网络面板主要有控制器、过滤器、抓图信息、时间线、详细列表和下载信息概要 6 个区域：
现有的SDN解决方案将控制平面与转发平面分离，并为我们提供了控制平面的可编程能力。而事实上，目前通过软件编程实现的控制平面的功能，在传统的高级交换机和路由器上也都能实现，差别是厂商把这些功能固化在了系统／硬件中，这些系统／硬件是封闭的，第三方难以介入进行定制或二次开发。虽然一些高级设备提供了SDK，使得用户能够进行一定程度的定制，但也必须受厂商所制定的规范的限制，能做到的事情十分有限。目前SDN所做的就是打破这些限制，让设备和网络更加的灵活，让用户不被厂商设备绑定，从而拥有无限的可能。 现有的SDN解决方
用 Python 做到每秒处理上百万次 HTTP 请求，可能吗？也许不能，但直到最近，这已成为现实。
学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：30万年薪Python开发工程师成长魔法 用 Python 做到每秒处理上百万次 HTTP 请求，可能吗？也许不能，但直到最近，这已成为现实。 很多公司都在为了提升程序的执行性能和降低服务器的运营成本，而放弃 Python 去选择其它编程语言，其实这样做并不是必须，因为 Python 完全可以胜任这些任务。 Python 社区最近做了大量关于性能的优化。CPython 3.6 重写了新的字典从而全面提升解析器的执行性能。由于引入更快的调用规则和字典查询
DOM 是表述 HTML 的内部数据结构，它会将 Web 页面和 JavaScript 脚本连接起来，并过滤一些不安全的内容。HTML 解析器 (HTMLParser) 模块负责将 HTML 字节流转换为 DOM 结构。网络进程接收到响应头后会根据响应头中的 content-type 字段来判断文件的类型，若为 text/html，则为该请求创建一个渲染进程。渲染进程准备好后，网络进程和渲染进程之间会建立一个共享数据的管道，HTML 解析器并不是等整个文档加载完成之后再解析，而是网络进程加载了多少数据，HTML 解析器便解析多少数据。
如果缺陷没有分配给正确的人，会导致重要缺陷不断流转，很慢才能解决；而在流转的过程中会增加大量的交接成本——我们观察到一个简单的缺陷在流转中会浪费超过5天（见下图）。而且把缺陷分配给错误的人还可能导致被分配人不知道此缺陷的前因后果，修改缺陷时容易犯错，引发新的问题。
21 | Chrome开发者工具：利用网络面板做性能分析 页面是浏览器的核心，浏览器中的所有功能都是服务于页面的，Chrome开发者工具又是调试页面的核心工具。 网络面板 控制器 开始或停止抓包 全局搜索 禁止从cache中加载资源 模拟网络 过滤器 抓图信息：Capture screenshots 详细列表：重点内容 下载信息概要 DOMContentLoaded:页面已经构建好DOM，所需要的HTML、CSS和JS文件都已经下载完成 Load:浏览器已经加载了所有的资源(图片、样式表等) 详
摘要：本文介绍了Trio，一种用于瞻博（Juniper）网络MX系列路由器和交换机的可编程芯片组。Trio的架构基于一个多线程的可编程数据包处理引擎和一个分层的大容量内存系统，这使得它与基于流水线的架构有着根本的不同。Trio可以优雅地处理各种网络用例和协议的非同质包处理率，使其成为新兴网络内应用的理想平台。我们首先描述了Trio芯片组的基本构件，包括其多线程的包转发和包处理引擎。然后，我们讨论Trio的编程语言，称为微代码。为了展示Trio灵活的基于Microcode的编程环境，我们描述了两个使用案例。首先，我们展示了Trio为分布式机器学习执行网络内聚合的能力。其次，我们提出并设计了一种使用Trio的定时器线程的网络内滞留者缓解技术。我们在测试平台上使用三个真实的DNN模型（ResNet50、DenseNet161和VGG11）对这两个用例进行了原型测试，以证明Trio在执行网络内聚合的同时缓解串扰的能力。我们的评估表明，当集群中出现散工问题时，Trio的性能比目前基于流水线的解决方案高1.8倍。
本文是笔者对Mario Kosaka写的inside look at modern web browser系列文章的翻译。这里的翻译不是指直译，而是结合个人的理解将作者想表达的意思表达出来，而且会尽量补充一些相关的内容来帮助大家更好地理解。
