深度学习编译器的部署目标传统的深度学习框架也可以做,一个非常自然的问题是为什么不直接沿用传统的框架。这是一个编译器研究者来往往会忽略的问题。深度学习编译器只有在各种场景超过人工优化的传统办法,才有机会真正被采用,到达这一目标之前之前深度学习编译只是玩具。
我从2005年开始学习编程。到现在为止的这段期间,我已经使用了非常多的语言。包括C, Java, Ruby,JavaScript, Groovy, Scala.
提到编辑器,我们能够想到很多软件,比如visual studio,vscode,atom,jetbrains,sublime,vim,emacs等,这些都是非常好用的编辑器,它们都能够用来写代码,并且搭配上编译器,可以用来编译执行代码。
对于后端程序员,特别是 Java 程序员来讲,排查线上问题是不可避免的。各种 CPU 飚高,内存溢出,频繁 GC 等等,这些都是令人头疼的问题。楼主同样也遇到过这些问题,那么,遇到这些问题该如何解决呢?
汇编语言是直接在硬件上工作的编程语言,首先要了解硬件系统的结构,才能有效的应用汇编语言对其编程。
作者 | 马春辉 策划 | 王一鹏 审校 | 叙缘 在 DIVE 全球基础软件创新大会 2022 上,阿里云程序语言与编译器团队负责人李三红出品了《DIVE 编程语言新风向专场》专题。本文整理自字节跳动高级工程师马春辉在 DIVE 全球基础软件创新大会 2022 的演讲分享,主题为“字节大规模微服务语言发展之路”。 以下为演讲整理内容。 Golang 现状 Golang(Go 语言)从 09 年开源到现在,短短十多年时间,已经快速成为编程领域非常热门的一门语言,根据 2019 年的 JetBr
导读:特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用,大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商,面向大规模特征工程问题开发了下一代离线在线一致性特征抽取引擎FESQL,针对AI场景支持SQL接口,兼容Spark 3.0同时提供高性能的Native执行引擎。本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化,主要内容包括:
我们都知道,带有优化的编译器,会尝试重新排序汇编指令,以提高程序的执行速度。但是,当在处理同步问题的时候,重新排序的指令应该被避免。因为重新排序可能会打乱我们之前想要的同步效果。其实,所有的同步原语都可以充当优化和内存屏障。
对于吃货出身又需要保持体重的我,出门一定要带男票,因为这样就可以把见到的好吃的都买给他吃,就当是自己吃了[汗]。偶尔做梦还是会梦到自己一个角落里偷吃东西,听到有脚步声,抬起头,大哭起来:“我饿了。”
Java是怎么实现泛型的?不错,类型擦除。Java编译器将源码编译成字节码的时候会将你在源码中声明的类型进行擦除,比如:
我们在之前的博客文章中介绍了高兼容性、高稳定性的实时热更新解决方案Robust之后,业内反响强烈,不断有读者咨询我们什么时候开源。今天我们非常高兴地宣布,Robust已经开源啦!开源地址:https://github.com/Meituan-Dianping/Robust 。 Robust热更新系统借鉴Instant Run原理,实现了一个兼容性更强而且实时生效的热更新方案。其基本思路是,Robust热更新系统在一个方法的入口处插入一段跳转代码,当发现某个方法出现bug就跳转执行补丁中的代码,略过原有代码的
Feign的服务降级中,一个有20个方法的Client,现在需要对一个方法降级处理, 但是fallback是类级别的定义,所以需要对其他19个也进行代码的编写.
本文是对官方 Profile-guided optimization in Go 1.21[1] 的学习与实践.
