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文盘Rust -- tokio绑定cpu实践 | 京东云技术团队

tokio 是 rust 生态中流行的异步运行时框架。在实际生产中我们如果希望 tokio 应用程序与特定的 cpu core 绑定该怎么处理呢?这次我们来聊聊这个话题。 首先我们先写一段简单的多任务程序。 use tokio::runtime; pub fn main() { let rt = runtime::Builder::new_multi_thread() .enable_all() .build() .unwrap(); rt.block_on(async { for i in 0..8 { println!("num {}", i); tokio::spawn(async move { loop { let mut sum: i32 = 0; for i in 0..100000000 { sum = sum.overflowing_add(i).0; } println!("sum {}", sum); } }); } }); } 程序非常简单,首先构造一个tokio runtime 环境,然后派生多个 tokio 并发,每个并发执行一个无限循环做overflowin...

[EuroSys2023 Best Poster] 面向动态图的极低时延GNN推理采样服务

作者:沈雯婷 GraphLearn是阿里云机器学习平台PAI 团队和达摩院智能计算实验室图计算团队共建的工业界大规模图神经网络训练框架, 也是一站式图计算平台GraphScope的图学习引擎。GraphLearn最新开源了面向动态图的GNN在线推理实时采样服务(DGS)。DGS具备处理实时高吞吐图更新的能力,并能保证低时延、高并发的推理采样查询处理。其图更新和采样查询的性能在分布式环境下线性可扩展。近期,GraphLearn团队和浙大联合发表的《Dynamic Graph Sampling Service for Real-time GNN Inference at Scale》被评选为EuroSys2023 best poster。 Poster地址:https://2023.eurosys.org/docs/posters/eurosys23posters-final40.pdf 开源项目地址: GraphLearn, GraphScope 背景介绍 GNN模型通过图结构表征高阶邻域信息,在大规模工业落地中,一种常用的训练方式是通过邻域采样的方式来降低通信和计算的开销,从而获得分布...

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