模型的容器，那它们底层为什么能同样都使用红黑树呢？...它里面为什么要设计一个 value_type 变量呢？要解答这个问题，我们还得阅读红黑树的源码。...到这里有的同学可能会疑惑，既然 _Val 就能区别出 set 和 map，那为什么还要传递第一个模板参数 _Key 呢？...) { return kv.first; } }; //迭代器 //typename的作用是告诉编译器这是一个类型，而不是静态变量 typedef typename RBTree...) { return kv.first; } }; //迭代器 //typename的作用是告诉编译器这是一个类型，而不是静态变量 typedef typename RBTree
AtomicF64>; pub type IntCounter = GenericCounter; 本地指标（Local Metrics） 由前面这些源码解析可以知道，指标内部的实现是原子变量...，用于支持线程安全的并发更新，但这在需要频繁更新指标的场景下相比简单地更新本地变量仍然具有显著的开销（大约有 10 倍的差距）。...由于 Local Metrics 使用是本地变量，开销极小，因此可以放心地频繁更新 Local Metrics。...例如，TiKV 的线程池一般都提供 Context 变量，Context 中存储了本地指标。...(&self, ctx: RpcContext, mut req: GetRequest, sink: UnarySink) { - let label = "kv_get
需要注意的是，在迭代器的封装中，利用了HashTable，需要前置声明，因为在封装的迭代器中需要有如下HT* ht 这样类型的成员变量，只有通过这个变量才能在operator++时找到下一个桶。...//前置声明 template class HashTable; //为什么const迭代器没有复用？？...=(const Self& s) const { return _node != s....nullptr) {} }; //前置声明 template class HashTable; //为什么...=(const Self& s) const { return _node != s.
为什么分别用Column（按列切分）和Row（按行切分）加载，“2.2. 张量并行与模型切分”已说明。...至于为什么先列切分再行切分，笔者在“2.2. 张量并行与模型切分”已作说明。...至于为什么有这个差异，我们回到“2.2. 张量并行与模型切分”中，每个Layer只需要一次做All Reduce即可保持结果的一致，而且那次All Reduce安排在权重被按行切分的那个FFN后面。...) kv = kv.view(-1, 2, self.num_key_value_heads, self.head_size) # query和key需要加上RoPE（...可能读者会感到疑惑，为什么TGI要使用2家Attention实现？答案是：PagedAttention虽然有Batch推理的API，但要求各样本query长度一样。
，都可以用来浏览文字档案的内容，不同的是 less 允许使用[pageup] [pagedown]往回滚动。...root@DESKTOP-KV8R5US:/# echo "\"It is echo\"" "It is echo" 显示变量 root@DESKTOP-KV8R5US:/# echo $PWD /...Linux文件系统中，有所谓的链接(link)，我们可以将其视为档案的别名，而链接又可分为两种 : 硬链接(hard link)与软链接(symbolic link)，硬链接的意思是一个档案可以有多个名称...，而软链接的方式则是产生一个特殊的档案，该档案的内容是指向另一个档案的位置。...不论是硬链接或软链接都不会将原本的档案复制一份，只会占用非常少量的磁碟空间。 软链接，以路径的形式存在。
拓展：有的同学可能会疑惑为什么底层为哈希表的 unordered 系列容器为什么要取名为 unordered_map 和 unordered_set，而不是取名为更加形象的 hashmap 和 hashset...所以我们还需要将在 HashTable 类中将 __HashTableIterator 类声明为友元类，这样我们才能正确实现迭代器 ++ 的功能； 注意： 1、由于我们在迭代器类中增加了一个哈希表的指针变量..._node 和 _ht 的类型始终是非 const 的，当我们重载一个形参为 const 类型的构造函数其实只是将矛盾从 const 实参赋值给普通形参转变成了使用 const 形参初始化普通变量。...所以，这里我们需要为 const 迭代器单独定义一个类，然后将类中的成员变量 _node 和 _ht 都定义为 const 类型，这样才能真正解决问题。...: countMap) { cout << kv.first << ":" << kv.second << endl; } cout << endl; } void my_unordered_set_test1
kv) return nil; _kv = kv; ... } 同样地，再举其他两个接口为例，内部也是调用了_kv的方法： - (BOOL)containsObjectForKey:(NSString...而sqlite3_bind_text和sqlite3_bind_int是绑定函数，可以看作是将变量插入到字段的操作。...答案在框架作者的文章YYCache 设计思路里可以找到: 为什么内存缓存使用互斥锁（pthread_mutex）？...那么可以思考一下，为什么要用双向链表而不是单向链表或是数组呢？ 为什么不选择单向链表：单链表的节点只知道它后面的节点（只有指向后一节点的指针），而不知道前面的。...最后的话 通过看该组件的源码，我收获的不仅有缓存设计的思路，还有： 双向链表的概念以及相关操作 数据库的使用 互斥锁，信号量的使用 实现线程安全的方案 变量，方法的命名以及接口的设计 相信读过这篇文章的你也会有一些收获
left; } else { return false; } } ---- 四、迭代器 红黑树的正向迭代器是对结点指针进行了封装，所以这里的正向迭代器就只有一个成员变量...=(const Self & s) const { return _node != s....operator()(const K& key) { return key; } }; public: //typename:没有实例化的模板，区分不了是静态变量还是类型...) { return kv.first; } }; public: //typename:没有实例化的模板，区分不了是静态变量还是类型，typename告诉编译器是类型...=(const Self & s) const { return _node != s.
