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红帽将在 RHEL、Red Hat AI 和 OpenShift 产品线分发 NVIDIA CUDA

继Canonical与SUSE公布加强对NVIDIA CUDA支持的计划后,红帽公司今日正式确认,将在Red Hat Enterprise Linux(RHEL)、Red Hat AI及OpenShift产品中直接分发NVIDIA CUDA工具包。 这项举措旨在简化开发者体验,为企业客户提供更一致、更高效的运维环境,并便于用户利用红帽平台结合NVIDIA最新的硬件与软件创新。 红帽表示,未来将在其各大平台中直接集成CUDA工具包,从而增强AI和数据中心基础设施的可用性,实现从数据中心到边缘的全面支持。红帽技术负责人Ryan King在公司公告中指出:“红帽致力于为企业技术提供灵活、开放、可扩展的平台。随着AI成为核心业务驱动力,这一使命变得比以往更加重要。本次与NVIDIA的新协议,不仅仅是一次技术协作,更是要让企业用户能够轻松创新AI应用,无论他们目前处于AI部署的哪个阶段。” 对于部分用户对CUDA专有软件“封闭生态”的担忧,King强调,红帽始终秉持开放源码理念,此次合作是连接开放混合云与全球领先AI平台的桥梁,确保用户拥有更稳定可靠的基础平台,并可自由选择最适合的开发工具。他补...

移动端性能监控探索:可观测 Android 采集探针架构与实现

作者:路锦(小蘭) 背景介绍 Android 生态背景 在当今的移动应用市场,用户体验是决定产品成败的关键因素。一个功能强大但频繁崩溃、响应迟缓的应用,很难留住用户。然而,Android 生态系统的复杂性给开发者带来了巨大挑战: 生态碎片化: Android生态从 2008 年发展至今,市面上存在着成百上千种不同的 Android 设备,它们拥有不同的屏幕尺寸、硬件性能和系统版本(系统 16+,API 版本 35+)。此外,各大手机厂商还会对 Android 系统进行深度定制。这种碎片化导致应用在开发和测试环境中表现良好,但在用户的真实设备上却可能出现各种意想不到的问题。 问题的不可见性: 应用发布后,它运行在一个个孤立的"黑盒"中。当用户遇到崩溃、卡顿或功能异常时,开发者往往无法得知。传统的日志和用户反馈渠道效率低下,难以定位和复现问题。 性能优化的挑战: 除了稳定性,应用的性能(如启动速度、页面加载速度、网络请求耗时)也直接影响用户体验。没有精确的数据度量,性能优化就如同"盲人摸象",无从下手。 为了解决这些问题,真实用户监控(Real User Monitoring, RUM)应...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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