产研协同方案： 自动化一切可以自动化的，让工程师专注创造 2 、 用户核心场景 使用介绍 视频 Demo 演示 ? • 准备环境 • 准备工作流 运维（管理员） • IDE 热部署 • 更新镜像 • 更新配置 • 更新数据 • 日常调试 开发工程师 • 日常测试验证 • 自动化测试 测试工程师 • 升级预发环境 • 升级生产环境 • 变更数据库 发布工程师 核心场景 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——临时替换镜像 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——调整副本数量 / 重启实例 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 测试集管理—— GitLab 仓库管理 支持冒烟测试 / 接口测试 /UI 测试 / 场景测试 / 性能测试等 1. 本地编写测试脚本并针对 本地编写测试脚本并针对 sit 环境本地自测 2. 没问题后提交到 GitLab 仓库 测试验证 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 自动化 CD 过程：合并代码后自动触发更新集成环境 包括步骤： auto-sit 环境构建 -> 部署 -> 场景测试 -> 安全扫描 ->IM 通知 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 sit

常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率 创建 Serving 与训练集成 • 用户只需要简单选择机房和 镜像填写模型名即可完成 Serving 服务创建 自有模型 • 用户只需要填写模型地址即 可 GPU 监控 • 容器监控服务，自适 应 GPU 容器，可根据 容器 IP 查询记录 , 便 于用户查看服务状态

target_include_directories( 项目名 PUBLIC include) • 源码文件中写： • #include < 项目名 / 模块名 .h> • 项目名 :: 函数名 (); 完整案例请看源码仓库： https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00 推荐的目录组织方式 • 头文件（项目名 /include/ 项目名 / 模块名 h> • namespace 项目名 { • void 函数名 () { 函数实现 } • } 完整案例请看源码仓库： https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00 推荐的目录组织方式 完整案例请看源码仓库： https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00 一、划分子项目

GPU 线程的寄存器，实际上也是一块比较小而块的内存，称之为寄存器仓库（ register file ）。板块内的所有的线程共用一个寄存器仓库。 • 当板块中的线程数量（ blockDim ）过多时，就会导致每个线程能够分配到的寄存器数量急 剧缩小。而如果你的程序恰好用到了非常多的寄存器，那就没办法全部装在高效的寄存器 仓库里，而是要把一部分“打翻”到一级缓存中，这时对这些寄存器读写的速度就和一级缓存

'-faligned-new' to enable C++17 over-aligned new support # 使用 clang 编译 CC=clang CXX=clang++ bazel build …2 制作镜像 docker run -v $(pwd):/curve -v /root/.cache/bazel:/root/.cache/bazel -it opencurvedocker/curve-base:build-debian11

示意： 00 | ABCDE | 00 • cudaAddressModeWrap ：重叠模式（循环） • 示意： DE | ABCDE | AB • cudaAddressModeMirror ：镜像模式 • 示意： BA | ABCDE | ED CUDA 纹理对象：封装 • 其中 cudaTextureFilterMode 表示采样的坐标不是整数 时要如何在周围 8 个值之间插值，有以下几种选择：

baidu.com ，那个是搜广告用的） • 如果感兴趣，我可以增添一节专门讲动态多态。 回家作业！ • 已经发布到： https://github.com/parallel101/hw02 • 仓库的 README.md 里有详细的作业要求和说明。请按要求修改其中的代码，使得双向 链表类 List 的拷贝构造函数能正常工作，且内存能够安全释放。 • 通过 pull request 提交你的作业，这样我可以通过

• 迭代纬度：需求到发布效率、质量分析 • 效能度量：耗时分析、通过率统计、趋势分析 客观精准的效能洞察 • 在 VScode IDE 中使用 Zadig 核心能 力 • 无需打包镜像，即可一键热部署到自测 环境 • 与 Zadig 基准环境交互，完成自测、 联调验证 云原生 IDE 插件（ vscode ） 执 行 企 业 合 规 S O P 流 程 ，

Cloud Native and Open Source Liangyu Zhou Senior Software Engineer at Tencent Rich experience in Container and Kubernetes field, promote lots of K8S production practice in Tencent Motivation https:// isolation, but we will focus on pod-to-pod isolation in this talk, AKA Sandbox Isolation. • Container Escape docker.vh.neargle.com:8888/?command_exec=python3 -c "import docker;client = docker.Doc /proc/self/fd/ 4. Linux Kernel Patch Are those enough? NO https://landscape.cncf.io/category=container-runtime&format=card-mode&grouping=category Runtime Landscape cri- containerd runsc+gVisor kubelet

Support44  Defined in  New adaptors on top of basic sequence containers  Associative container interface (similar to std::map)  unique keys (flat_map)  fast retrieval of values based on a // "", "c", "d", "e", ""70 Changes to Ranges Library  ranges::to(): Converts a range to a container  E.g.: auto ints = std::views::iota(1, 5) | std::views::transform([](const auto& nts) }; std::print("{}", vec); // [2, 4, 6, 8]71 Changes to Ranges Library  Converts container to container  E.g.: // Convert vector to set with same element type. std::vector vec{ 33, 11, 22 };