# kv_cache 是注意力层的 K 和 V 中间变量 attention_output, kv_cache = self.self_attention(...( self, hidden_states, attention_mask, rotary_pos_emb, kv_caches=None, use_cache...# HeadSize：每个头的维数 self.kv_channels = config.kv_channels # SeqLen：序列长度 self.seq_length...is None else config.kv_channels ) # 位置嵌入层 self.rotary_pos_emb = RotaryEmbedding..., self.num_layers * 2, self.multi_query_group_num, self.kv_channels
一、参数 如果在方法的参数（不论是值类型和引用类型）添加了ref关键字，意味着将变量的地址作为参数传递到方法中。目标方法利用ref参数不仅可以直接操作原始的变量，还能直接替换整个变量的值。...下面的代码演示了两种不同的变量赋值，前者将Foobar数组的第一个元素的“值”赋给变量foobar（类型为Foobar），后者则将第一个元素在数组中的地址赋值给变量foobarRef（类型为Foobar...= 2); Replace(ref copy); Debug.Assert(array[1].Foo == 2); Debug.Assert(array[1].Bar == 2); ref var self...= ref ElementAt(array, 1); Update(ref self); Debug.Assert(array[1].Foo == 0); Debug.Assert(array[1]....Bar == 2); Replace(ref self); Debug.Assert(array[1].Foo == 0); Debug.Assert(array[1].Bar == 0); static
其计算模式举例如下： 1.定义变量，如输入压力Pin=0.98，输入温度Tin=27,输入流量Qvin=400,kv2，φ2r，b2，D2，u2，qin等等。。。...观察可以发现，这种计算模式，和《计算机程序的构造与解释》中提到的约束传播系统很像，如果把一个变量看作一个对象，那么，当它位于一个公式的左侧，例如n，也就意味着，右侧变量例如kv2更新时，应该给它发送一个消息...还可以看出，这种依赖关系形成了一个图，例如应该有一条从kv2到n的边，把n称为kv2的订阅者。...，太麻烦，有向图只需要在公式左侧的那个变量哪里保存公式右侧的每个变量的引用。...so，想象一下，在你的面前，虚空之中漂浮着一张有向图， 由kv2—>n这样的一条条边练成，当一个点被赋予值，从这点荡出一圈圈涟漪，传到它的下一级，再从更新过的点荡出新的波纹，传开，传开。。。
所以，我们只需要计算出单个 token 的 kv cache 对应的大小即可。...dtype_size = _get_dtype_size(dtype) return dtype_size * total 上面代码中首先拿到 num_heads和head_size两个变量的值...变量中去 第 16 行：如果最新创建的LogicalBlock空间已经满了，则同样会动态调用_append_logical_block来创建一个新的LogicalBlock 3.2 物理Block 定义和管理...self.ref_count 变量用来指示这个 block 被使用的次数，默认为 0，代表没有使用。...0，表示这个 block 内的 token kv cache 数据不再需要了。
如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的；即不能有连续的红色节点； 对于每个结点，从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上，均包含相同数目的黑色结点； 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点) 为什么满足上面的性质...parent->_right = cur; } cur->_parent = parent; } 检测新节点插入后，红黑树的性质是否造到破坏 上面节点的定义中，我们默认给节点的颜色是红色，为什么是红色呢...=(const Self& s) { return _node != s....所以这里需要在 map/set 中提供一个仿函数，来获取各自的数据类型，再进行比较；如下图转换过程： 那么 set 只有一个类型为什么还要写一个仿函数提取 key 呢？...=(const Self& s) { return _node != s.
