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🏆【算法数据结构专题】「线程锁算法专项」初探CLH队列锁机制原理分析

技术扩展 SMP(对称多处理器架构) SMP(Symmetric Multi-Processor),即对称多处理器结构,指服务器中多个CPU对称工作,每个CPU访问内存地址所需时间相同。其主要特征是共享,包含对CPU,内存,I/O等进行共享。 SMP优点是能够保证内存一致性,缺点是这些共享的资源很可能成为性能瓶颈,随着CPU数量的增加,每个CPU都要访问相同的内存资源,可能导致内存访问冲突,可能会导致CPU资源的浪费。常用的PC机就属于这种。 NUMA(非一致性内存访问) NUMA(Non-Uniform Memory Access)非一致存储访问, 将CPU分为CPU模块,每个CPU模块由多个CPU组成, 并且具有独立的本地内存、 I/O 槽口等,模块之间可以通过互联模块相互访问 ,访问本地内存的速度将远远高于访问远地内存 ( 系统内其它节点的内存 ) 的速度,这也是非一致存储访问 NUMA 的由来。 NUMA优点是可以较好地解决原来SMP系统的扩展问题,缺点是由于访问远程内存的延时远远超过本地内存,因此当CPU数量增加时,系统性能无法线性增加。 自旋锁和互斥锁 CLH锁是一种自旋锁...

关于深度学习编译器,这些知识你需要了解一下

摘要:深度学习编译器可以作为框架和硬件之间的公共组件和桥梁,最终希望实现的目标是我们只用开发一次,就能够为自动为任何设备生成最优代码。 本文分享自华为云社区《深度学习编译器简介》,原文作者:luchangli 。 最近的十几年深度学习发展十分迅速,业界出现了很多深度学习算法开发框架。同时,由于深度学习具有广泛应用场景和对算力的巨大需求,我们需要将深度学习算法运行在各种通用和专用的硬件上,比如各种类型的CPU,GPU,TPU,NPU等。那么这就出现了框架和硬件之间的组合爆炸,如图 1所示。比如说TensorFlow要支持GPU计算,就要把tensorflow里面的所有算子开发一个GPU版本,如果又要支持D芯片,又需要把每个算子开发一个D芯片的版本。这个过程无疑非常耗时耗力。 图 1 于此同时,我们现在有非常多的算法网络,比如说YOLO, BERT, GPT等等。而这些算法网络是是由不同类型、不同shape,不同连接关系的算子组成的。最终它们又运行在不同种类和型号的硬件上面。这就导致人工去为每个场景开发和实现最优算子成本很高。这里举了两个例子,如图 2所示,算子融合是一个常见的性能优化方法...

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