持续使用三年： 基于 Zadig 数万次运行自动化测试 “ 覆盖飞书视频云 250+ 和视频架构团队 RTC 300+ 工程师，目前 Zadig ” 的定位是音视频端到端集成测试，战略地位非常高。 —— 字节跳动 飞书 SRE Tech Lead 吴

Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 第 0 章：从并发到并行 摩尔定律：停止增长了吗？ • 晶体管的密度的确仍在指数增长，但处理器主 频却开始停止增长了，甚至有所下降。 • 很长时间之前我们就可以达到 2GHz （ 2001 年 8 月），根据 2003 年的趋势，在 2005 年 初我们就应该研发出 10GHz 的芯片。 神话与现实： 2 * 3GHz < 6GHz • 一个由双核组成的 3GHz 的 CPU 实际上提供了 6GHz 的处理能力，是吗？ • 显然不是。甚至在两个处理器上同时运行两个线程也不见得可以获得两倍的性能。相似的 ，大多数多线程的应用不会比双核处理器的两倍快。他们应该比单核处理器运行的快，但 是性能毕竟不是线性增长。 • 为什么无法做到呢？首先，为了保证缓存一致性以及其他握手协议需要运行时间开销。在 • 并发：单核处理器，操作系统通过时间片调 度算法，轮换着执行着不同的线程，看起来 就好像是同时运行一样，其实每一时刻只有 一个线程在运行。目的：异步地处理多个不 同的任务，避免同步造成的阻塞。 • 并行：多核处理器，每个处理器执行一个线 程，真正的同时运行。目的：将一个任务分 派到多个核上，从而更快完成任务。 举个例子 • 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 器的服务器，他正同时处理

rsi, rdi, rsp, rbp, r8, r9, r10, r11, ..., r15 • 其中 r8 到 r15 是 64 位 x86 新增的寄存器，给了汇编程序员更大的空间，降低了编译 器处理寄存器翻车（ register spill ）的压力。 • 因此 64 位比 32 位机器相比，除了内存突破 4GB 限制外，也有一定性能优势。 8 位， 16 位， 32 位， 64 位版本 size_t 在 64 位系统上相当于 uint64_t size_t 在 32 位系统上相当于 uint32_t 从而不需要用 movslq 从 32 位符号扩展 到 64 位，更高效。而且也能处理数组大 小超过 INT_MAX 的情况，推荐始终用 size_t 表示数组大小和索引。 浮点作为参数和返回： xmm 系列寄存器 xmm0 = xmm0 + xmm1 参数分别通过 xmm0 为什么需要 SIMD ？单个指令处理四个数据 • 这种单个指令处理多个数据的技术称为 SIMD （ single-instruction multiple-data ）。 • 他可以大大增加计算密集型程序的吞吐量。 • 因为 SIMD 把 4 个 float 打包到一个 xmm 寄存器里同时运算，很像数学中矢量的逐元 素加法。因此 SIMD 又被称为矢量，而原始的一次只能处理 1 个 float 的方式，则称为

上的编译器（通常是系统自带的编译 器比如 gcc 和 msvc ）生成 CPU 部分的指令码。然后送到真 正的 GPU 编译器生成 GPU 指令码。最后再链接成同一个文件 ，看起来好像只编译了一次一样，实际上你的代码会被预处理很 多次。 • 他在 GPU 编译模式下会定义 __CUDA_ARCH__ 这个宏，利用 #ifdef 判断该宏是否定义，就可以判断当前是否处于 GPU 模式 ，从而实现一个函数针对 GPU Hello, world! 打印了三遍！ • 原来，三重尖括号里的第二个参数决定着启动 kernel 时所用 GPU 的线程数量。 • GPU 是为并行而生的，可以开启很大数量的 线程，用于处理大吞吐量的数据。 获取线程编号 • 可以通过 threadIdx.x 获取当前线程的编 号，我们打印一下试试看。 • 这是 CUDA 中的特殊变量之一，只有在 核函数里才可以访问。 • 可以看到线程编号从 ），而每个板块具有的线程 数量（ blockDim ）则是固定的 128 。 • 因此，我们可以用 n / 128 作为 gridDim ， 这样总的线程数刚好的 n ，实现了每个线程 负责处理一个元素。 边角料难题 • 但这样的话， n 只能是的 128 的整数倍 ，如果不是就会漏掉最后几个元素。 • 主要是 C 语言的整数除法 n / nthreads ，他是向下取整的，比如

可以自动检测源文件和头文件之间的依赖关系，导出到 Makefile 里。 • make 的语法非常简单，不像 shell 或 python 可以做很多判断等。 • CMake 具有相对高级的语法，内置的函数能够处理 configure ， install 等常见需求。 • 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。 • CMake 可以自动检测当前的编译器，需要添加哪些 。然后用一个小程序，自动在编译前把引号 内的文件名 hello.h 的内容插入到记号所在的位置，这样不就只用编辑 hello.h 一次了嘛 ~ • 后来，这个编译前替换的步骤逐渐变成编译器的了一部分，称为预处理阶段， #define 定 义的宏也是这个阶段处理的。 • 此外，在实现的文件 hello.cpp 中导入声明的文件 hello.h 是个好习惯，可以保证当 hello.cpp 被修改时，比如改成 hello(int) 声明了该类的头文件，像这样递归 地 #include 即可： 预处理后变成： 头文件进阶 - 递归地使用头文件（续） • 但是这样造成一个问题，就是如果多个头文件都引用了 MyClass.h ，那么 MyClass 会被 重复定义两遍： • 解决方案：在头文件前面加上一行： #pragma once • 这样当预处理器第二次读到同一个文件时，就会自动跳过 • 通常头文件都不想被重复导入，因此建议在每个头文件前加上这句话

