在Swift 5中Apple发布了大量基于SIMD改进的API,并且新的RealityKit,我们操作虚拟物体的位置、角度,都需要通过simd库来进行了。
在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中,我们谈到了 Tensorflow.js(tfjs) 的新后端 WebAssembly(WASM)。这篇文章进一步挖掘 tfjs WASM 后端的更多信息,并探讨一下 tfjs 为何要引入 WASM 后端。
WebAssembly 是一种可以在现代Web浏览器中运行的低级的类汇编语言,具有紧凑的二进制格式,接近本机的性能运行的。为了实现代码紧凑WebAssembly 被设计成了不容易手写,但是支持C、C++、C#、Golang、Rust 等源语言编写代码,使用相应工具链翻译源语言代码。
「打工人 打工魂 打工人都是人上人」。是不是还沉浸在2024的放假通知中,小伙该收收心了。毕竟,你多打一天的工,老板就离他在游艇中喝着香槟和美女一起海钓的梦想又更进一步了。好了,玩归玩,闹归闹。作为一个职业打工人,我们还是要着眼于当下。
为 GitHub Game Off 2022 开发的基于光线追踪的游戏!整个游戏,包括手工制作的光线追踪器,都是用 Rust 实现的。
Image crate是 Rust 最受欢迎的图像处理库,现已发布新版本!它为各种图像格式带来了加速和其他增强功能。
MathJax.Hub.Config({ extensions: ["tex2jax.js"], jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"], tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ], processEscapes: true }, "HTML-CSS": { availableFonts: ["TeX"] } });
“如果2008年的时候,WASM 和 WASI(WebAssembly System Interface, WASM 系统接口)这两个东西已经存在了的话,我们就
采访嘉宾 | 于航 编辑 | 闫园园 2021 年 6 月 21 日,Scott Logic 发布了 2021 年 WebAssembly (以下简称 Wasm)用户报告。报告中显示 69% 的受访者认为 Wasm 将对未来的 Web 开发产生非常大的影响,同时受访者还预计 Wasm 将会对不同应用领域产生重要影响。 不难看出,作为一项相对年轻的技术,Wasm 本身还是吸引了不少眼球。但另一方面,也有开发者注意到,虽然 Wasm 目前在多个领域都有相应的落地实践,但距离大规模应用还是有一定差距。甚至,还有
N-API 也发布一段时间了,社区中有很多 Native addon 也慢慢迁移到了 N-API,比如 bcrypt , sse4_crc32 等。N-API 弥补了之前 nan 最痛的跨 V8 版本 ABI 不兼容的问题。
和去年(去年作者写了 WebAssembly 2020 年发展和 2021 年预测)一样,本文将先回顾下 WebAssembly 过去一年的发展,然后预测下其未来一年的趋势。
在4月,Chrome 暂时推迟了 SameSite Cookie 属性的推行,以确保在 COVID-19 响应的关键初始阶段提供基本服务的网站的稳定性。
SIMD(发音/sim-dee/)是“Single Instruction/Multiple Data”的缩写,意为“单指令,多数据”。它是 JavaScript 操作 CPU 对应指令的接口,你可以看做这是一种不同的运算执行模式。与它相对的是 SISD(“Single Instruction/Single Data”),即“单指令,单数据”。 SIMD 的含义是使用一个指令,完成多个数据的运算;SISD 的含义是使用一个指令,完成单个数据的运算,这是 JavaScript 的默认运算模式。显而易见,SIMD 的执行效率要高于 SISD,所以被广泛用于 3D 图形运算、物理模拟等运算量超大的项目之中。
spectral_norm.rs是一个示例程序,它展示了如何使用Portable SIMD库中的SIMD(Single Instruction Multiple Data)功能来实现频谱规范化算法。该示例程序是Rust源代码中的一个文件,位于rust/library/portable-simd/crates/core_simd/examples目录下。
前言:因为新型冠状病毒导致疫情,最近几日各种新闻和消息满天飞。疫情之下不易出行、不宜聚会;宜宅在家、宜阅读、宜学习、宜写代码。鉴于此,本系列第2篇提前发布。希望大家过一个充实的春节。
alist 是一个支持多存储的文件列表/WebDAV 程序,使用 Gin 和 Solidjs。该项目的主要功能、关键特性、核心优势包括:
单指令多数据(SIMD)范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。到目前为止,只有LOAD/STORE指令被认为足够高效,可以实现预期的加速,并且认为需要尽可能避免GATHER/SCATTER操作。但是GATHER指令提供了一种非常灵活的方式用来将非连续内存位置的数据填充到SIMD寄存器中。正如本文讨论的那样,如果使用方法合适,GATHER会达到和LOAD指令一样的性能。我们概述了一种新的访问模式,该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后,我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中,通过2个代表性示例,证明我们新的访问模式的效率及适用性。
PG引入SIMD执行集后具体有多大性能提升?本篇抽取PG的simd库,对比线性搜索场景的性能:
在Intel Sandy Bridge微架构中,Intel引入了256位SIMD扩展AVX,这套指令集在兼容原MMX、SSE、SSE2对128位整点SIMD支持的基础上,把支持的总向量数据宽度扩展成了256位。新增了若干条256位浮点SIMD指令。
摘要 V8是一个由丹麦Google使用C++开发的开源JavaScript引擎,用于Google Chrome中,目前该JavaScript引擎已用于其它项目的开发。 在V8中的数字表示 在V8中数字
比如上图的例子,有atrr_A列,有8个值。TID:0-7,过滤小于45的列值。
BLAKE3 是 BLAKE3 密码哈希函数的官方 Rust 和 C 实现。具有以下特点和优势:
这篇文章是关于如何将传统的STL vector作为XNAMath类型容器使用. 因为SSE/SSE2指令集要求数据必须对齐到16字节的边界, 所以vector的分配器必须替换成一个可以对齐的内存分配器(x86架构). 本文适用于想在代码中引入新鲜空气的x86 Windows开发者, 你将会看到如何把强大的XNAMath和灵活的STL vector结合到一起.