上一篇 浏览器渲染（进程视角）文章从浏览器的进程模型演进分析了打开一个页面的渲染进程数量，及每个渲染页面的连接，上下文组等内容，那么对于渲染进程内所作的事情怎样的呢？
Erda Pipeline 是一款自研、用 Go 编写的工作流引擎。作为基础服务，它在 Erda 内部支撑了许多产品：
Tech 导读 本文介绍了如何将DevOps理念应用于前端开发的实践指南。从前端开发的背景现状及问题分析入手，详细介绍了前端DevOps中的流水线设计、需求管理、代码构建、测试部署、性能检测等方面的实践方法和工具，并结合案例分析和实践建议，帮助读者深入理解和掌握前端DevOps的核心概念和实践技能。 01
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。
pipeline流水线设计是一种典型的 面积换性能的设计。一方面通过对长功能路径的合理划分，在同一时间内同时并行多个该功能请求，大大提高了某个功能的吞吐率；另一方面由于长功能路径被切割成短路径，可以达到更高的工作频率，如果不需要提高工作频率，多出来的提频空间可以用于降压降功耗。
前言 为深入研究P4语言相关规范及运行操作使用，本系列文章根据P4.org网站给出的《The P4 Language Specification v1.0.2》[1]内容，并通过我们的运行使用的具体实例和分析汇总，希望能为大家研究P4提供一点参考。作为大二和大三的本科生，水平和经验有限，感谢SDNLAB提供平台，希望能和大家相互学习交流。 本系列文章分为三个部分，系列一翻译和阐述 P4.org网站给出的《The P4 Language Specification v1.0.2》的第二部分首部及字段；系列二是
为什么Intel处理器主频这么高，而AMD处理器主频都很低？是不是AMD处理器性能不如Intel？我们一般的回答都是，因为Intel处理器与AMD处理器内部构架不同，所以导致了这种情况，还有一种具体一点的回答就是因为Intel处理器流水线长，那到底流水线与CPU主频具体有什么关系呢？今天给大家带来一篇我以前刊登在《电脑报》硬件板块技术大讲堂版面的一篇原创文章。 关于CPU流水线的知识，很多报纸杂志都介绍过了，但以往的很多文章对某些问题的解释不够清楚，比如报纸杂志上曾多次提及增加流水线级数有利于提高CPU主频，但对其原因的解释却少有触及，又比如对于流水线的级数与其周期的关系是什么？CPU流水线与工厂流水线的区别和联系等问题的解释也不够清楚，本文将带领您找到以上问题的答案。关于流水线的基本原理本文就不再说明了，对于增加流水线级数有利于提升CPU主频这一观点笔者将通过理论论证和事实举例两方面对其进行解释说明。 我们先对流水线的级数与其周期的关系给出一个公式，一个k级流水线，处理n个任务总共需要花费“k+(n-1)”个周期，这是因为先是处理第一个任务就需要k个时钟周期，k个周期后流水线被装满，剩余n－1个任务只需n-1个周期就能完成。如果同样数量的n个任务不采用流水线处理，那么就需要n＊k个周期，我们把两者做比，得到另一个概念，叫做流水线加速比C，所以C＝n*k / [k+(n-1)]，当n远远大于k时，C的值趋进于k，也就是说，理论上k级流水线几乎可以提高k倍速度，但这仅限于理论。看到这也许有的读者可能会感到一头雾水，不用急，下面就将举例对其进一步说明。 举例前先对流水线周期选取的问题进行一下解析，我们假设一辆成品车的生产过程分为车轮生产，车门生产，最后组装三个步骤，每辆车的车轮生产需要8s,车门需要12s，而最后的组装需要10s，在本例中生产厂商针对此情况设计了1条3级流水线，分别是车轮生产流水线，车门生产流水线以及组装流水线，整条流水线的周期选取为12s，注意，在此为什么设置整条流水线的周期为三个步骤中最长的12s呢？其实在现实生产中由于工艺水平，原料特性以及制造难度的不同，每级流水线完成任务的时间都可能是不同的，这里如果选择8s或10s为整条流水线的周期将会导致车门生产线的任务不能在单位周期内完成，也就无法及时向下一级提交任务，所以在k级流水线中只能选择完成任务所需时间最常的那级流水线的时间作为整条流水线的周期。