如果将ChatGPT部署到谷歌搜索中，需要512,820 个 A100 HGX服务器和总共4,102,568 个 A100 GPU，服务器和网络的总硬件成本超过...

kubelet通过调用 grpc 接口调用实现了 CRI 的 dockershim 完成 rpc 通信，CNI 是由 dockershim grpc serve...

经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题：在超异构软硬件融合的时代，操作系统等软件是不是需要重构，是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释：“超异构软硬件融合不改...

在过去的一年（2022年），软硬件融合公众号的很多文章，都围绕着“超异构计算”这个重要的主题展开。也和很多朋友交流超异构计算相关的话题，大家提到的最主要的一个问...

去年的时候，抛砖引玉的写了一篇“硬件定义软件？还是软件定义硬件？”的文章，现在再看，发现很多考虑不全面不深刻的地方。继续抛砖，与大家深入探讨此话题。

B树是一种多路平衡查找树，B树的节点可以有两个以上的子节点(AVL树是二叉树，最多只能有两个子节点)。

CPU、GPU和DPU是数据中心的三大芯片，通常情况下：CPU主要用于业务应用的处理，GPU用于性能敏感业务的弹性加速，而DPU则是基础设施加速。站在CPU的视...

软硬件协同，是上世纪90年代提出的概念。在那个时候，系统已经变得相对复杂，需要更加准确严谨的软硬件划分，然后软硬件再协同。

软件热点层出不穷，并且快速迭代；CPU性能瓶颈，摩尔定律失效；图灵奖获得者John Hennessy和David Patterson在2017年提出了“计算机体...

我记得之前看过专门介绍各种PU List的文章，最大的感受是：处理器类型很多很多，从APU到ZPU，26个字母都已经被用光了。大家可能对这些PU都耳熟能详，但要...

最近一直思考：何谓“大芯片”？大芯片的标准是什么？CPU、GPU、AI、DPU以及HPU等各种超大规模的大芯片，其底层逻辑到底是什么？

Chiplet标准UCIe已经得到很多主流大厂的认可，席卷之势愈发明显。但就Chiplet的价值挖掘，目前可见的，都还停留在如何降成本和简单地扩大设计规模方面。...

去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了，我就不再班门弄斧一一介绍了。

今年春节的时候，一直在上海。闲来无事，又在思考软硬件融合相关的各种弯弯绕绕。于是，春节期间写了《预见·第四代算力革命》系列四篇文章，洋洋洒洒3万字。

2015年，亚马逊AWS收购Annapurna，开始了芯片自研之路。差不多同一时间，谷歌自研的AI芯片TPU也开始在内部使用。从此，互联网云计算公司纷纷开始了自...

软硬件融合逐步深化并体系化后，逐渐形成很多观点。比如超异构计算，比如开放生态，比如“软件定义一切，硬件加速一切”，比如完全可编程等等。当这些观点想去寻求共鸣的时...

计算的问题应该能够：分解成可以同时解决的离散工作；随时执行多条程序指令；使用多个计算资源比使用单个计算资源在更短的时间内解决问题。

云数据中心通过超卖实现盈利，在满足用户需求的前提下，让各个类型的资源都充分利用将给云提供商带来更低的成本。因此资源利用率是至关重要的指标，然而现在的架构将计算资...

在本章中，我们会涉及到与 Android 安全相关的其他主题，这些主题不直接属于已经涉及的任何主题。

着都是近一些年的题目，说话，也挺难的，需要记住的东西比较多。而且名字真恶心，好多分类。