计算机基本的硬件由:CPU / 内存 / 主板 / 硬盘 / 网卡 / 显卡 / 显示器 等组成,只有硬件但硬件之间无法进行交流和通信。
来自:开源中国 原文:https://github.com/sdmg15/Best-websites-a-programmer-should-visit 在学习计算机科学(CS)时,必须知道一些有用的网站,以便随时掌握信息,了解技术前沿和学习新技术。下面是你应该访问的一些网站的不详尽的列表,一旦我得到了另一个链接,这个列表就会被更新,但是你也可以添加你知道的网站来做贡献。 索引 当你遇到困境时 新闻 初学者的编码实践 给那些想开始一个小项目却找不到点子的人 一般编码建议 编码风格 一般工具 面试的准备 纪录
原文:https://github.com/sdmg15/Best-websites-a-programmer-should-visit
Rust 作为一门备受关注的新编程语言,它在保持使用 JavaScript 等语言进行开发时所拥有的内存安全性的同时,还能够实现不亚于 C 的性能。不过大多数公司还没有大量应用它。白海科技作为国内唯数几个“All in Rust”的公司,最近正在进行由 Java 向 Rust 的全方位重构。
这个问题其实有点反人类,估计大部分人(包括我)对这种转换的第一反应肯定是“当然是对的。。”,说下我的理解:
(3)可以避免意义模糊的数字出现,同样可以很方便地进行参数的调整和修改。同宏定义一样,可以做到不变则已,一变都变
这个例子其实有点反人类,估计大部分人(包括我)对这种转换的第一反应肯定是“当然是对的”(这就掉坑了),说下我的理解:
XX代表系列版本号,ARM公司开发的芯片大多数都是一样的,除非增加了新功能才会更正芯片手册,XX就代表该文档支持系列版本!
部署这个东西我一个人搞了三四天,最后在朋友的帮助写部署成功,其中也学会了一些东西,虽然走了很多弯路,现在和大家分享一下我的经验。
这一章主要是讲解volatile的原理,在开始本文前,我们来看一张volatile的思维导图,先有个直观的认识。
有一个关于JVM名词定义的问题,说”JVM内存模型“,有人会说是关于JVM内存分布(堆栈,方法区等)这些介绍,也有地方说(深入理解JVM虚拟机)上说Java内存模型是JVM的抽象模型(主内存,本地内存)。这两个到底怎么区分啊?有必然关系吗?比如主内存就是堆,本地内存就是栈,这种说法对吗?
Tech 导读 在系统开发和运维过程中,异常堆栈信息是解决线上问题的关键之一。然而,有时候异常堆栈信息可能会消失,带来严重的麻烦。本文将介绍消失的异常堆栈的原因,即JIT编译器对异常进行的优化,以及如何快速定位问题。此外,还将讨论异常优化机制Fast Throw的使用条件和性能影响。通过一个实际案例,将详细阐述如何通过追溯日志和分析系统指标来定位问题的根因。无论是在大促期间还是平时运维中,追本溯源并解决问题的能力都是非常关键的。阅读本文,您将对异常堆栈消失问题有更深入的了解,并掌握解决问题的方法和技巧。
导语 | 本文尝试在系统级的编译软件层面,挖掘云应用的性能提升空间。以C/C++应用的反馈优化技术为例,介绍业务和编译技术深度整合后产生的收益和价值,希望给相关业务的探索提供参考。 一、现代云应用特征 云应用特征梳理是一个非常庞大的系统工程,只有云厂商才有机会做全局剖析。一些特征沉淀成专用芯片或专用指令,比如AI芯片和新一代ARM64 CPU中的Matrix乘累加指令,或者一些RISC-V中的Protobuf加速尝试,一些特征驱动系统级的OS/编译软件优化获得普适收益。本次我们主要以典型C/C++应用展开分
解释器,需要逐行解释执行,效率低下。譬如:如果循环两千次,循环体很大,每次执行都需要解释执行。
blog.csdn.net/qq_33330687/article/details/77915345
编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战,而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上,并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
平时开发的应用程序主要基于各种框架,譬如Spring,SpringMVC,Mybatis,而各种框架又是基于Java API来实现的,Java API调用执行是在JVM上的,而JVM则是运行在操作系统上的,操作系统是在物理机器打交道的。