此例虽然选取12s为整条流水线的周期，但这样又带来了另一个问题，在每个周期内车轮流水线与组装流水线为了等待车门流水线而造成了一定时间上的闲置，具体到CPU内部的流水线也同样存在这个问题，当然我们可以通过合理分配流水线和增加缓存来缓解此问题，但缓存的增加必然导致信号的延迟和高功耗高发热量！ 好，我们回到上例，厂商打算在此3级流水线上生产6辆汽车，流水线周期为12s（流水线的周期选取可参看上文），模拟流程如图1，从图上可以看到，6辆汽车一共花费了9－1＝8个周期，此结果也印证了上文n个任务总共需花费“k+(n-1)”个周期的公式，此3级流水线生产6辆汽车一共花费的时间是12＊8＝96s。 一段时间后，厂商决定进行技术改革，又把车轮生产线车门生产线以及组装生产线进一步细分，把流水线的级数由3条增至6条，改革后的6级流水线周期也从12s缩短至6s，（由于细分了各级流水线，所以在此假设每级流水线周期也由原来的8s，12s，10s减半，所以新流水线的周期选取为12s／2s＝6s），新流水线生产6辆汽车所花费的周期为12－1＝11，所花费的整体时间为11＊6＝66s，相对于上例的96s提升了30s，至此，我们已从理论上和实际上找到了增加流水线级数确实可以提高工作效率的依据，相信大家已经对流水线的知识有了更进一步的了解，这里还要对一些问题进一步说明。 1流水线级数与频率的关系 结合上文对周期设置的解释和两个例子的对比大家可以发现，只要进一步细分流水线增加其级数，就可以使整条流水线采用更短的周期工作，我们又知道频率等于周期的倒数，由此我们得出结论，增加流水线级数有利于提高各级流水线之间交换任务的频率，也就是有利于提高CPU的主频。 2增加流水线级数为什么能提升工作效率 我们对车辆1进行跟踪测试，其在3级流水线上的生产时间为8s+12s+10s=30s,同样是车辆1在6级流水线上的生产时间为4s+4s+6s+6s+5s+5s=30s，由此我们发现无论对于几级流水线，单个产品的生产时间并没有因流水线级数而改变，既然这样那流水线是通过什么方式提升工作效率的？右图模拟的是不采用流水线时一辆汽车的生产流程，由3个工人分别负责完成3个任务，从图上可以明确看到在每段时间内只有一个工人在工作，其余两个处于闲置状态，对比上例的两个图示我们发现流水线正是充分利用了这段闲置的时间，所以才在单位时
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上，PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路，互相学习，从 PyTorch 的源码注释中，可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
默认情况下，HTTP 请求是按顺序发出的。下一个请求只有在当前请求收到应答过后才会被发出。由于会受到网络延迟和带宽的限制，在下一个请求被发送到服务器之前，可能需要等待很长时间。
打开和保持连接影响网站和 Web 应用程序性能。在 HTTP/1.x 里有多种模型：短连接, 长连接, 和 HTTP 流水线。
1.背景 1.1 目前使用 Jenkins 遇到的问题 编排引擎不稳定 Jenkins 是由 Java 编写的编排引擎，在 Full GC 时会 Stop The World(STW)。在大规模构建时，STW 可能会导致 Jenkins 无法处理新的请求。 大量构建卡顿 Jenkins 使用磁盘文件存储数据，每条流水线、每次构建都会占用一个文件目录，产生大量文件。通常流水线数量有限，但在构建达到 10000+ 级别时，会感受到 IO 对 Jenkins 的影响。 开发插件成本高 虽然 Jenkins 已经有
为什么Intel处理器主频这么高，而AMD处理器主频都很低？是不是AMD处理器性能不如Intel？我们一般的回答都是，因为Intel处理器与AMD处理器内部构架不同，所以导致了这种情况，还有一种具体一点的回答就是因为Intel处理器流水线长，那到底流水线与CPU主频具体有什么关系呢？今天给大家带来一篇我以前刊登在《电脑报》硬件板块技术大讲堂版面的一篇原创文章。
今天的软件比 20 多年前的软件复杂了数个数量级，这给我们调试代码带来了新的挑战。幸运的是，通过在系统中实现可观测性，我们已经相当远程地理解了我们的应用程序正在执行什么以及问题正在发生在哪里。