对于SISD,每个指令只能处理一个数据,而SIMD一个指令可以处理多个数据,因为多个数据的处理是平行的,因此从时间来说,一个指令执行的时间,SISD和SIMD是差不多的。由于SIMD一次可以处理N个数据,所以它的处理的时间也就缩短到SISD的1/N。需要指出一点,NEON是需要硬件支持的,需要有一块寄存器放到硬件上来处理这个的。SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、NEON
https://www.cnblogs.com/artech/p/string-memory-layout.html
最近在进行Doris的部分查询调优工作,通过perf定位CPU执行热点时,发现了以下的热点部分:
创作者习惯于触手可及的桌面级硬件的全部功能。我们如何构建具有相同水平的性能和表现力的应用程序,同时又具有基于 Web 的体验的所有好处?
2023年4月7-8日,数据技术嘉年华给我们带了一场数据库行业盛宴。重点关注下向量化引擎的技术实现原理和创新应用点。
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发,加上平时学习的一些零散的知识,最近打算整理,将这些做成一页文章。 主线任务:梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务:了解 GPU 硬件工作机理 支线任务:掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务:掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
当广告推荐业务峰值QPS已经达到10万以上,向量检索QPS峰值就会就会达到30万以上,召回服务的向量检索P99时延和平均时延已经超出了能接受的正常范围,导致召回服务整体时延达到上限,很多请求超时以至于没有广告返回给上游服务。同时粗排服务对召回服务返回的广告列表进行自定义向量相似度计算过滤,传统的数学公式计算非常耗时和耗资源,导致粗排服务压力很大,上游召回服务又想召回更多广告给到粗排服务进行再次过滤以提高召回精度。因此关于向量相关的检索和计算需要进行优化以缓解线上服务压力,助力业务发展。
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。
在 FFmpeg 中,time_base 是一个关键概念,它用于表示时间单位。在处理音频或视频流时,time_base 可以根据不同的采样频率或帧率来定义。timebase 在 FFmpeg 的定义是一个 AVRational 结构体:
在Vivado中,默认情况下用HDL描述的乘法、乘加、乘减、乘累加以及预加相乘最终都会映射到DSP48中,但是加法、减法和累加运算则会用常规的逻辑资源即查找表、进位链等来实现。相比于查找表,DSP48在功耗和速度上都有优势。如果期望加法运算也能映射到DSP48中,那么就要用到综合属性use_dsp(它取代了之前的use_dsp48,目前仍然可以使用use_dsp48,但建议使用新的名称)。
数据库向量化是一项工程性很大的挑战,但可为StarRocks等实时分析引擎提供数量级性能提升。
Vector API (Sixth Incubator) 是 Java 平台的一个项目,旨在提供一种简单且高效的方式来执行向量化计算。它引入了新的类和接口,以支持使用 SIMD(Single Instruction, Multiple Data)指令集进行并行计算。
BLAKE 和 BLAKE2 是密码学哈希函数,来源于 Dan Bernstein 的 ChaCha。特点是在64位机上,性能比 SHA-3, SHA-2, SHA-1, 和 MD5 等都高。属于目前最高性能的哈希函数之一。而这两个库的实现,也在追求性能的极致。
接第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.2)
ClickHouse在计算层做了非常细致的工作,竭尽所能榨干硬件能力,提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。
Faster postings list intersection via skip pointers 通过跳指针,实现更快的 posting list 求交 https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/faster-postings-list-intersection-via-skip-pointers-1.html
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第60天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的40天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
@pierre_marijon 开发了一个 fastq parser,目前还有一些限制:
NVIDIA在2018年6月发布了基于GPU加速的用于解码JPEG的nvJPEG。实际上早在1998年,libjpeg/SIMD就开始使用SIMD指令集对JPEG编解码进行加速。我们可能会问:为什么JPEG编解码过程可以被SIMD或GPU加速?为什么我们又尚未看见类似的对PNG进行加速的项目?本文将从JPEG编解码原理出发,简单讲解SIMD加速的原理,并简要说明PNG不能被加速的原因。
本文介绍了如何使用 Rust 编写 absolut 库,该库可以自动生成字节级的 SIMD 查找表。
1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料
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当你发现数据库查询特别慢的时候,并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因,那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。
介绍AVX指令集之前,先要引入一个向量的概念。所谓向量,就是多个标量的组合,通常意味着SIMD(单指令多数据),就是一个指令同时对多个数据进行处理,达到很大的吞吐量。早在1996年,Intel就在X86架构上应用了MMX(多媒体扩展)指令集,那时候还仅仅是64位向量。到了1999年,SSE(流式SIMD扩展)指令集出现了,这时候的向量提升到了128位。
该模块提供了一个可移植的不绑定于任何硬件架构的 SIMD 操作的抽象。目前 nightly-only.
大家好,我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
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