倍 解除组织 / 流程 / 系统 孤岛，打造成长型组织 企业收益分析 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 方案优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式；手工维护成本 高，阻碍业务交付效率 面向多服务并行部署，安全发布， 0 维护负担 支撑云原生构建 / 运行环境，多云异构支持及企业 云厂商 DevOps 平台 华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING 容器云厂商 云厂商引流为主，锁定风险高 对多云跨地域支持不够 实施负担较重难以推广 面向多云厂商友好，实施迁移成本极低，可扩展性 强，全球多地跨云跨域安全可靠自动化部署 企业基于 CI/CD 工具自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 、 Tekton 、 Argo 主开发和对接企业内部流程和系统 扫码查看飞书主干开发最佳实践 灵活易用的高并发工作流 • 一键拉起环境 / 子环境 • 一键复制 / 睡眠环境 • 多环境 / 环境配置管理 • 服务编排 / 跨项目共享服务 • 开发者共享环境 - 自测子环境 扫码查看 TT 语音最佳实践 面向开发者的云原生环境 扫码查看飞书集成测试案例 • 无缝对接主流测试框架 / 平台 • API/E2E/UI

海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 企业级数据解决方案专家 为建行、工行、交行、招行、上交所、深交所、中国人寿等 70+ 银行证券保险 企业、公安部、上海市公安局、武汉市公安局等 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术 竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 海致获得“ 2021 年 CCF 科学技术奖科技进步卓越奖” CCF 科学技术奖被认为是计算机科学与技术领域最具影响力的专业奖项之一， 其中科技进步卓越奖是 CCF 科技进步奖评选中的最高级别奖项，旨在嘉奖在计

CMAKE_INSTALL_PREFIX ） -G 选项：指定要用的生成器 • 众所周知， CMake 是一个跨平台的构建系统，可以从 CMakeLists.txt 生成不同类型的构建系 统（比如 Linux 的 make ， Windows 的 MSBuild ），从而让构建规则可以只写一份，跨平 台使用。 • 过去的软件（例如 TBB ）要跨平台，只好 Makefile 的构建规则写一份， MSBuild 也写一份 。 生成器； MacOS 系统默认是 Xcode 生成器。 • 可以用 -G 参数改用别的生成器，例如 cmake -GNinja 会生成 Ninja 这个构建系统的构 建规则。 Ninja 是一个高性能，跨平台的构建系统， Linux 、 Windows 、 MacOS 上都可 以用。 • Ninja 可以从包管理器里安装，没有包管理器的 Windows 可以用 Python 的包管理器安 装： • 对象库类似于静态库，但不生成 .a 文件，只由 CMake 记住该库生成了哪些对象文件 对象库是 CMake 自创的，绕开了编译器和操作系统的各种繁琐规则，保证了跨平台统一性 。 在自己的项目中，我推荐全部用对象库 (OBJECT) 替代静态库 (STATIC) 避免跨平台的麻烦 。 对象库仅仅作为组织代码的方式，而实际生成的可执行文件只有一个，减轻了部署的困难。 静态库的麻烦： GCC 编译器自作聪明，会自动剔除没有引用符号的那些对

、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING 云厂商引流为主，锁定风险高 对多云跨地域支持不够 实施负担较重难以推广 面向多云友好，厂商中立，全球多地跨云跨域 安全可靠自动化部署 云原生 CI/CD 工具 Tekton Argo 使用门槛高、学习成本高 需要额外建设全流程能力 接入和使用都极其简单，内置模板库 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 核心特性： 运维 真正意义的持续交付：以工程师体验为核心，价值交付为理念，完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 、研发利用率极低 环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团

线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 关于作者 • 我是 Taichi 编译器的贡献者之一（ https://github 于是，发明了 make 这个程序，你只需写出不同文件之间的依赖关系，和生成各文件的规则。 • > make a.out • 敲下这个命令，就可以构建出 a.out 这个可执行文件了。 • 和直接用一个脚本写出完整的构建过程相比， make 指明依赖关系的好处： 1. 当更新了 hello.cpp 时只会重新编译 hello.o ，而不需要把 main.o 也重新编译一遍。 2. 能够自动并行地发起对 python 可以做很多判断等。 4. 不同的编译器有不同的 flag 规则，为 g++ 准备的参数可能对 MSVC 不适用。 构建系统的构建系统（ CMake ） • 为了解决 make 的以上问题，跨平台的 CMake 应运而生！ • make 在 Unix 类系统上是通用的，但在 Windows 则不然。 • 只需要写一份 CMakeLists.txt ，他就能够在调用时生成当前系统所支持的构建系统。