摘要：传输协议可以在NIC(网卡)硬件中实现，以增加吞吐量、减少延迟并释放CPU周期。如果已知理想的传输协议，那么最佳的实现方法很简单：直接将它烧入到固定功能的硬件中。但是传输协议仍在发展，每年都有提出新的创新算法。最近的一项研究提出了Tonic，这是一种Verilog可编程硬件传输层。我们在这项工作的基础上提出了一种称为纳米传输层的新型可编程硬件传输层架构，该架构针对主导大型现代分布式数据中心应用中极低延迟的基于消息的 RPC（远程过程调用）进行了优化。Nano Transport使用P4语言进行编程，可以轻松修改硬件中的现有（或创建全新的）传输协议。我们识别常见事件和基本操作，允许流水化、模块化、可编程的流水线，包括分组、重组、超时和数据包生成，所有这些都由程序设计员来表达。
f) S A N E是面向企业网的管理架构, 所有路由和接入控制决策都由一台逻辑中央服务器控制
摘要：P4语言已成为编程基于可重构匹配动作表的可编程交换机的主要选择。V1Model架构是匹配动作架构最广泛可用的实现。P4联盟开发的开源编译器前端可以执行语法分析，并导出使用最新版本的P4（也称为P416）编写的程序的硬件独立表示。但是还需要后端编译器将此硬件表示映射到V1Model交换机的硬件资源。然而，没有开源后端编译器可用于检查P416程序在V1Model交换机上的可实现性。不同硬件供应商提供的专有工具完成上述映射过程。但是，它们是封闭源代码，我们看不到内部的映射机制。这抑制了针对可重构匹配动作表架构的新映射算法和创新指令集的实验。此外，专用后端编译器成本高昂，并附带各种保密协议。这些因素对可编程交换机相关研究提出了严峻挑战。在这项工作中，我们为基于V1Model架构的可编程交换机提供了一个开源P416后端编译器。它使用基于启发式的映射算法将P416程序映射到V1Model交换机的硬件资源上。它允许开发人员快速原型化不同的映射算法。它还提供了P416程序的各种资源使用统计信息，从而能够在多个P416方案之间进行比较。
现在的CPU处理器一般都是超流水线工作，动不动就是10级以上流水线，超高主频，这两者之间有什么关系呢？今天就跟大家科普下CPU流水线的工作原理，以及他们之间的关系。
本文整理自Hank Hudgins，Capital One高级工程师，在JFrog 2019用户大会上的讲演《Automated Artifactory HA Pipeline》。
我们经常会听到分支预测失败或者虚函数调用会影响计算性能，那么为什么它们会影响性能呢？带着这个疑问，我最近也看了一些博客和论文，这里结合之前看的一些点，整体做一个总结，和大家一起学习。
本文为大家介绍Capital One如何利用自动化流水线实现Artifactory HA集群进行自动化运维。Capital One银行是美国最大的数字化银行之一，在Capital One的devops体系中应用了JFrog Artifactory HA集群进行软件制品管理。由于Capital One规模庞大并且为满足业务连续性要求，其部署的Artifactory HA拥有primary和DR（灾备）两套集群的架构。在运维Artifactory HA集群维护中通过建设和运行自动化的流水线，在不影响用户使用和业务连续性的前提下，自动地完成了版本升级、配置更新、功能更新，安全检测等工作，并且在检测到问题时，实现自动化的回滚。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十八篇，讲述Vivado HLS: 近视之算法综合等相关内容，本篇内容目录简介如下：
青蛙见了蜈蚣，好奇地问："蜈蚣大哥，我很好奇，你那么多条腿，走路的时候先迈哪一条啊？"
本文是杨翔瑞老师工作小结。杨老师的工作成果在：智能网卡大黑马抛出第一块砖～ 也有提及。
通过前面几篇文章，我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor，它们各显神通解决了很多实际问题（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）。
