即使有了这些扩展，CPU也比GPU慢很多，并且期望在GPU上进行中型和大型的机器学习训练。 What should you do? 你该怎么办？...…或者如果您在Unix上，则设置export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 。...Tensorflow使用一个称为bazel的临时构建系统，构建它并不是那么简单，但是肯定是可行的。...在输入管道中使用CPU将使GPU腾出精力来进行培训。
这时候，你会想创建一个系统，它能像一个智能机器人一样，自动帮你管理这些应用程序副本。 让我们回到 K8s 诞生的地方——Google。...Borg 是一个高度自动化的集群管理系统，它能高效地在 Google 的服务器集群上调度和运行应用程序。...资源高效利用： K8s 能够智能地将应用程序调度到集群中资源最适合的服务器上，优化资源分配。它就像一个精明的“调度员”，确保每台服务器的计算资源都得到充分利用。...关键在于它们设计的规模和场景： Docker Compose 更适用于在单台机器上管理和运行少量相互关联的容器。它像一个“小团队的指挥官”，适合本地开发和测试环境。...你只需声明你希望的最终状态（“我需要 5 个应用程序实例在运行，版本为 2.0”）。 自动调整： K8s 会持续检查当前状态是否符合你的声明。如果发现不符，它会主动采取行动，直到达到你定义的目标状态。
Python的使用领域 Python是一种Web编程语言，用于创建大型网站或Web应用程序。...Google，Netflix，Instagram，Spotify和更多知名网站都是使用Python构建的 游戏应用程序的创建也使用它。 大数据分析也利用了Python。...由于其广泛的库支持，它在机器学习和人工智能中很有用。 Python 平台是独立的吗？ 编程语言Python是一个独立于二进制平台的。相同的 Python 代码几乎可以在任何平台或操作系统上执行。...Python可以在任何平台上运行吗？ 跨平台Python是一种在Windows，macOS和Linux上运行的编程语言。在选择操作系统时，这主要是个人喜好的问题。...假设有一个完整的Python VM实现，Python字节码是独立于平台的。由于某些模块和函数只能在某些平台上访问，因此如果使用 Python 源代码，则可以独立于平台呈现。
在计算机领域，持久化通常用于保存应用程序的数据，以便在下次使用时能够快速恢复并继续使用。常见的持久化方式包括文件存储、数据库存储等。...文件系统中的文件：应用程序可能需要将用户数据或其他文件保存到文件系统中，以便在应用程序重新启动或崩溃后恢复数据。...记得redis是个单线程的工作模式，它会创建一个任务队列，所有的命令都会进到这个队列里边，在这儿排队执行，执行完一个消失一个，当所有的命令都执行完了，OK，结果达到了。...注意，这个时候服务器马上回一个结果告诉客户端后台已经开始了，与此同时它会创建一个子进程，使用Linux的fork函数创建一个子进程，让这个子进程去执行save相关的操作，此时我们可以想一下，我们主进程一直在处理指令...，而子进程在执行后台的保存，它会不会干扰到主进程的执行吗？
Intel最近 发布了AVX-512，据说对浮点运算有很大提升，我的机器目前不支持AVX-512，但是支持AVX2，按照之前Intel给出的数据，据说能提速将近8倍: Introduction to...这是我机器的配置： Manufacturer GenuineIntel Name Intel Core i7 7820HQ Codename Kaby Lake Specification Intel...，可以在AVX2和C/C++之间做切换，我随机选了102,400,000（一亿个单精度浮点数字左右）进行乘法运算。...测试结果 这是对应的测试结果： C/C++代码 AVX2代码 不使用缺省编译器优化 第一次：347ms第二次：298ms第三次：296ms 第一次：154ms第二次：153ms第三次：151ms 使用缺省编译器优化...如果不用编译器优化，这个时候，AVX2大概比普通的C/C++浮点运算代码快2倍左右，不像宣传的那样厉害嘛。
作者介绍：简历上没有一个精通的运维工程师。请点击上方的蓝色《运维小路》关注我，下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。...它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便地访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串。...为什么要有dns 在互联网上，每个接入网络的设备都会被分配一个唯一的IP地址，你可以把它理解为互联网上的电话号码。当你想访问一个网站时，你的电脑实际上是向该网站服务器的IP地址发送请求。...5.DNS解析器查询过程： 这里的dns服务器可以分为迭代和递归两种： 迭代查询：在迭代查询中，当客户端向DNS服务器查询时，如果该服务器没有存储查询的信息，它会将能够提供信息的其他服务器的地址返回给客户端...递归查询：在递归查询中，当客户端向DNS服务器查询时，如果该服务器没有存储查询的信息，它会代表客户端去其他服务器查询，直到找到答案才返回给客户端。
在环境上： 1. CentOS 系统需 7.1 及以上，Ubuntu 系统需要 16.04 及以上 2. ...如果是 X86_64 的机器，根据第二条命令是否有返回值确定是否有 AVX2 指令集，有返回值则为支持 AVX2 指令集的 CPU，反之亦然。 1. ...如果是 ARM（Aarch）架构，则选择 ARM64 版本下载，如果是 X86_64 架构，则根据有无 AVX2 指令集选择相应的包进行下载 2. ...创建一个数据库 create database demo; 1. ...，可以在Apache Doris 官方微信群里圈我，或者加我微信好友直接私聊我来协助你部署。
向量搜索能力对于 RAG 和其他现代 AI 和机器学习应用至关重要，可以在大型数据集上进行相似性搜索。...他得出结论： 如果你已经在运行 MariaDB 或 Postgres 了，那么我建议你也使用它们进行向量索引 (...…) 我有偏见。...我对部署一个新的 DBMS 来支持仅一种数据类型（向量）持怀疑态度，除非你在生产环境中没有其他 DBMS，或者你的生产 DBMS 不支持向量索引。...如果我们只关心性能，最大的问题是 MariaDB 显然决定永不使用 SQL 以外的语言来实现存储过程。...这意味着嵌入过程必须发生在 MariaDB 之外，通常是在另一个服务器上，即使原始数据在 MariaDB 中。使用 PostgreSQL，你可以在 Postgres 内完成所有操作。
LM Studio 是一款用于在您的电脑上开发和实验LLMs的桌面应用程序。...关键功能 桌面应用程序，用于运行本地 LLMs 一个熟悉的聊天界面 搜索和下载功能（通过 Hugging Face ） 一个可以监听类似 OpenAI 端点的本地服务器 本地模型和配置管理系统 系统要求...您可能仍然可以在 8GB 的 Mac 上使用 LM Studio，但请坚持使用较小型号和适度的上下文大小。 英特尔 Mac 目前不支持。...CPU：需要支持 AVX2 指令集（针对 x64） RAM: LLMs可能会消耗大量 RAM。建议至少 16GB 的 RAM。...这种格式针对模型的快速加载和保存进行了优化，使其在推理方面更加高效。
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