），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表 大量设备大量数据归集存储，存储压力大 • 数据总线 / 消息队列消息接入，定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore • Replication • Migration • Data Sources • IoT Protocols • Streaming taosX - 集群运维 • 数据库复制 • 全量 / 增量备份 • 数据导入 / 导出 • 数据库迁移 • 异地容灾 taosX - 数据接入 Comming Soon taosX - 流式处理 taosX - Transformer • Parse {"parse": {"field1": { "cast": { "as": "timestamp", "with": "%e-%b-%Y

，于是会提前给缓存发送一个读取指令，让他读取 a[2] 、 a[3] 。缓存在后台默默读取数据的同时， CPU 自己在继续处理 a[0] 的数据。这样等 a[0], a[1] 处理完以后，缓存也刚好读取完 a[2] 了，从而 CPU 不用等待，就可以直接开始处理 a[2] ，避免等待数据的 时候 CPU 空转浪费时间。 • 这种策略称之为预取（ prefetch ），由硬件自动识别你程序的访存规律 实际上还是 YX 序，和静态数组 的 a[y][x] 一样的，指标出现的顺 序并无关紧要。 …… ndarray ：访问越界问题 • 在物理仿真中，常常需要访问在一个元素附近的几个元素。图 像处理中用到的模糊操作，也需要向上下左右扩散 w 个单位。 • 这样假如当前元素正好在二维网格的边界上，那再往外索引 w 个单位就会超出数组的界限，导致出错。对此有多种解决办法 ： 1. 使用 std::max(n structured grid ）表示，那就是一个插桩操作。 • 插桩的内核（ kernel ）指的就是这个“周围范围”的形状（如右图三个例子） 和每个地方读取到值对修改自身值的权重等信息。 • 个人认为，图像处理中的模糊操作，或者是滤波操作，就属于插桩。有的 插桩内核各轴向是对称的（比如高斯模糊），有的是单单往一个方向延伸 很长（比如径向模糊），有的内核是正方形（箱滤波）。 • 人工智障圈子里好像管这个叫卷积（

，内存管理与对象生命周期 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh.wikipedia.org/wiki/ASCII 计算机如何表达字符 • 众所周知，计算机只能处理二进制 整数，字符要怎么办呢？ • 于是就有了 ASCII 码表，他规定， 每个英文字符（包括大小写字母、 数字、特殊符号）都对应着一个整 数。在计算机里只要存储这个的整 数，就能代表这个字符了。 char 在 x86 架构是有符号的 (char = signed char) ，而在 arm 架构上则认为是无符号的 (char = unsigned char) ，因为他 认为“ arm 的指令集处理无符号 8 位整数更高效”，所以擅自把 char 魔改成无 符号的…… • 顺便一提， C++ 标准保证 char ， signed char ， unsigned char 是三个完全 不同的类型， 没什么好神秘的，他就是一个普通的字符。 • 仅仅只是 printf 和 scanf 这些特定的函数会对 % 特殊处理而已。 • 而 \ 比较厉害，他是编译器内部专门为他“开了个后门”。 • 编译器检测到字符串中出现 \ 就会把下一个字符特殊处理。 • 而 % ，编译器并不会特殊处理 % ，是 printf 函数内部在运行时处理了 % 的下一个字符。 • % 就像你和同学随手“拉钩”定下的约定，这是 printf 约定俗成的。

如今的计算机大多是 64 位的，一些很老的网吧和学校的机房里偶尔能看见古董级的 32 位计算机， 16 位计算机则是几乎只能在博物馆里看到了。 • 字的长度决定了计算机中寄存器的大小，从而决定计算机一次能处理多大的整数。 • 例如 32 位计算机的寄存器都是 32 位，因此只能做 32 位整数的加减乘除，超过 32 位 整数的加减乘除就要用特殊的指令来模拟了。 整数的表示范围受位数限制 • 8 位长的整数能表示的范围是 倍的换算的，而我们的系统中一般都是按照 1024 倍去计算的。 字还被用于表示内存地址 • 字的长度除了决定一次处理的整数大小之外，还决定了能访问的内存地址的范围。 • 这是因为内存是一维排列的，假如内存容量是 65536 字节，那所谓的内存地址实际上就 是一个从 0 到 65535 范围的整数，也就是两个字节组成的字。 • 处理器去读写内存的时候靠的是寄存器提供的地址，因此寄存器的大小（也就是字的大 小）决定了他能读写的内存大小，例如： 因此，如果你的电脑内存超过了 4 GB ，那肯定是 32 位电脑不用说了。 • 而 64 位计算机理论上能访问如此大量的内存，虽然目前看来是用不到。 知识拓展 • 虽然 64 位计算机的寄存器能处理 64 位的整数，实际上的内存地址并没有 64 位。 • 实际上地址的高 16 位始终和第 48 位一致（符号扩展），也就是虚拟地址空间只有 48 位。 • 而经过 MMU 映射后实际给内存的地址只有

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