Java内存模型告诉我们,各个线程会将共享变量从主内存中拷贝到工作内存,然后执行引擎会基于工作内存中的数据进行操作处理。 线程在工作内存进行操作后何时会写到主内存中? 这个时机对普通变量是没有规定的,而针对volatile修饰的变量给Java 虚拟机特殊的约定,线程对 volatile变量的修改会立刻被其他线程所感知,即不会出现数据脏读的现象,从而保证数据的“可见性”。
Java开发都知道JVM是Java虚拟机,上学时还用过的VM也叫虚拟机,先比较一波
rust的Vec在使用索引的时候总会触发边界检查,在某些时候降低了程序的性能。通常解决方法是尽可能使用迭代器来处理数组。
尽管我们有了JAVA热更新1:Agent方式热更、JAVA热更新2:动态加载子类热更,能修复大部分线上的BUG,在项目上线之后,不可避免的会遇到出数据错乱的情况。之前的做法可能是提前写好一段代码,然后通过后台接口来进行调用,用以解决线上数据规整。但这种方式必须得提前写好规整逻辑,但不能覆盖所有情况。
例: 机器语言 01010000 (指令 PUSH AX) 其中 AX 表示堆栈,而在CPU中工作原理则是电平脉冲的形式;
背景:计算机在执行程序时,每条指令都是由CPU调度执行的。CPU执行计算指令时,产生与内存(物理内存)通讯的过程(即数据的读取和写入),由于CPU执行速度很快,而从内存读取数据和内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多,因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行,会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存(Cache)。
理解volatile底层原理之前,首先介绍关于缓存一致性协议的知识。 背景:计算机在执行程序时,每条指令都是由CPU调度执行的。CPU执行计算指令时,产生与内存(物理内存)通讯的过程(即数据的读取和写入),由于CPU执行速度很快,而从内存读取数据和内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多,因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行,会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存(Cache)。
原文地址: Allocation Efficiency in High-Performance Go Services, 没有原模原样的翻译, 但不影响理解。
当读一个volatile变量时,JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。线程接下来将从主内存中读取共享变量(注意不仅仅是一个volatile变量,是所有共享变量)
最近ZOMI这2/3周有幸被邀请去百度交流、去VIVO研究院交流、去MindSpore开源团队交流、去华为昇腾团队交流推理引擎。所以有些心得体会,恰好前不久又分享完《AI编译器》系列课程和《AI推理引擎》系列课程。
大家好,之前在论坛里问了不少有关线性代数计算库的问题,现在姑且来交个作业,顺便给出一些用Rust做科学计算的个人经验。结论我就直接放在开头了。
机器之心报道 编辑:陈萍 最近,剑桥大学的研究者公布了一种名为 Trojan-Source 漏洞,可能危及软件和第一手供应链。 漏洞与攻击无处不在。最近,剑桥大学的两位研究人员发现了一个可以影响计算机代码编译器和软件开发环境的漏洞——Trojan Source(木马源) 。该漏洞几乎影响所有计算机语言,包括对 C、C++、C#、JavaScript、Java、Rust、Go 和 Python 。 此外,恶意代码可以将 Trojan Source 用于供应链攻击。 论文地址:https://troja
作为一个程序员或编程技术爱好者,你是不是开始厌倦了各种虚拟机语言和脚本语言??no vm scripting 它们要么不是C系的。需要你重新学习一套语法。如python,c#,java,js之类….
手机打开 设置——》系统——》关于手机——》EMUI版本(有的手机可能是Android)。双击6到7次,打开开发者模式。
x86内存变量可以在寄存器中,write buffer中,L1到L3cache中,主存中。寄存器、writebuffer和L1cache或者L2cache是cpu私有的。其中对程序员可编程的是寄存器和主存。cpu如何将变量写到writebuffer和如何写到cache对程序员是透明的。一般cpu读写内存的流程如下:
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