摘要 P4是一门编写协议无关的包处理器的高级语言。P4与SDN控制协议联合在一起工作，比如OpenFlow。在OpenFlow当前的协议形态中，它精确地指定了供它操作的协议头。这个协议头集合已经在短短的几年时间中，从12个域增长到了41个域，这同时也增加了协议的复杂性，但是仍然没有提供添加新的自定义首部的灵活性。 在这篇论文中我们将P4作为一个展示了OpenFlow在未来应该如何演进的草案协议而提出。我们有如下三个目标： 1.匹配域的重配置能力：在交换机被部署之后，开发者应该能够改变交换机处理数据包的方式
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。本系列有 5 篇文章，通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何给流水线各个阶段安排执行执行序列。
软件流水线化也是一种重要的指令调度技术，就像硬件流水线的指令一样，它通过并行执行来自不同循环体的指令来加快循环程序的执行速度, 在前一个循环体未结束前启动下一个新的循环体，来达成循环体时间上的并行性。相比于简单的展开循环（在提高性能的同时会导致代码的膨胀），软件流水线提供了一个方便的优化方法，能够在优化资源使用的同时保持代码的简洁。
部署流水线（Deployment Pipeline）是 持续交付 1.0 的核心模式。
最开始的处理器比较简单，8086处理器是评估当前的指令指针(CS:IP)指向的指令，然后再执行解码、执行、退出，并移动指令指针到下一个位置，每一个新的芯片都做了改进，大多数的芯片增加了新的功能，一些增加了新的寄存器，基于本篇文章的目的，我主要关注在对指令集运行方面有很大影响的变化，其它的例如新增了虚拟内存空间或者平行处理器等也非常值得一说和有用，但是这篇文章不会讨论。
程序的性能=指令数×CPI×时钟周期，和周期相关的只有一个时钟周期，即CPU主频的倒数。 一个CPU的时钟周期可以认为是可以完成一条最简单的计算机指令的时间。
体系结构指指令集体系结构，即指令集的规范，而微体系结构是指体系结构的具体逻辑实现，同一种指令集体系结构可以用不同的微体系结构，并采用不同的流水线设计，不同的分支预测算法等。
写完代码调试的时候，如果我们能够了解代码的执行过程往往能帮助我们更好的进行调试；而如果我们的代码性能出现了问题，我们又该如何处理呢？也许我们会想知道执行机上到底发生了什么，于是我们尝试通过perf、ebpf这样的工具来获取一些数据，比如了解这台机器上到底发生了多少次cache-miss；在获取到咋这么多数据后，我们又该如何判断性能的瓶颈究竟在哪里呢？
计算机体系结构，也称为计算机架构或计算机结构，是指计算机硬件和软件之间的结构和组织方式。它描述了计算机整体的组成、功能和相互关系，以及指导计算机硬件和软件的设计和实现。
众多RISC精简指令集架构中，MIPS架构是最优雅的”舞者”。就连它的竞争者也为其强大的影响力所折服。DEC公司的Alpha指令集（现在已被放弃）和HP的Precision都受其影响。虽说，优雅不足以让其在残酷的市场中固若金汤，但是，MIPS架构还是以最简单的设计成为每一代CPU架构中，执行效率最快的那一个。
中央处理单元功能：实现程序控制、操作控制、时间控制、数据处理功能。 中央处理单元组成：
甄建勇，高级架构师（某国际大厂），十年以上半导体从业经验。主要研究领域:CPU/GPU/NPU架构与微架构设计。感兴趣领域:经济学、心理学、哲学。
持续交付是一组能够帮助软件开发团队极大的提高其软件交付的速度和质量的模式和最佳实践组成。
前段meldown漏洞事件的影响，那段时间也正好在读Paul的论文关于内存屏障的知识，其中有诸多细节想不通，便陷入无尽的煎熬和冥想中，看了《计算机系统结构》、《深入理解计算机系统》、《大话处理器》等经典书籍，也在google上搜了一大堆资料，前前后后、断断续续地折腾了一个多月，终于想通了，现在把自己的思想心得记录下来，希望对有这方面困惑的朋友有些帮助。
计算机的流水线把一个重复的过程分解为若干子过程，每个子过程与其他子过程并行执行。由于采用流水线技术只需增加少量硬件就能把计算机的运算速度提高几倍，因此成为计算机中普遍使用的一种并行处理技术。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
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