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  • pdf文档 Cilium的网络加速秘诀

    蓝维洲 2021.10.16 cilium的网络加速秘诀 蓝维洲 网络组研发负责人 演讲人 cilium介绍 https://cilium.io https://github.com/cilium cilium是 kubernetes 的 CNI 网络解决方案,创新采用了 eBPF datapath,为 kubernetes网络和 linux 社区的 eBPF 发展,启动了 最要的推动作用。 �������������� ��������������������� �������������������� ���������������� ������������������������ Cilium加速网络 性能提升的主要表现: • 不同场景下,不同程度地降低了 网络数据包的“转发延时” • 不同场景下,不同程度地提升了 网络数据包的“吞吐量” • 不同场景下,不同程度地降低了 转发数据包所需的“ 处实现数据包的转发、负载均衡、过滤 • cgroup_sock_addr 。cilium在 cgroup 中实现对service解析 • sock_ops + sk_msg。记录本地应用之间通信的socket,实现本地数据包的加速转发 加速同节点pod间通信 cilium 使用 eBPF 程序,借助 bpf_redirect() 或 bpf_redirect_peer() 等 helper 函数,快速帮助同宿主机间 的流量转发,节省了大量的内核协议栈
    0 码力 | 14 页 | 11.97 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Rust 异步 Runtime 的兼容层 - 施继成

    Rust 异步 Runtime 的兼容层 施继成 @ DatenLord Introduce what’s rust async runtime # Rust async runtime Analyze the reason of runtime isolation # Async runtime binding # Compatible layer 1 Create a wheel
    0 码力 | 22 页 | 957.41 KB | 1 年前
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  • ppt文档 使用硬件加速Tokio - 戴翔

    第三届中国 Rust 开发者大会 使用硬件加速 Tokio 演讲人: Loong.Dai, Cathy.Lu Loong Dai • Intel 云原生工程师 • 微软 MVP • Dapr 、 Thanos 、 Golangci-lint 的 Maintainer • 现在主要专注于服务网格领域,探索云原生软硬件结 合新范式 • Github ID: daixiang0 自我介绍
    0 码力 | 17 页 | 1.66 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Alluxio 助力 Kubernetes, 加速云端深度学习

    Alluxio 助力 Kubernetes, 加速云端深度学习 范斌 Alluxio 创始成员 车漾 阿里云高级技术专家 目录 • 我们是谁 • 问题背景 • Alluxio 助力云原生 AI 模型训练 • 相关资料 • Alluxio 是谁 • Allluxio 与 Kubernetes 结合 • Alluxio 优化实践 我们是谁? 车漾 阿里云高级技术专家 范斌 (1GPU) P100 (32GPU) V100 (8GPU) V100 (32GPU) RestNet50 模型训练速度(images/second) 分布式训练/GPU硬件升级加速明显 模拟数据训练时间 108 15.12 4.62 3.39 1 0 20 40 60 80 100 120 P100 (1GPU) P100 (8GPU) P100 (32GPU) 元 P100 1卡:12.78 元/小时 x108 = 1380.24 元 数据访问的新挑战 1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐 2.计算存储分离导致I/O延迟 3.单机缓存无法满足海量数据加速 9993.6 3189.6 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Synthetic ESSD云盘 PL2 RestNet50 模型训练速度 (images/second)
    0 码力 | 22 页 | 11.79 MB | 1 年前
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  • pdf文档 FPGA助力Python加速计算 陈志勇

    Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月19日,北京 2 ➢ Python 语言:易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具:库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用: 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境:软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品?如何实现 算法硬件加速? ➢ ➢ 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境, 接触硬件 ➢ 本次题目的主要内容 ➢ Python <- tools -> FPGA ➢ 算法硬件加速:用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 ➢ 算法如何在FPGA 中实现?如何用”与或非”门电路去写 算法? ➢ 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言? ➢ 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 ➢ 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. ➢ 加速计算: ➢ 如何提高计算效率,提高计算性能 ➢ 加速计算框架的考虑 ➢ 加速计算平台的考虑 ➢ FPGA 是如何作为加速平台的?在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 ➢ FPGA(Field Programmable Gate Array)是在
    0 码力 | 34 页 | 4.19 MB | 1 年前
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  • pdf文档 MLP网络层

