GTC 2019參會整理
摘要：NVIDIA GTC 2019在蘇州金湖國際會議中心舉行，由于同事有其他會議沖突，所以我代替他來參加了此次會議。作為剛接觸GPU和機器學習不久的新人來說，感覺進入了一個新世界，深刻體驗到技術的革新迭代之快，英偉達通過對GPU的全棧優化，實現摩爾定理的加速。 2019年12月16日~2019年12月1 閱讀全文
posted @ 2019-12-21 20:36
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enable_shared_from_this用法分析
摘要：一、背景 在 "為什么需要異步編程" 文章末尾提到，"為了使socket和緩沖區（read或write）在整個異步操作的生命周期一直保持活動，我們需要采取特殊的保護措施。你的連接類需要繼承自enabled_shared_from_this，然后在內部保存它需要的緩沖區，而且每次異步調用都要傳遞一個智 閱讀全文
posted @ 2019-12-01 19:17
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為什么需要異步編程
摘要：一、背景 在 "Reactor和Proactor模型" 一文中講到，Reactor模型提供了一個比較理想的I/O編程框架，讓程序更有結構，用戶使用起來更加方便，比裸API調用開發效率要高。另外一方面，如果希望每個事件通知之后，做的事情能有機會被代理到某個線程里面去單獨運行，而線程完成的狀態又能通知回 閱讀全文
posted @ 2019-11-30 17:13
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Reactor和Proactor模型
摘要：一、背景 前面介紹了I/O多路復用模型，那有了I/O復用，有了epoll已經可以使服務器并發幾十萬連接的同時，還能維持比較高的TPS，難道還不夠嗎？比如現在在使用epoll的時候一般都是起個任務，不斷的去巡檢事件，然后通知處理，而比較理想的方式是最好能以一種回調的機制，提供一個編程框架，讓程序更有結 閱讀全文
posted @ 2019-11-30 10:28
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epoll介紹及使用
摘要：小程序功能：簡單的父子進程之間的通訊，子進程負責每隔1s不斷發送"message"給父進程，不需要跑多個應用實例，不需要用戶輸入。 首先上代碼 #include<assert.h> #include<signal.h> #include<stdio.h> #include<sys/epoll.h> 閱讀全文
posted @ 2019-11-25 09:36
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I/O多路復用模型
摘要：背景 在文章《unix網絡編程》（12）五種I/O模型中提到了五種I/O模型，其中前四種：阻塞模型、非阻塞模型、信號驅動模型、I/O復用模型都是同步模型；還有一種是異步模型。 想寫一個系列的文章，介紹從I/O多路復用到異步編程和RPC框架，整個演進過程，這一系列可能包括： I/O多路復用模型 epo 閱讀全文
posted @ 2019-11-24 17:44
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深度學習分布式模型
摘要：背景 隨著各大企業和研究機構在PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet等深度學習框架上面訓練模型越來越多，項目的數據和計算能力需求急劇增加。在大部分的情況下，模型是可以在單個或多個GPU平臺的服務器上運行的，但隨著數據集的增加和訓練時間的增長，有些訓練需要耗費數天甚至數周的時間， 閱讀全文
posted @ 2019-11-04 09:12
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一個極簡的分布式文件系統
摘要：前言 開源的分布式存儲系統比較多，比較有名的有：Ceph、GlusterFS、HDFS、TFS等。這些系統都比較復雜，代碼動則幾十上百萬行，這些系統對初學者來說門檻比較高，特別是對于從事非分布式存儲行業，但又想跨行學習分布式的同學來說，往往有這想法，但是不知道怎么入手。本文介紹之前實現的一個C++極 閱讀全文
posted @ 2019-10-12 11:08
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一個基于protobuf的極簡RPC
摘要：前言 RPC采用客戶機/服務器模式實現兩個進程之間的相互通信，socket是RPC經常采用的通信手段之一。當然，除了socket，RPC還有其他的通信方法：RDMA、http、管道…… 網絡開源的RPC框架也比較多，一個功能比較完善的RPC框架代碼比較多，如何快速的從這些代碼盲海中梳理清楚主要脈絡， 閱讀全文
posted @ 2019-10-12 10:39
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