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CUDA高性能计算经典问题①:归约

撰文 |Will Zhang 本系列为CUDA进阶,通过具体的经典问题,讲述高性能编程的一些基本原则以及方法。建议读者先阅读NVIDIA官方的编程指南完成CUDA入门,基础比较少的同学也建议阅读本人之前写的GPU架构介绍。本文如有不对的地方欢迎指正。 首先我们不严谨地定义一下Reduction(归约), 给N个数值,求出其总和/最大值/最小值/均值这一类的操作,称为Reduction。如果是使用CPU,我们可以很简单的写一个循环遍历一遍即可完成。而在GPU上,我们如何并行利用几千个线程去做Reduction? 本文选取求总和为例子编写代码,相比内存访问,由于数值加法并不是很重的计算,所以这个问题中,主要注意的是如何利用好各级Memory的带宽。 1 Serial 我们先做一个Baseline,使用GPU上一个线程去遍历得到结果,如下: __global__ void SerialKernel(const float* input, float* output, size_t n) { float sum = 0.0f; for (size_t i = 0; i < n; ++i)...

从落地效果看,转转选择TDengine的三个理由

小T导读:此前转转使用的服务器基础监控有夜莺和OpenFalcon两种,但是都碰到了同一个问题,因此决定尝试使用时序数据库,对InfluxDB和TDengine进行了预研和分析,基于三点主要优势,最终转转选用了TDengine。那在具体落地实施中他们又有哪些经验可以传递呢? 在转转的业务中,我们使用了Nginx作为我们的反向代理,为保证代理层可用性,需要对Nginx进行实时状态监控。在服务器的基础监控的选择上,我们将OpenFalcon逐步替换为夜莺,对Nginx 的reqstat监控最初也使用了这两种。但是这两大监控都有一个共同缺点,即在展示时有条数限制,导致域名数量和机器数量相乘后数据量增多的情况下,无法满足需求。 为了解决这个问题,我们考虑对现有监控模块进行升级改造,重新进行数据库选型,在预研和分析阶段,根据当前的业务需求我们从开源的数据库中选择了两款时序数据库,分别是InfluxDB和TDengine,这两款都可以实现高性能地查询与存储时序性数据,但TDengine相比于InfluxDB还存在三点优势: 集群功能已经开源,支持横向扩展以及高可用 性能和成本之间的平衡达到最优化,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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