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Delta Lake 2.0.0 正式发布,重申开源承诺

Delta Lake 2.0.0 现已发布,该版本发布正值 Delta Lake 的 3 岁生日之际。“我们很高兴地宣布在Apache Spark 3.2 上发布 Delta Lake 2.0 (pypi,maven,release notes)......Delta Lake 2.0 的意义不仅仅是一个数字,它重申了我们对 Delta Lake 开源的集体承诺”。 Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency control),在写入数据期间提供一致性的读取,从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖(data lakes)带来可靠性。 此版本的一些主要功能包括: 支持 Delta表上的 Change Data Feed。Change Data Feed 表示不同版本的表之间的行级更改。启用后,将记录有关表上每个写入操作的行级别更改的附加信息。有关更多详细信息,可参阅文档。 支持数据的 Z-Order 聚类,减少读取的数据量。...

Taichi(太极)发布 1.1.0 版本,计算机图形学编程语言

Taichi(太极)v1.1.0 已经发布,这是专为高性能计算机图形学设计的编程语言。 具体更新内容如下: 新的功能 量化数据类型 高分辨率模拟可以提供出色的视觉质量,但通常受到板载 GPU 内存容量的限制。此版本添加了量化数据类型,允许定义自己的整数、定点数或任意位数的浮点数,在硬件限制和模拟效果之间取得平衡。 有关该特性的全面介绍,请参阅使用量化数据类型。 离线缓存 Taichi 内核在第一次被调用时被隐式编译。编译结果保存在在线内存缓存中,以减少后续函数调用的开销。只要内核功能不变,就可以直接加载启动。 但是当程序终止时,缓存不再可用。 如果再次运行该程序,Taichi 必须重新编译所有内核函数并重建在线内存缓存。由于编译开销,Taichi 函数的第一次启动总是很慢。 为了解决这个问题,这个版本增加了离线缓存功能,它将编译缓存转储到磁盘以供将来运行。在随后的运行中,第一次启动的开销可以大大减少。 Taichi 现在默认构建并维护一个离线缓存。 正向模式自动微分 通过 ti.ad.FwdMode 添加正向模式自动微分。 与现有的计算向量雅可比积 (vJp) 的反向模式自动微分不同,...

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