你可能已经迫不及待想通过 *pret 访问其 返回值了。但是不行，因为 GPU 访问不 了 CPU 的内存地址，同理， CPU 也访 问不了 GPU 的内存地址。一访问 CPU 就奔溃了。 跨 GPU/CPU 地址空间拷贝数据 • 因此可以用 cudaMemcpy ，他能够在 GPU 和 CPU 内存之间拷贝数据。 • 这里我们希望把 GPU 上的内存数据拷贝到 CPU 内存上，也就是从设备内存 简单的问题反而复杂化。 • 怪不得王鑫磊在 ZPC 里要自己造轮子哦，虽然是 C++03 ，总感觉是几百年前的编程语言。 • 现在很多“老年”教材对 cpp 的认识也停留在 C++03 ， B 站 / 油管偶尔翻出几个介绍 C++11 新特性的视频已经算很先进很前卫了，然而现在 C++23 的标准都已经开始往官网上挂了…… 第 7 章：原子操作 经典案例：数组求和 • 如何并行地对数组进行求和操作？

• 例如，右边你今天早上的任务清单。 • 请问你这些任务总共需要多少时间？ 任务 时间 占用资源 洗脸 5 分钟 眼睛，嘴巴，手 烧开水 10 分钟 煤气灶 刷牙 5 分钟 嘴巴，手 看比站 15 分钟 眼睛 吃饭 30 分钟 嘴巴，手 拉粑粑 20 分钟 屁股 为什么需要流水线 • 一些懒得动脑子的同学可能会脱口而出， 不就是 5 + 10 + 5 + 15 + 30 + 20 存器来指令解码单元才开始继续工作，很 低效。 任务 时间 占用资源 洗脸 5 分钟 眼睛，嘴巴，手 烧开水 10 分钟 煤气灶 刷牙 5 分钟 嘴巴，手 看比站 15 分钟 眼睛 吃饭 30 分钟 嘴巴，手 拉粑粑 20 分钟 屁股 洗脸 烧开水 刷牙 看比站 吃饭 拉粑粑 5 10 5 15 30 20 为什么需要流水线 • 更高效的办法是，观察每个任务都占用哪些 资源，所占用资源不冲突的可以同时进行， 分钟，比你快一倍多。 任务 时间 占用资源 洗脸 5 分钟 眼睛，嘴巴，手 烧开水 10 分钟 煤气灶 刷牙 5 分钟 嘴巴，手 看比站 15 分钟 眼睛 吃饭 30 分钟 嘴巴，手 拉粑粑 20 分钟 屁股 洗脸 刷牙 烧开水 吃饭 看比站 拉粑粑 5 5 10 20 条件跳转指令 • 让不占用相同资源的任务同时进行，这也是 CPU 流水线的初衷。但理想是美好的，现实

Rust 异步编程》、 《数据结构与算法（ Rust 语言描述）》 # 在线教程 Rust Course 、 PingCap Talent Plan 、 Rust LeetCode 、令狐壹冲 (B 站 ) # 开源项目 Rust 、 TheAlgorithms/Rust 、 RustDesk 、 TiDB Thank you ！

- Rendering Engine 利用 Rust 重塑移动应用开发 跨平台开发的优势和局限性 Pros: - Fast - Single Codebase - Third-party support (Javascript better than Dart) 利用 Rust 重塑移动应用开发 跨平台开发的优势和局 限性 Cons: - Performance - Native Native feature utilize - Existing Codebase 跨平台开发到到底 应该跨什么？ UI or Logic ? 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust 在移动端应 用的价值 Rust is the only advanced choice for cross platform development. 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust

try_emplace 有什么区别？ • 我需要高效去重，可 set 没法并行，有没有并行版的 set ？ • 关注小彭老师不迷路，我们之后课专门讨论一下这些问题 。 感谢观看 录播稍后上传比站 课件下载： https://github.com/parallel101/course