= url self.timeout = timeout self.filePath = filePath self.mode = mode...self.fileEncode = fileEncode self.li_dataInfo = [] # 写到文本文件中 def writeText2File(self..., content): filePath = self.filePath mode = self.mode fileEncode = self.fileEncode...kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'} r = requests.get(url, headers=kv, timeout=timeout)...'em', attrs={ "class": "time" }).text # 更新到全局变量
下面开始介绍这几个关联式容器在介绍关联式容器之前先来介绍键值对键值对用来表示具有一一对应关系的一种结构，该结构中一般只包含两个成员变量key和value...{typedef RBTreeNode node;public:typedef __RBTreeIterator self;//typedef迭代器本身typedef __...=(const self&s)const{return _node != s._node;}bool operator==(const self& s)const{return _node == s....)const{return kv.first;}};typedef typename RBTree, MapofT>::iterator iterator;//这里编译器不知道是类中静态变量还是类型...看待set图片通过调试set层因为set的value是K，K即是键值又是value，所以K不能修改，所以在set层要用const迭代器，那为什么不只用RBtree的const _iterator呢？
rearrange(query, 'b s (h d) -> b h s d', h=n_heads) # (1, 512, 768) -> (1, 8, 512, 96) kv_n_heads...= 1 if multiquery else n_heads k = rearrange(key, 'b s (h d) -> b h d s', h=kv_n_heads)...为什么MQA可以实现推理加速? 在MQA中，键张量和值张量的大小分别为b * k和b * v，而在MHA中，键张量和值张量的大小分别为b * h * k和b * h * v，其中h表示头的个数。...MQA通过以下方法实现推理加速: 1、KV缓存大小减少了h(头数量)，这意味着需要存储在GPU内存中的张量也减少了。节省的空间可以用来增加批大小，从而提高效率。...3、MQA有一个相对较小的KV数量，可以放入缓存(SRAM)中。MHA则需要较大的KV数量，不能完全存储在缓存中，需要从GPU内存(DRAM)读取，这很耗时。
为什么不将原来的结点链接到新的vector上面呢？ 4....=(const Self& it)const { return _node != it...._node; } bool operator==(const Self& it)const { return _node == it...._node; } }; 2.为什么hashTable的const迭代器要重新写一个类？ 2.1 库里面是怎么做的？ 1....本质还是因为哈希表的const迭代器的私有成员变量得是const指针，而其他容器的const迭代器的私有成员变量只是普通指针。
, term, cmd); } ...}那么为什么不像 RaftBatchSystem 一样在 end 函数中统一进行攒批提交呢？...() } self.kv_wb_last_bytes = self.kv_wb().data_size() as u64; self.kv_wb_last_keys = self.kv_wb...(&trackers); self.sync_log_hint = false; let data_size = self.kv_wb().data_size();...self.kv_wb = self.engine.write_batch_with_cap(DEFAULT_APPLY_WB_SIZE); } else { // Clear...self.kv_wb_mut().clear(); } self.kv_wb_last_bytes = 0; self.kv_wb_last_keys = 0;
KVService 定义了 TiKV 的 kv_get，kv_scan，kv_prewrite，kv_commit 等事务操作 API，用于执行 TiDB 下推下来的复杂查询和计算的 coprocessor...API，以及 raw_get，raw_put 等 Raw KV API。...KV 操作根据功能可以被划分为 Raw KV 操作以及 Txn KV 操作两大类。...Raw KV 操作包括 raw put、raw get、raw delete、raw batch get、raw batch put、raw batch delete、raw scan 等普通 KV 操作...至于为什么需要 latches，可以参考 TiKV 源码解析系列文章（十二）分布式事务 中的 Scheduler 与 Latch 章节task_slots：用于存储 Scheduler 中所有请求的上下文
_root); return *this; } tmp 是 临时变量，传递参数时，会自动进行一次 拷贝构造 函数的调用，生成临时对象，并且此时是 深拷贝 临时变量 的资源不利用就浪费了，所以可以直接把它的...operator++(int) { Self tmp = *this; ++(*this); return tmp; } 为什么右子树不为空时，要访问 右子树的最左节点？...因为此时是正向移动，路径为 左根右，如果右边路径存在，就要从它的最左节点开始访问 为什么右子树为空时，要访问当前路径中 孩子节点为左孩子 的父亲节点？..._kv 地址 具体实现如下： //解引用 Ref operator*() { return _node->_kv; } //成员访问 Ptr operator->() { return &(operator...= nullptr) cur = cur->_left; return const_reverse_iterator(cur); } 为什么一定要搞一个 辅助节点指向最右节点？
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