    全军出击:全连接层 主讲人:龙良曲 I know nothing Be practical nn.Linear relu? concisely ▪ inherit from nn.Module ▪ init layer in __init__ ▪ implement forward() Step1. Step2. Step3. nn.ReLU v.s. F.relu()
    0 码力 | 13 页 | 992.88 KB | 1 年前
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  • pdf文档 07 FPGA 助力Python加速计算 陈志勇

    FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月20日,深圳 2 Ø Python 语言:易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具:库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用: 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境:软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品?如何实现 如何开发嵌入式产品?如何实现 算法硬件加速? Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境, 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <- tools -> FPGA Ø 算法硬件加速:用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 Ø 算法如何在FPGA 中实现?如何用”与或非”门电路去 写算法? Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言? Ø 目前Xilinx 工具支持python 件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算: Ø 如何提高计算效率,提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的?在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA(Field Programmable Gate Array)是在
    0 码力 | 34 页 | 6.89 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Golang在接入层长连接服务中的实践-黄欣

    Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台-架构部 目录 • 背景 • 架构 • 心得 目录 • 架构 • 心得 背景—why 长连接? • 业务场景 – 大量实时计算 • 司机乘客撮合 • 实时计价 – 高频度的数据交互 • 坐标数据 • 计价数据 – App和服务端双向可达 • 上行(抢单) • 下行(派单) 背景—why golang? • 开发效率 整体架构图 架构—接口设计 • 原则 – 扩展性 – 稳定性(最好不用升级) • 解决方法 – Protobuf(golang) – 接口设计分层 • 框架层:模块间通信协议(类似tcp/udp) • 业务层:bytes(类似应用层)留给业务自己定义就好了 架构—性能 • conn svr 架构—集群扩展 • Proxy本身无限扩容(无状态) • 依赖的存储可无限扩容(状态交给存储)
    0 码力 | 31 页 | 1.67 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2_FPGA助力Python加速计算_陈志勇

    Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年9月21日, 上海 2 Ø Python 语言:易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具:库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用: 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境:软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品?如何实现 算法硬件加速? Ø Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境, 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <- tools -> FPGA Ø 算法硬件加速:用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 Ø 算法如何在FPGA 中实现?如何用”与或非”门电路去写 算法? Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言? Ø 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算: Ø 如何提高计算效率,提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的?在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA(Field Programmable Gate Array)是在
    0 码力 | 33 页 | 8.99 MB | 1 年前
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  • pdf文档 FFmpeg在Intel GPU上的硬件加速与优化

    FFmpeg在Intel GPU上的 硬件加速与优化 赵军 DCG/NPG @ Intel 介绍FFmpeg VAAPI • Media pipeline review • 何谓FFmpeg VAAPI • 为什么我们需要FFmpeg VAAPI • 当前状态 • 更进一步的计划 • 附录 典型的 media pipeline File Device Network Stream acceleration) • MPEG-2, MPEG-4 on VIA Unichrome • Xv/XvMC 的限制 • 不支持解码所有阶段的硬件加速 • 依赖于X-protocol协议(转码时候,你需要Xwindow吗?) • 不支持硬件编码加速 • … Linux Video API 续 一 • 何谓VA-API(Video Acceleration API ) • An API specification MIT license • It opens and registers a backend • https://github.com/01org/libva • 依赖于后端驱动,可以提供Video硬件加速 • 解码 • 编码 • 图像后处理 可用的后端驱动 • Intel VA(i965) driver for Intel chip-sets • Intel hybrid driver • Intel
    0 码力 | 26 页 | 964.83 KB | 1 年前
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