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计算机图形学编程语言 Taichi(太极)发布 1.0.0 版本

专为高性能计算机图形学设计的编程语言 Taichi(太极)已经发布 1.0.0 版本,这是一个里程碑版本,同时带来大量新特性,另外需要注意的是:许可证从 MIT 改成了 Apache 2.0 。 许可证变更 Taichi 的许可证在公开投票后从 MIT 更改为 Apache-2.0 。#4607 Python 3.10 支持 此版本在所有受支持的操作系统(Windows、macOS 和 Linux)上支持 Python 3.10。 Manylinux2014 兼容 在 v1.0.0 之前,Taichi 仅适用于支持 glibc 2.27+(例如 Ubuntu 18.04+)的 Linux 发行版。从 v1.0.0 开始,除了普通的 Taichi 轮子,Taichi 还提供了 manylinux2014 兼容的轮子,可以在大多数现代 Linux 发行版上运行,包括 CentOS 7。 新功能 非 Python 部署解决方案 通过与 OPPO 美国研究中心合作,Taichi 提供了 Taichi AOT,这是一种用于在非 Python 环境(例如移动设备)中部署内核的解决方案。 编译的 T...

每日一博 | 浅谈 openGauss 3.0 新特性:并行解码

导言 在信息技术飞速发展的今天,各种类型数据库层出不穷。由于支持数据在异构数据库间同步,逻辑复制的重要性与日俱增。当前openGauss逻辑复制串行解码平均性能为3~5MBps,在业务压力大的场景下难以满足实时同步的需求,导致日志堆积,从而影响生产集群业务。因此,我们设计了并行解码特性,令多个线程协同并行解码从而提高解码性能,在基础场景下解码性能可达到100MBps. 设计思路——为什么考虑并行解码? 原有的串行解码逻辑,从读取日志,到日志解码,以及结果拼接发送都是由单线程处理的,主要流程及耗时的大致比例如下图所示: 可以看出,整个流程的主要时间消耗在解码步骤中,需要通过多线程解码来进行优化;而发送步骤的耗时也较为明显,可以使用批量发送来做进一步优化。 工作流程——并行解码消息序列图 如下所示,在并行解码中,openGauss的数据节点(Data Node, DN)上的工作线程被分为三种: 1. Sender/Collector线程,负责接收客户的解码请求,以及拼接各解码线程的结果并发送给客户,该线程在一次解码请求中仅建立一个; 2. Reader/Dispatcher线程,负责读取W...

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